텍스트 마이닝
텍스트 마이닝은 텍스트 분석이라고도 합니다. 단순 분석을 위해 비정형 텍스트를 정형 데이터로 변환하는 절차입니다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리(NLP)를 적용하여 기계가 인간의 언어를 알고 자동으로 처리할 수 있도록 합니다.
표준 언어 텍스트에서 필수 정보를 추출하는 프로세스로 정의할 수 있습니다. 문자 메시지, 기록, 이메일, 파일을 통해 생성할 수 있는 일부 데이터는 공통 언어 텍스트로 작성됩니다. 텍스트 마이닝은 일반적으로 이러한 데이터에서 유용한 통찰력이나 패턴을 도출하는 데 사용됩니다.
텍스트 마이닝은 자연어 처리를 사용하여 구조화되지 않은 텍스트에서 귀중한 통찰력을 도출하는 자동 방법입니다. 데이터를 장치가 학습할 수 있는 정보로 변환할 수 있으며, 텍스트 마이닝은 감정, 주제 및 의도별로 텍스트를 정의하는 방법을 자동화합니다.
필터링과 스트리밍의 두 가지 방법이 있습니다. 필터링을 통해 원치 않는 단어나 관련 데이터를 제거할 수 있습니다. 스트리밍 단어는 관련 단어의 루트를 지원합니다. 스트리밍 방법을 사용한 후 각 단어는 루트 노드에 의해 정의됩니다.
텍스트 마이닝의 주요 목표는 사용자가 텍스트 기반 자산에서 정보를 추출하고 검색, 추출, 요약, 분류(감독) 및 클러스터링(비감독), 분할 및 연결과 같은 작업을 처리할 수 있도록 하는 것입니다.
데이터 마이닝
데이터 마이닝은 통계 및 수학적 기법을 포함한 패턴 인식 기술을 사용하여 저장소에 저장된 많은 양의 데이터를 전송하여 유용한 새로운 상관 관계, 패턴 및 추세를 찾는 프로세스입니다. 의심하지 않은 관계를 발견하고 데이터 소유자에게 논리적이고 도움이 되는 새로운 방법으로 기록을 요약하기 위한 사실 데이터 세트의 분석입니다.
데이터베이스 소유자에게 명확하고 유익한 결과를 얻기 위해 처음에는 알려지지 않은 규칙성 또는 관계를 찾기 위해 다량의 정보를 선택, 탐색 및 모델링하는 절차입니다.
데이터 마이닝은 데이터 과학과 유사합니다. 특정 상황에서 특정 데이터 세트에 대해 목적을 가진 사람이 수행합니다. 이 단계에는 텍스트 마이닝, 웹 마이닝, 오디오 및 비디오 마이닝, 사진 데이터 마이닝, 소셜 미디어 마이닝을 비롯한 여러 유형의 서비스가 포함됩니다. 단순하거나 매우 구체적인 소프트웨어를 통해 완료됩니다.
데이터 마이닝을 아웃소싱함으로써 낮은 운영 비용으로 모든 작업을 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 특정 회사는 새로운 기술을 사용하여 수동으로 찾을 수 없는 데이터를 저장할 수도 있습니다. 여러 플랫폼에서 사용할 수 있는 수많은 데이터가 있지만 액세스할 수 있는 지식은 매우 제한적입니다.
주요 과제는 문제를 해결하거나 회사 발전에 사용할 수 있는 필수 데이터를 추출하기 위해 데이터를 분석하는 것입니다. 데이터를 마이닝하고 더 나은 판단을 찾는 데 사용할 수 있는 동적 도구와 기술이 많이 있습니다.