Andmeanalüüs: erinevus redaktsioonide vahel

Allikas: Vikipeedia
Eemaldatud sisu Lisatud sisu
Xqbot (arutelu | kaastöö)
P Robot: fr:Analyse des données is a good article
D.Krasnov (arutelu | kaastöö)
Veel üks artikkel täiendatud versioonis
4. rida: 4. rida:


Mõnikord eristatakse (esmast) [[uuriv andmeanalüüs|uurivat andmeanalüüsi]] (inglise ''exploratory data analysis'') ja [[kinnitav andmeanalüüs|kinnitavat andmeanalüüsi]] (inglise ''confirmatory data analysis'')<ref name="TEA"/>.
Mõnikord eristatakse (esmast) [[uuriv andmeanalüüs|uurivat andmeanalüüsi]] (inglise ''exploratory data analysis'') ja [[kinnitav andmeanalüüs|kinnitavat andmeanalüüsi]] (inglise ''confirmatory data analysis'')<ref name="TEA"/>.

Andmeanalüüsil on mitu aspekte ja lähenemist, ta hõlmab erinevaid meetodeid erinevatest teadusaladest ja tegevustest.

Intellektuaalne andmeanalüüs on andmeanalüüsi omaette meetod, mis põhineb andmete modelleerimisel ja avastamisel, mitte nende kirjeldamisel. Ärianalüütika (vene k. ''бизнес-аналитика'') hõlmab andmeanalüüsi, mis toetub agregatsioonile. Statistilises vaatenurgas mõned inimesed eristavad kirjeldavat statistikat, uurivat andmeanalüüsi ja statistiliste hüpoteeside kontrolli. Uuriv andmeanalüüs tegeleb andmete uute iseloomustuste avastamisega, ja statistiliste hüpoteeside kontroll kinnitab või kummutab (lükkab ümber) olemasolevaid hüpoteese. Prognoosianalüüs keskendub statistiliste või struktuurmodellide kasutamisel ennustamiseks või klassifikatsiooniks, ja tekstianalüüs kasutab statistilisi, lingvistika- ning struktuurmeetodeid info võtmiseks ja klassifikatsiooniks tekstiallikatest, mis kuuluvad mittestruktureeritud andmete hulka. Need on andmeanalüüsi variandid.

Andmete integratsioon on andmeanalüüsi eelkäija, aga andmeanalüüs ise on tihedalt seotud andmete visualisatsiooniga (vene k. ''визуализация данных'') ning levitamisega. Terminit "andmeanalüüs" mõnikord kasutatakse andmete modelleerimise sünonüümina.


==Vaata ka==
==Vaata ka==

Redaktsioon: 12. märts 2014, kell 17:05

Andmeanalüüs ehk andmetöötlus sisaldab endas andmete ülevaatamist (inglise inspecting), kustutamist (inglise cleaning), muutmist (inglise transforming) ja modelleerimist eesmärgiga saada soovitud infot, tegemaks nt järeldusi ja hõlbustada otsustuste tegemist (inglise supporting decision making)[viide?].

Mõnikord eristatakse (esmast) uurivat andmeanalüüsi (inglise exploratory data analysis) ja kinnitavat andmeanalüüsi (inglise confirmatory data analysis)[1].

Andmeanalüüsil on mitu aspekte ja lähenemist, ta hõlmab erinevaid meetodeid erinevatest teadusaladest ja tegevustest.

Intellektuaalne andmeanalüüs on andmeanalüüsi omaette meetod, mis põhineb andmete modelleerimisel ja avastamisel, mitte nende kirjeldamisel. Ärianalüütika (vene k. бизнес-аналитика) hõlmab andmeanalüüsi, mis toetub agregatsioonile. Statistilises vaatenurgas mõned inimesed eristavad kirjeldavat statistikat, uurivat andmeanalüüsi ja statistiliste hüpoteeside kontrolli. Uuriv andmeanalüüs tegeleb andmete uute iseloomustuste avastamisega, ja statistiliste hüpoteeside kontroll kinnitab või kummutab (lükkab ümber) olemasolevaid hüpoteese. Prognoosianalüüs keskendub statistiliste või struktuurmodellide kasutamisel ennustamiseks või klassifikatsiooniks, ja tekstianalüüs kasutab statistilisi, lingvistika- ning struktuurmeetodeid info võtmiseks ja klassifikatsiooniks tekstiallikatest, mis kuuluvad mittestruktureeritud andmete hulka. Need on andmeanalüüsi variandid.

Andmete integratsioon on andmeanalüüsi eelkäija, aga andmeanalüüs ise on tihedalt seotud andmete visualisatsiooniga (vene k. визуализация данных) ning levitamisega. Terminit "andmeanalüüs" mõnikord kasutatakse andmete modelleerimise sünonüümina.

Vaata ka

Viited

  1. TEA entsüklopeedia 2. köide, 2009.

Mall:Link GA