Minería de datos vs análisis de datos. Es un hecho innegable que los datos nos rodean a cada paso. La era actual es afortunada de ver el crecimiento de Internet y todos los beneficios que vienen con el intercambio accesible de información. Para poner las cosas en perspectiva, todos los clics que haces, tu presencia en línea, los sitios web que visitas, el tiempo que pasas en cada uno de los sitios web que visitas, etc. son los datos que generas.
Con las herramientas y capacidades de procesamiento adecuadas, los datos generados pueden refinarse y transformarse en información relevante que impulse las decisiones de las grandes empresas y dicte sus ganancias. A las personas que trabajan en estos campos les resultará fácil comprender términos como minería de datos y análisis de datos. Sin embargo, para aquellos que no están involucrados en estos campos, puede resultar confuso obtener una comprensión básica de estos términos.
¿Qué es la manipulación de datos?
La manipulación de datos es exactamente lo que parece. Un analista obtiene una base de datos y luego ejecuta un programa o utiliza un lenguaje de manipulación de datos para modificarlo. Agregar, eliminar y cambiar datos automáticamente no solo es útil, sino también necesario cuando se trabaja con bases de datos grandes.
Evaluación de datos e implementación de inferencias
Una vez que se agregan los datos extraídos, los resultados se evalúan, interpretan y utilizan para extraer inferencias. Estas conclusiones se pueden usar para influir en políticas, decisiones comerciales u otras acciones, según los objetivos iniciales descritos anteriormente.
Los científicos de datos pueden usar una variedad de técnicas y algoritmos de minería de datos para extraer grandes cantidades de datos y extraer información útil. Algunas de las técnicas de minería de datos más comunes son:
Diferencias clave entre la minería de datos y el análisis de datos
La minería de datos y el análisis de datos son dos nombres y procesos diferentes, pero hay algunas vistas que la gente usa ellos indistintamente. Esto también depende de la organización o equipo de proyecto que asuma tales tareas donde esta distinción no está marcada específicamente.
Para establecer sus identidades únicas, destacamos las diferencias clave entre ellos de la siguiente manera:
- La minería de datos identifica y descubre un patrón oculto en grandes conjuntos de datos. El análisis de datos proporciona información o prueba hipótesis o modelos a partir de un conjunto de datos.
- La minería de datos es una de las actividades del análisis de datos. El análisis de datos es un conjunto completo de actividades que se encargan de recolectar, preparar y modelar datos para generar insights o insights significativos. Ambos se incluyen a veces como un subconjunto de inteligencia empresarial.
- Los estudios de minería de datos se relacionan principalmente con datos estructurados. El análisis de datos se puede realizar en datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
- El objetivo de la minería de datos es hacer que los datos sean más utilizables, mientras que el análisis de datos ayuda a probar una hipótesis oa tomar decisiones comerciales.
- La minería de datos no requiere hipótesis preconcebidas para identificar el patrón o la tendencia en los datos. Por otro lado, el análisis de datos prueba una hipótesis dada.
- Mientras que la minería de datos se basa en métodos matemáticos y científicos para identificar patrones o tendencias, el análisis de datos utiliza inteligencia empresarial y modelos analíticos.
- La minería de datos generalmente no incluye una herramienta de visualización, el análisis de datos siempre va acompañado de una visualización de los resultados.
clasificación
Este método de minería de datos se utiliza para dividir los elementos de los conjuntos de datos en clases o grupos. Ayuda a predecir con precisión el comportamiento de las unidades dentro del grupo. Es un proceso de dos etapas:
- Paso de aprendizaje (fase de entrenamiento): En este paso, un algoritmo de clasificación construye el clasificador analizando un conjunto de entrenamiento.
- Paso de clasificación: Los datos de prueba se utilizan para estimar la exactitud o precisión de las reglas de clasificación.
