Diferencia entre minería de datos descriptiva y predictiva

Minería descriptiva:

Este término se usa básicamente para producir correlación, tabulación cruzada, frecuencia, etc. Estas tecnologías se usan para determinar las similitudes en los datos y encontrar patrones existentes. Una aplicación más del análisis descriptivo es desarrollar los subgrupos cautivadores en la mayor parte de los datos disponibles.
Este énfasis analítico en el resumen y la transformación de los datos en información significativa para informes y monitoreo.

Minería de datos predictiva:
el objetivo principal de esta minería es decir algo sobre los resultados futuros, no sobre el comportamiento actual. Utiliza las funciones de aprendizaje supervisado que se utilizan para predecir el valor objetivo. Los métodos que se incluyen en este tipo de categoría de minería se denominan clasificación, análisis de series temporales y regresión. El modelado de datos es la necesidad del análisis predictivo, y funciona utilizando algunas variables del presente para predecir el futuro valores de datos desconocidos para otras variables.

Diferencia entre minería de datos descriptiva y predictiva:

S. No. Comparación Minería de datos descriptiva Minería de datos predictiva
1. Básico Determina lo que sucedió en el pasado mediante el análisis de los datos almacenados. Determina lo que puede suceder en el futuro con la ayuda del análisis de datos pasados.
2. Precisión Proporciona datos precisos. Produce resultados no garantiza la precisión.
3. Métodos prácticos de análisis Informes estándar, consulta/desglose e informes ad-hoc. Modelado predictivo, pronóstico, simulación y alertas.
4. Requerir Requiere agregación de datos y minería de datos. Requiere estadísticas y métodos de pronóstico.
5. Tipo de enfoque Enfoque reactivo Enfoque proactivo
6. Describir Describe las características de los datos en un conjunto de datos de destino. Realizar la inducción sobre los datos actuales y pasados ​​para poder hacer predicciones.
7. Métodos (en general)
  • ¿qué sucedió?
  • donde exactamente esta el problema?
  • ¿Cuál es la frecuencia del problema?
  • ¿qué pasará después?
  • ¿Cuál es el resultado si estas tendencias continúan?
  • ¿Qué acciones se requieren tomar?

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por PranchalKatiyar y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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