1. Análisis de
datos: el análisis de datos implica la extracción, la limpieza, la transformación, el modelado y la visualización de datos con el objetivo de extraer información importante y útil que puede ser útil para obtener conclusiones y tomar decisiones.
El objetivo principal del análisis de datos es buscar información importante en los datos sin procesar, de modo que el conocimiento derivado se utilice a menudo para crear elecciones vitales.
2. Minería de
datos: la minería de datos podría denominarse como un subconjunto del análisis de datos. Es la exploración y el análisis de un gran conocimiento para encontrar patrones y reglas importantes.
La minería de datos también podría ser un método sistemático y sucesivo para identificar y descubrir patrones y datos ocultos en un gran conjunto de datos. Además, se utiliza para construir modelos de aprendizaje automático que se utilizan más en inteligencia artificial.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre Data Mining y Data Analysis:
| Residencia en | Procesamiento de datos | Análisis de los datos |
|---|---|---|
| Definición | Es el proceso de extraer patrones importantes de grandes conjuntos de datos. | Es el proceso de analizar y organizar datos sin procesar para determinar información y decisiones útiles. |
| Función | Se utiliza para descubrir patrones ocultos en conjuntos de datos sin procesar. | En esto, todas las operaciones están involucradas en el examen de conjuntos de datos para obtener conclusiones finas. |
| Conjunto de datos | En este conjunto de datos son generalmente grandes y estructurados. | El conjunto de datos puede ser grande, mediano o pequeño, también estructurado, semiestructurado, no estructurado. |
| Modelos | A menudo requieren modelos matemáticos y estadísticos. | Modelos analíticos y de inteligencia de negocios |
| Visualización | Generalmente no requiere visualización. | Seguramente requiere visualización de datos. |
| Meta | El objetivo principal es hacer que los datos sean utilizables. | Se utiliza para tomar decisiones basadas en datos. |
| Conocimiento requerido | Implica la intersección del aprendizaje automático, las estadísticas y las bases de datos. | Requiere el conocimiento de informática, estadística, matemáticas, conocimiento de la materia Al/Machine Learning. |
| También conocido como | También se conoce como descubrimiento de conocimiento en bases de datos. | El análisis de datos se puede dividir en estadísticas descriptivas, análisis de datos exploratorios y análisis de datos confirmatorios.</td |
| Producción | Muestra las tendencias y patrones de los datos. | La salida es hipótesis verificada o descartada |