Diferencia entre minería de datos y minería de texto

Minería de datos: 
la minería de datos es el proceso de encontrar patrones y extraer datos útiles de grandes conjuntos de datos. Se utiliza para convertir datos sin procesar en datos útiles. La minería de datos puede ser extremadamente útil para mejorar las estrategias de marketing de una empresa, ya que con la ayuda de datos estructurados podemos estudiar los datos de diferentes bases de datos y luego obtener ideas más innovadoras para aumentar la productividad de una organización. La minería de texto es solo una parte de la minería de datos. 

Minería de texto: 
la minería de texto es básicamente una tecnología de inteligencia artificial que implica el procesamiento de datos de varios documentos de texto. Muchos algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan para la evaluación efectiva del texto. En la minería de textos, los datos se almacenan en un formato no estructurado. Utiliza principalmente los principios lingüísticos para la evaluación del texto de los documentos. 

A continuación se muestra una tabla de diferencias entre minería de datos y minería de texto: 
 

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S. No.	Procesamiento de datos	Extracción de textos
1.	La minería de datos es la técnica estadística de procesamiento de datos sin procesar en una forma estructurada.	La minería de texto es la parte de la minería de datos que implica el procesamiento de texto de documentos.
2.	Se utilizan bases de datos y hojas de cálculo preexistentes para recopilar información.	El texto se utiliza para recopilar información de alta calidad.
3.	El procesamiento de datos se realiza directamente.	El procesamiento de datos se realiza lingüísticamente.
4.	Las técnicas estadísticas se utilizan para evaluar los datos.	Los principios lingüísticos computacionales se utilizan para evaluar el texto.
5.	En la minería de datos, los datos se almacenan en un formato estructurado.	En la minería de texto, los datos se almacenan en formato no estructurado.
6.	Los datos son homogéneos y fáciles de recuperar.	Los datos son heterogéneos y no son tan fáciles de recuperar.
7.	Es compatible con la minería de datos mixtos.	En la minería de texto, solo se realiza la minería de texto.
8.	Combina inteligencia artificial, aprendizaje automático y estadísticas y lo aplica a los datos.	Aplica reconocimiento de patrones y procesamiento de lenguaje natural a datos no estructurados.
9.	Se utiliza en campos como marketing, medicina, salud.	Se utiliza en campos como la biociencia y el análisis de perfiles de clientes.