Diferencia entre la minería de datos y el perfil de datos

Uno de los requisitos fundamentales antes de consumir conjuntos de datos para cualquier aplicación es comprender el conjunto de datos en cuestión y sus metadatos. El proceso de descubrir los metadatos de un conjunto de datos dado se conoce como "perfil de datos", que abarca una amplia gama de métodos para examinar conjuntos de datos y producir metadatos. La minería de datos es un concepto amplio que emplea una amplia gama de metodologías y técnicas para una serie de conjuntos de problemas. La minería de datos se puede denominar simplemente el descubrimiento de conocimiento que simplemente significa recopilar patrones de los datos disponibles. No existe una distinción clara y bien definida entre los dos.

¿Qué es la minería de datos??

La minería de datos es un proceso de identificación de patrones y correlaciones dentro de grandes conjuntos de datos para derivar más útiles de conocimiento. Estos bits de conocimiento significativos pueden alimentarse a las áreas más generales de inteligencia empresarial. La necesidad de comprender los conjuntos de datos grandes y complejos es común a prácticamente todos los campos de negocios, ciencia e ingeniería. Todo el proceso de aplicación de metodologías basadas en computadora, incluidas nuevas tecnologías, para extraer información útil oculta en los datos se denomina minería de datos. Simplemente evalúa una gran recopilación de datos sin procesar y los convierte en información. La minería de datos es una búsqueda de conocimiento nuevo, valioso y no trivial en grandes conjuntos de datos y luego utilizando la información para descubrir relaciones y patrones ocultos en esos conjuntos de datos. En pocas palabras, la minería de datos es la minería de conocimiento de los datos.

¿Qué es el perfil de datos??

El perfil de datos es un proceso de análisis de datos sin procesar de conjuntos de datos existentes con el fin de recopilar estadísticas o resúmenes informativos sobre los datos. Se refiere a un conjunto de actividades diseñadas para determinar los metadatos de un conjunto de datos dado cuando no está disponible y para validar metadatos cuando está disponible dentro de un conjunto de datos. Estos metadatos, como estadísticas sobre los datos o dependencias entre las columnas, pueden ayudar a comprender y administrar nuevos conjuntos de datos. Algunos perfiles de datos se pueden aplicar a cualquier tipo de datos, mientras que otros son específicos del tipo. Esto es muy diferente del análisis de datos que se utiliza bastante para obtener información comercial de los datos. El perfil de datos se utiliza para obtener información sobre los datos en sí y evaluar la calidad de los datos para descubrir anomalías en el conjunto de datos. Además, ayuda a comprender y preparar datos para la limpieza, integración y análisis posteriores.

Diferencia entre la minería de datos y el perfil de datos

Definición

- La minería de datos es un proceso de identificación de patrones y correlaciones presentes en los datos sin procesar e interpretar esos patrones en sus dominios de problemas para convertirlos en información y conocimiento útiles. Estos bits de conocimiento significativos pueden alimentarse a las áreas más generales de inteligencia empresarial. El perfil de datos, por otro lado, es un proceso de análisis de datos de conjuntos de datos existentes para determinar el contenido, la estructura y la calidad reales de los datos. El perfil de datos es un proceso que implica aprender de los datos.

Proceso

- El perfil de datos emplea un conjunto de actividades, incluidos el descubrimiento y las técnicas analíticas para recopilar estadísticas o resúmenes informativos sobre los datos, que luego pueden ser analizados por un analista de negocios para determinar si los datos coinciden con la intención comercial. Ayuda a comprender y preparar datos para la limpieza, integración y análisis posteriores. La minería de datos, por otro lado, se puede colocar en una de dos categorías: minería de datos predictivo, que implica el uso de algunas variables en el conjunto de datos para predecir valores desconocidos o futuros de otras variables de interés y minería de datos descriptivos, que se enfoca sobre la producción de información nueva y no trivial basada en el conjunto de datos disponible.

Objetivo

- El propósito de la minería de datos es extraer los datos de información procesable. Implica una recopilación y procesamiento de datos efectivos y el uso de algoritmos matemáticos sofisticados para segmentar los datos y predecir tendencias futuras, para que pueda usarse en las áreas más generales de inteligencia empresarial. El propósito del perfil de datos es obtener información sobre los datos y evaluar la calidad de los datos para descubrir anomalías en el conjunto de datos. El objetivo es crear una base de conocimiento de información precisa sobre sus datos. El proceso debe repetirse en tiendas de datos críticas a veces para asegurarse de que la información sea precisa.

Minería de datos VS. Perfil de datos: tabla de comparación

Resumen

Es evidente que algunas de las técnicas de minería de datos pueden usarse para el perfil de datos. El perfil de datos se utiliza para recopilar estadísticas o resúmenes informativos sobre los datos, mientras que la minería de datos ayuda a identificar patrones de datos específicos en grandes conjuntos de datos. El perfil de datos recopila metadatos técnicos para respaldar la gestión de datos, mientras que la minería de datos descubre resultados no obvios para apoyar la gestión empresarial con nuevos conocimientos procesables. La minería de datos es un concepto bastante amplio que se basa en el hecho de que existe la necesidad de analizar volúmenes masivos de datos en casi todos los perfiles de dominio y datos agrega valor a ese análisis.