Diferencia entre minería de texto y minería de datos

Vivimos en una era digital donde diariamente se recopilan grandes cantidades de datos. Terabytes o petabytes de datos se generan todos los días. Pero, los datos en su forma en bruto no sirven de nada, por lo que es importante analizar dichos datos. La minería de datos ayuda a analizar tales volúmenes masivos de datos al proporcionar herramientas para descubrir conocimiento de los datos. La minería de texto es un subtipo de minería de datos que convierte los datos de texto sin explotar en recursos valiosos.

¿Qué es la minería de datos??

Similar a cómo se extrae el mineral de oro de la Tierra en su forma pura a través de la minería, la minería de datos es la clasificación y extracción de información o datos significativos de grandes conjuntos de datos. La minería de datos generalmente implica identificar tendencias o patrones en datos que generalmente van más allá de los simples procedimientos de análisis utilizando algoritmos de software y métodos estadísticos. También conocido como descubrimiento de conocimiento en datos (KDD), la minería de datos busca obtener información valiosa de los datos para ayudar a responder preguntas comerciales y predecir tendencias y comportamientos futuros.

Se puede ver como resultado de la evolución natural de la tecnología de la información. En pocas palabras, la minería de datos es la minería de conocimiento de los datos. Las fuentes de datos pueden incluir bases de datos, almacenes de datos, la World Wide Web u otros repositorios de información. Se puede aplicar básicamente a todas las formas de datos, incluidos datos espaciales, datos gráficos o en red, flujos de datos, datos ordenados/de secuencia y datos de texto.

¿Qué es la minería de texto??

La minería de texto, también llamada minería de datos de texto, es el proceso de extraer ideas o información significativas de datos de texto no estructurados. Es un subtipo de minería de datos que involucra texto, uno de los tipos de datos más comunes dentro de las bases de datos. Similar a la minería de datos, busca extraer información útil de fuentes de datos identificando y explorando patrones en los datos. En la minería de texto, sin embargo, las fuentes de datos están restringidas al texto. Filtra grandes cantidades de datos de texto y extrae lo relevante que necesita.

La minería de texto requiere estructurar el texto de entrada seguido de identificación de patrones dentro de los datos estructurados, y la evaluación e interpretación de la salida. Un elemento clave de la minería de texto es la recopilación de documentos, que implica la agrupación de documentos basados ​​en texto. Por lo general, la minería de texto implica extracción de palabras clave, clasificación y agrupación, resumen de documentos, anomalía y detección de tendencias, y flujos de texto.

Diferencia entre minería de texto y minería de datos

Significado

- La minería de datos es el procesamiento automatizado de recopilar y analizar grandes cantidades de fuentes de datos para encontrar ideas significativas o descubrir patrones ocultos de los datos de una manera que proporcione información valiosa. La minería de datos simplemente significa minería de conocimiento a partir de datos. La minería de texto es parte de la minería de datos que busca extraer información útil de fuentes de datos mediante la identificación y exploración de patrones en datos basados ​​en texto. La minería de texto es el procesamiento de datos de texto de documentos.

Fuentes de datos

- Las diferentes fuentes de datos utilizadas en el proceso de minería de datos incluyen almacenes de datos, la red mundial, bases de datos transaccionales, bases de datos multimedia, bases de datos espaciales, archivos planos y otros repositorios de información. Las fuentes de datos ampliamente utilizadas para la minería de texto incluyen datos de fuentes como redes sociales, correos electrónicos, mensajes, revisiones de productos, foros, artículos de noticias, bases de datos de biblioteca, raspado web, etc.

Métodos de minería

- Las técnicas de minería de datos más importantes son la recopilación y la limpieza de datos, la preparación de datos, los patrones de seguimiento, la clasificación, la asociación, la detección de anomalías, el análisis de agrupación, el análisis de regresión y la predicción. Algunas de las técnicas de minería de texto más comunes son la recuperación de información, la categorización de texto, la clasificación y la agrupación, el resumen de documentos, el análisis de sentimientos, la detección de anomalías y tendencias, y los flujos de texto.

Minería de texto vs. Minería de datos: tabla de comparación

Resumen

La minería de datos significa clasificación y extracción de información significativa o datos de grandes conjuntos de datos con fines de descubrimiento de conocimiento. Hay muchos términos con un significado similar, por ejemplo, minería de conocimiento a partir de datos, descubrimiento de conocimiento, extracción de conocimiento, análisis de datos/patrones, etc. Implica identificar tendencias o patrones en datos que generalmente van más allá de los simples procedimientos de análisis utilizando algoritmos de software y métodos estadísticos. La minería de texto, por otro lado, se basa en varios enfoques de minería de datos para identificar tendencias en los datos, excepto en la minería de texto, el análisis de datos se basa en la recopilación de documentos. Utiliza el conocimiento de los antecedentes en mayor medida que la minería de datos.

¿Qué es la minería de texto con ejemplos??

La minería de texto está identificando patrones ocultos en datos de texto sin explotar y convirtiendo esas fuentes de datos en ideas procesables. Ejemplos de minería de texto incluyen encuestas de clientes, revisiones en línea, gestión de riesgos, inteligencia empresarial, detección de fraude, etc.

¿Cuál es la diferencia entre la minería de texto y la PNL??

Si bien ambos poseen la clave para desbloquear el valor comercial dentro de los grandes conjuntos de datos, la PNL se centra en hacer que las computadoras comprendan el comportamiento humano a través del texto, el habla, el sentimiento y las acciones. La minería de texto es simplemente extraer información o información significativas de datos de texto no estructurados.

¿Es PNL una minería de datos??

NLP es un componente de la minería de texto que ayuda a las computadoras a procesar y analizar grandes cantidades de datos de texto naturales. Busca extraer información del texto, como la minería de texto. PNL y la minería de datos son elementos esenciales en la ciencia de datos.

¿Cuál es la comparación entre la minería de texto de minería de datos y la minería web??

La minería de datos es un término colectivo tanto para minería de texto como para minería web. La minería de datos simplemente significa minería de conocimiento a partir de datos; La minería de texto está extrayendo ideas o información significativas de datos de texto no estructurados; y la minería web es utilizar técnicas de minería de datos para descubrir patrones ocultos de la World Wide Web.