Diferencia entre minería de datos y estadísticas
El análisis de datos se trata de analizar los datos pasados y presentes para predecir los problemas en el futuro. Las organizaciones están utilizando la minería de datos y las estadísticas para tomar esta decisión basada en datos que son parte central de Data Science. La minería de datos y las estadísticas a menudo se confunden de la misma manera, pero es una noción incorrecta. Veamos si son realmente similares o diferentes.
Procesamiento de datos
¿Qué es la minería de datos?
Es el proceso de extracción de información previamente desconocida, comprensible y procesable de grandes almacenes de datos y la utiliza para tomar una decisión comercial crucial. Entonces, en el modelado de datos, los datos de los clientes se extraen para obtener información comercial. El origen del modelado de datos es la estadística, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. En el mundo actual, todas las organizaciones recopilan datos de las redes sociales, datos de sensores, registros de sitios web, etc. Casi todo emite datos a medida que aumenta el uso de IoT y la extracción de datos es el proceso de extraer información útil de estos datos en bruto para predecir los patrones desconocidos.
Proceso de minería de datos:
El proceso de minería de datos se divide en las siguientes 5 etapas:
- Exploración / recopilación de datos : identifique datos de diferentes fuentes de datos y cárguelos en almacenes de datos descentralizados.
- Almacenar y administrar datos: almacene los datos en almacenamiento distribuido (HDFS), servidores internos o en una nube (Amazon S3, Azure).
- Modelado: el equipo de negocios, los desarrolladores accederán a los datos y aplicarán muestras y transformaciones en los datos y eliminarán datos corruptos, irrelevantes, inexactos e incompletos.
- Implementación de modelos: según los resultados de los datos modelados, clasifique los datos según las expectativas o los resultados de los usuarios.
- Visualizar datos: presenta los datos en los gráficos o tablas o cuadros o en el formato del árbol de decisiones para que los usuarios finales puedan entender.
Aplicaciones de minería de datos:
La minería de datos se usa en muchos dominios, los siguientes son algunos dominios muy utilizados:
- Análisis de mercado y gestión
- Análisis Corporativo y Gestión de Riesgos
- Detección de fraude
Estadísticas
La estadística es el análisis y la presentación de datos numéricos de datos y es el núcleo de todos los algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático. Proporciona técnicas analíticas y herramientas para aplicar en conjuntos de datos de gran volumen. Las estadísticas incluyen la planificación, el diseño, la recopilación de datos, el análisis, la elaboración de interpretaciones significativas y la presentación de informes de los resultados de la investigación, y debido a que estas estadísticas no solo se limitan a un matemático, sino que también lo utilizan los analistas de negocios. Para obtener el resultado deseado o cuantificar las estadísticas de datos se utiliza la probabilidad, diseñando encuestas y experimentos.
Comparación cara a cara entre minería de datos y estadísticas
A continuación se muestran las 11 diferencias cara a cara entre la minería de datos y las estadísticas
Diferencias clave entre minería de datos y estadísticas
- La minería de datos es el comienzo de la ciencia de datos y cubre todo el proceso de análisis de datos, mientras que las estadísticas son la partición básica y básica del algoritmo de minería de datos.
- La minería de datos es un proceso de análisis exploratorio en el que exploramos y recopilamos los datos primero y construimos un modelo sobre los datos para detectar el patrón y hacer teorías sobre ellos para predecir el resultado futuro o resolver los problemas. Mientras que la estadística es el proceso de confirmación en el que se hacen las primeras teorías y luego se aplica la validación a esa teoría para probar los conjuntos de datos.
- A medida que aumenta el tamaño de los datos día a día, el formato de los datos también cambia. La mayoría de los datos recibidos son datos no estructurados que pueden contener datos numéricos o no numéricos y ambos tipos de datos utilizados para la minería de datos, pero solo se utilizan estadísticas de tipo numérico para los datos probabilísticos y Cálculo matemático y predicción.
- La minería de datos es un proceso inductivo y utiliza un algoritmo como un árbol de decisión, un algoritmo de agrupamiento para derivar la partición de datos y generar hipótesis a partir de datos, mientras que la estadística es el proceso deductivo, es decir, no implica ninguna predicción, se utiliza para derivar conocimiento y verificar hipótesis.
- La minería de datos no está muy preocupada por la recopilación o recopilación de datos, ya que es un análisis exploratorio de datos, también la minería de datos es principalmente un proceso informático y computacional para descubrir patrones en grandes conjuntos de datos, mientras que las estadísticas se centran más en la recopilación de datos para obtener confirmación sobre los datos pronosticados. necesitamos recopilar datos, analizarlos para responder preguntas. Los datos recopilados pueden ser datos cuantitativos, cualitativos, primarios o secundarios.
- La limpieza de datos en la minería de datos es el primer paso, ya que ayuda a comprender y corregir la calidad de los datos para obtener un análisis final preciso. En la limpieza de datos, un usuario tiene la capacidad de limpiar datos inexactos o incompletos. Sin una calidad de datos adecuada, su análisis final sufrirá precisión o podría llegar a una conclusión incorrecta. Mientras que en Estadísticas después de la recolección de datos de varias fuentes, se realiza la limpieza de datos y en estos datos limpios se aplican métodos estadísticos para el análisis confirmativo.
- La minería de datos es un proceso de profundizar en la información desconocida pero procesable previamente disponible de grandes bases de datos para usarla para tomar algunas decisiones cruciales. Se utiliza un conjunto de métodos para encontrar patrones y relaciones dentro de los datos disponibles. Es una confluencia de varios procesos que incluyen estadísticas, aprendizaje automático, gestión de bases de datos, inteligencia artificial (IA) y reconocimiento de patrones de datos, etc. Mientras que las estadísticas son un componente importante de la minería de datos que ofrece técnicas y herramientas analíticas efectivas para lidiar con una gran cantidad de datos para beneficiar a las empresas. Es una ciencia del aprendizaje de datos que cubre todo, desde la recopilación hasta el uso efectivo de datos.
- La minería de datos se aplica esencialmente a aplicaciones comerciales como análisis de datos financieros, industria minorista, telecomunicaciones, biología y otras detecciones científicas. Mientras que las estadísticas se utilizan en cada muestra de datos para extraer un conjunto de información nueva. Describe sobre el carácter de los datos a analizar y explora la relación de los datos. Utiliza análisis predictivos para ejecutar escenarios que ayudan a decidir sobre las acciones futuras. Por otro lado, las estadísticas dan respiro a datos sin vida.
- Algunas de las tendencias populares en evolución en la minería de datos son la exploración de aplicaciones, la minería de datos visuales, la minería de datos biológicos, la minería web, la minería de software, la minería de datos distribuida, la minería de datos reales y mucho más. Y las estadísticas ayudan a identificar nuevos patrones en los datos no estructurados disponibles.
Tabla de comparación de minería de datos vs estadística
Las diferencias entre la minería de datos y las estadísticas se explican en los puntos que se presentan a continuación:
| Procesamiento de datos | Estadísticas |
| Primero explore y recopile datos, crea modelos para detectar patrones y crear teorías. | Proporciona teorías para probar usando estadísticas. |
| Los datos utilizados son numéricos o no numéricos. | Los datos utilizados son numéricos. |
| Proceso inductivo (generación de nueva teoría a partir de datos) | Proceso deductivo (no implica hacer predicciones) |
| La recopilación de datos es menos importante. | La recopilación de datos es más importante. |
| La limpieza de datos se realiza en la minería de datos. | Los datos limpios se utilizan para aplicar el método estadístico. |
| Necesita menos interacción del usuario para validar el modelo, por lo tanto, fácil de automatizar. | Necesita interacción del usuario para validar el modelo, por lo tanto, es difícil de automatizar. |
| Adecuado para grandes conjuntos de datos. | Adecuado para conjuntos de datos más pequeños. |
| Es un algoritmo que aprende de los datos sin usar ninguna regla de programación. | Formalización de la relación en los datos en forma de ecuación matemática. |
| Usar el pensamiento heurístico (reglas utilizadas para formar juicios y tomar decisiones) | No tiene margen para el pensamiento heurístico. |
| Clasificación, agrupamiento, red neuronal, asociación, estimación, análisis basado en secuencia, visualización | Estadística descriptiva, estadística inferencial |
| Análisis de datos financieros, industria minorista, industria de telecomunicaciones, análisis de datos biológicos, ciertas aplicaciones científicas, etc. | Demografía, ciencia actuarial, investigación de operaciones, bioestadística, control de calidad, etc. |
Conclusión: minería de datos vs estadísticas
Para concluir en cualquier organización debido a la aparición de grandes datos con gran volumen y diferentes datos de velocidad juega un papel importante y predecir resultados, la extracción de datos y las estadísticas es una parte integral. La minería de datos siempre utilizará el pensamiento estadístico para extraer resultados, por lo tanto, tanto la minería de datos como las estadísticas crecerán inevitablemente en el futuro cercano. Y está utilizando estadísticas sobre la necesidad de usuarios / organizaciones de datos grandes de usar el pensamiento y los enfoques de minería de datos.
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