Introducción a la minería de datos y visualización de datos
La minería de datos y la visualización de datos entran en el campo de la ciencia de datos, que es un campo interdisciplinario de la informática que cuenta con estadísticas, informática, matemáticas y varios procesos técnicos que incluyen diferentes metodologías.
La minería de datos es una parte de Data Science donde habrá un proceso de revisión de grandes conjuntos de datos e identificación de conjuntos de datos y tipos de datos para extraer diferentes patrones de datos de los conjuntos de datos existentes.
La visualización de datos es el proceso de extraer y visualizar los datos de una manera muy clara y comprensible sin ninguna forma de lectura o escritura, mostrando los resultados en forma de gráficos circulares, gráficos de barras, representación estadística y también a través de formas gráficas.
En Data Mining, existen diferentes procesos para llevar a cabo el proceso de minería de datos, como extracción de datos, gestión de datos, transformaciones de datos, preprocesamiento de datos, etc.
En la visualización de datos, el objetivo principal es transmitir la información de manera eficiente y clara sin desviaciones o complejidades en forma de gráficos estadísticos, gráficos de información y diagramas. Discutamos en detalle tanto la minería de datos como la visualización de datos.
Comparación directa entre la minería de datos y la visualización de datos (infografía)
A continuación se muestra la comparación entre los 7 principales entre minería de datos y visualización de datos
Diferencias clave entre la minería de datos y la visualización de datos
- La minería de datos es el proceso de clasificar algunos conjuntos de datos grandes y extraer algunos datos de ellos y extraer patrones de los datos extraídos, mientras que la visualización de datos es el proceso de visualizar o mostrar los datos extraídos en forma de diferentes formatos gráficos o visuales, como como representaciones estadísticas, gráficos circulares, gráficos de barras, imágenes gráficas, etc.
- Los procesos de minería de datos incluyen análisis de secuencias, clasificaciones, análisis de rutas, agrupamiento y pronóstico, mientras que en la visualización de datos contiene procesamiento, análisis, comunicación de datos, etc.
- En Data Mining, los datos se mostrarán automáticamente en el proceso de búsqueda, que se mostrará mediante el análisis del sistema en sí mismo, mientras que Data Visualization ofrece una visión clara de los datos y será fácil para el cerebro humano recordar y memorizar grandes cantidades de datos en Una sola mirada.
- En Data Mining, hay cuatro etapas que son Orígenes de datos, recopilación de datos o exploración de datos, modelado de datos e implementación de modelos de datos, mientras que In Data Visualization tiene siete etapas que son el proceso de adquisición, análisis, filtrado, minería, representación, refinación e interacción.
- Data Mining es un grupo de diferentes actividades para extraer diferentes patrones de los grandes conjuntos de datos en los que los conjuntos de datos se recuperarán de diferentes fuentes de datos, mientras que la visualización de datos es un proceso de conversión de datos numéricos en imágenes gráficas como imágenes 3D significativas que se utilizarán para analizar datos complejos fácilmente.
- Las aplicaciones de Data Mining incluyen Customer Relationship Management, que es una aplicación de software que proporciona ventajas para la minería de datos, mientras que las aplicaciones de Data Visualization incluyen mediciones de sonar, fotos satelitales, simulaciones por computadora y encuestas, etc.
- Las diferentes técnicas disponibles en Data Mining son Clasificación, Clúster, Secuencia, Asociación, etc. La visualización de datos se originó a partir de estadísticas y ciencias que proporcionan una visualización clara de un vistazo, lo que significa que una imagen proporciona 100 palabras a su vista.
- En Data Mining, la clasificación es el proceso de identificación de la regla de los datos, ya sea que pertenezca a una clase particular de datos o no, y sus subprocesos incluyen la construcción de un modelo de datos y la predicción de las clasificaciones, mientras que en la Visualización de datos la aplicación principal incluye datos geográficos. sistemas de información donde la información geográfica importante se puede representar como imágenes visuales que representan información compleja lo más simple posible.
- Las tecnologías de minería de datos también incluyen redes neuronales, análisis estadístico, árboles de decisión, algoritmos genéticos, lógica difusa, minería de texto, minería web, etc., mientras que la visualización de datos tiene diferentes aplicaciones como comercio minorista, gobierno, medicina y salud, transporte, telecomunicaciones, seguros, mercados de capitales y gestión de activos.
- Las limitaciones en la minería de datos son tales que incluso si se trata de una tecnología nueva, pero aún está subdesarrollada debido a que muchas empresas usan sistemas heredados y también los sistemas existentes no son compatibles con el almacenamiento de datos. La visualización de datos tiene desventajas significativas en sus herramientas, como muestra diferentes visuales en lugar de explicar, sin pautas, diferentes usuarios con múltiples percepciones y también proporciona una seguridad deficiente.
- La minería de datos es un proceso analítico que identifica diferentes patrones de los conjuntos de datos que pueden ayudar a lidiar con la avalancha de información, y la visualización de datos proporciona muchas técnicas de visualización que se han desarrollado durante las últimas décadas para respaldar la exploración de grandes conjuntos de datos.
- El beneficio de la minería de datos es que la relación estará oculta entre diferentes conjuntos de datos y variables, mientras que la visualización de datos define como el objeto visual al representar los datos en forma de gráficos y tablas.
Tabla comparativa de minería de datos vs visualización de datos
| BASE PARA
COMPARACIÓN | Procesamiento de datos | Visualización de datos |
| Definición | Busca y produce un resultado adecuado a partir de grandes fragmentos de datos. | Da una visión general simple de datos complejos |
| Preferencia | Este tiene diferentes aplicaciones y es preferido para los motores de búsqueda web. | Preferido para pronósticos y predicciones de datos. |
| Zona | Viene bajo ciencia de datos | Viene bajo el área de ciencia de datos |
| Plataforma | Operado con sistemas o aplicaciones de software web | Admite y funciona mejor en aplicaciones y análisis de datos complejos. |
| Generalidad | Nueva tecnología pero subdesarrollada | Más útil en el pronóstico de datos en tiempo real. |
| Algoritmo | Existen muchos algoritmos al usar la minería de datos | No es necesario usar ningún algoritmo |
| Integración | Se ejecuta en cualquier plataforma habilitada para la web o con cualquier aplicación | Independientemente del hardware o software, proporciona información visual. |
Conclusión: minería de datos versus visualización de datos
La minería de datos es un área de Data Science donde los grandes conjuntos de datos se procesarán a fondo para proporcionar resultados adecuados en la búsqueda mediante la identificación de diferentes patrones.
La visualización de datos es el proceso de mostrar información visual a partir de los datos complejos existentes para sacar una conclusión particular de un vistazo sin la necesidad de estudiar ningún resultado teórico. Las aplicaciones incluyen información de datos satelitales, información de resultados de investigación, datos estudiados científicamente, etc.
Las aplicaciones de la minería de datos son motores de búsqueda web, minoristas, industrias financieras y bancarias, organizaciones gubernamentales, etc. Tanto la minería de datos como la visualización de datos
tienen grandes ventajas en el área de aplicaciones de ciencia de datos en el campo de la informática.
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