Diferença entre mineração de dados e estatística
A análise de dados tem como objetivo analisar os dados passados e presentes para prever os problemas no futuro. As organizações estão usando Data Mining and Statistics para tomar essa decisão orientada a dados, que é parte essencial da Ciência de Dados. A mineração de dados e as estatísticas geralmente são confundidas da mesma forma, mas é a noção errada, vamos verificar se elas são realmente semelhantes ou diferentes?
Mineração de dados
O que é mineração de dados?
É o processo de extrair informações previamente desconhecidas, compreensíveis e acionáveis de grandes data warehouses e as utiliza para tomar uma decisão comercial crucial. Portanto, na modelagem de dados, os dados dos clientes são extraídos para obter informações comerciais. A origem da modelagem de dados é a estatística, o aprendizado de máquina e a inteligência artificial. No mundo de hoje, todas as organizações estão coletando dados de mídias sociais, dados de sensores, registros de sites etc. quase tudo emite dados à medida que o uso da IoT está aumentando e a mineração de dados é o processo de extrair informações úteis desses dados brutos para prever padrões desconhecidos.
Processo de mineração de dados:
O processo de mineração de dados é dividido em menos de 5 estágios:
- Exploração / coleta de dados : identifique dados de diferentes fontes de dados e carregue-os em data warehouses descentralizados.
- Armazenar e gerenciar dados: armazene os dados em armazenamento distribuído (HDFS), servidores internos ou em uma nuvem (Amazon S3, Azure).
- Modelagem: equipe de negócios, os desenvolvedores acessarão os dados, aplicarão amostragem e transformação nos dados e removerão dados corrompidos, irrelevantes, imprecisos e incompletos.
- Implantando modelos: com base nos resultados dos dados modelados, classifique os dados com base nas expectativas ou resultados dos usuários.
- Visualizar dados: apresenta os dados nos gráficos ou tabelas ou tabelas ou no formato da árvore de decisão para que os usuários finais possam entender.
Aplicações de mineração de dados:
A mineração de dados é usada em muitos domínios a seguir, alguns domínios altamente usados -
- Análise e Gestão de Mercado
- Análise Corporativa e Gerenciamento de Riscos
- Detecção de fraude
Estatisticas
Estatística é a análise e apresentação de fatos numéricos de dados e é o núcleo de todos os algoritmos de mineração de dados e aprendizado de máquina. Ele fornece técnicas e ferramentas analíticas para aplicar em conjuntos de dados de grande volume. As estatísticas incluem planejamento, design, coleta de dados, análise, interpretação e elaboração de relatórios significativos dos resultados da pesquisa e, devido a essas estatísticas, não se limita apenas a um matemático, o analista de negócios também a está usando. Para obter a saída desejada ou quantificar as estatísticas de dados, use a probabilidade, projetando pesquisas e experimentos.
Comparação cara a cara entre mineração de dados e estatísticas
Abaixo estão as 11 diferenças frente a frente entre a mineração de dados e as estatísticas
Principais diferenças entre mineração de dados e estatísticas
- A mineração de dados é o começo da ciência de dados e abrange todo o processo de análise de dados, enquanto a estatística é a partição básica e principal do algoritmo de mineração de dados.
- A Mineração de Dados é um processo de análise exploratória no qual exploramos e reunimos os dados primeiro e construímos um modelo para detectar o padrão e fazer teorias sobre eles para prever o resultado futuro ou resolver os problemas. Enquanto estatística é o processo confirmativo no qual as primeiras teorias são feitas e, em seguida, a validação é aplicada nessa teoria para testar os conjuntos de dados.
- Como o tamanho dos dados no dia a dia está aumentando, o formato dos dados também está alterando os dados recebidos, em grande parte, os dados não estruturados que podem conter dados numéricos ou não numéricos e os dois tipos de dados usados para mineração de dados, mas apenas o tipo numérico de estatísticas é usado para os dados probabilísticos e cálculo matemático e previsão.
- A mineração de dados é um processo indutivo e usa um algoritmo como uma árvore de decisão, algoritmo de agrupamento para derivar partição de dados e gerar hipóteses a partir de dados, enquanto a estatística é o processo dedutivo, ou seja, não envolve nenhuma previsão, é usada para derivar conhecimento e verificar hipóteses.
- A mineração de dados não se preocupa muito com a coleta ou a coleta de dados, pois é a análise exploratória de dados e a mineração de dados é principalmente software e processo computacional para descobrir padrões em grandes conjuntos de dados, enquanto as estatísticas são mais sobre a coleta de dados e para obter confirmação sobre os dados previstos. precisamos coletar dados, analisá-los para responder a perguntas. Os dados coletados podem ser quantitativos, qualitativos, primários ou secundários.
- A limpeza de dados na mineração de dados é o primeiro passo, pois ajuda a entender e corrigir a qualidade dos dados para obter uma análise final precisa. Na limpeza de dados, um usuário tem a capacidade de limpar dados imprecisos ou incompletos. Sem a qualidade adequada dos dados, sua análise final sofrerá precisão ou você poderá chegar a uma conclusão errada. Enquanto em Estatística, após a coleta de dados de várias fontes, é feita a limpeza dos dados e, nesses dados limpos, são aplicados métodos estatísticos para a análise confirmativa.
- A mineração de dados é um processo de escavação profunda das informações desconhecidas, mas acionáveis, anteriormente disponíveis, de grandes bancos de dados, para usá-las para tomar decisões cruciais. Um conjunto de métodos é usado para encontrar padrões e relacionamentos nos dados disponíveis. É uma confluência de vários processos, incluindo estatística, aprendizado de máquina, gerenciamento de banco de dados, inteligência artificial (IA) e reconhecimento de padrões de dados, etc. Considerando que o Statistics é um componente importante da mineração de dados que oferece técnicas e ferramentas analíticas eficazes para lidar com uma grande quantidade de dados para beneficiar as empresas. É uma ciência do aprendizado de dados que abrange tudo, desde a coleta até o uso eficaz dos dados.
- A Mineração de Dados é essencialmente aplicações comerciais aplicadas, como análise de dados financeiros, indústria de varejo, telecomunicações, biologia e outras detecções científicas. Enquanto o Statistics é usado em todas as amostras de dados para extrair um conjunto de novas informações. Descreve o caráter dos dados a serem analisados e explora a relação dos dados. Ele usa análise preditiva para executar cenários que ajudam a decidir sobre as ações futuras. Por outro lado, as estatísticas fornecem dados inanimados.
- Algumas das tendências populares em evolução na mineração de dados são a exploração de aplicativos, mineração de dados visuais, mineração de dados biológicos, mineração na web, mineração de software, mineração de dados distribuída, mineração de dados reais e muito mais. E o Statistics ajuda a identificar novos padrões nos dados não estruturados disponíveis.
Tabela de comparação de mineração de dados e estatística
As diferenças entre mineração de dados e estatísticas são explicadas nos pontos apresentados abaixo:
| Mineração de dados | Estatisticas |
| Explore e colete dados primeiro, cria modelo para detectar padrões e criar teorias. | Ele fornece teorias para testar usando estatística. |
| Os dados usados são numéricos ou não numéricos. | Os dados usados são numéricos. |
| Processo indutivo (geração de nova teoria a partir de dados) | Processo dedutivo (não envolve fazer previsões) |
| A coleta de dados é menos importante. | A coleta de dados é mais importante. |
| A limpeza de dados é feita na mineração de dados. | Dados limpos são usados para aplicar o método estatístico. |
| Precisa de menos interação do usuário para validar o modelo, portanto, fácil de automatizar. | Precisa de interação do usuário para validar o modelo, portanto, difícil de automatizar. |
| Adequado para grandes conjuntos de dados | Adequado para conjuntos de dados menores |
| É um algoritmo que aprende com os dados sem usar nenhuma regra de programação. | Formalização do relacionamento nos dados sob a forma de equação matemática |
| Use o pensamento heurístico (regras usadas para formar julgamentos e tomar decisões) | Não tem espaço para pensamento heurístico. |
| Classificação, Cluster, Rede Neural, Associação, Estimação, Análise baseada em sequência, Visualização | Estatística Descritiva, Estatística Inferencial |
| Análise de dados financeiros, indústria de varejo, indústria de telecomunicações, análise de dados biológicos, certas aplicações científicas etc. | Demografia, Ciências Atuariais, Pesquisa Operacional, Bioestatística, Controle de Qualidade etc. |
Conclusão - Mineração de Dados x Estatísticas
Concluir em qualquer organização, devido ao surgimento de big data com grande volume e dados de velocidade diferentes, desempenha um papel importante e prevê resultados de mineração e estatística de dados é parte integrante. A mineração de dados sempre usará o pensamento estatístico para gerar resultados, portanto, tanto a Mineração de Dados quanto a Estatística crescerão inevitavelmente no futuro próximo. E está usando estatísticas sobre grandes usuários / organizações de dados que precisam usar idéias e abordagens de mineração de dados.
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