Conheça as 7 melhores diferenças entre mineração de dados e análise de dados

Diferença entre mineração de dados e análise de dados

O aumento exponencial no volume de dados levou a uma revolução da informação e do conhecimento. Agora, é um aspecto essencial da pesquisa e da construção de estratégias reunir informações e insights significativos a partir dos dados existentes. Todas essas informações são armazenadas em um data warehouse, que é usado para fins de Business Intelligence.

Existem várias definições e visualizações, mas todos concordariam que a Análise de Dados e a Mineração de Dados são dois subconjuntos do Business Intelligence.

Mineração de Dados - A mineração de dados é um processo sistemático e seqüencial de identificação e descoberta de padrões e informações ocultos em um grande conjunto de dados. Também é conhecido como descoberta de conhecimento em bancos de dados. Tem sido uma palavra da moda desde 1990

Análise de dados - a análise de dados, por outro lado, é um superconjunto de mineração de dados que envolve a extração, limpeza, transformação, modelagem e visualização de dados com a intenção de descobrir informações significativas e úteis que podem ajudar a obter conclusões e tomar decisões. A Análise de Dados como um processo existe desde 1960.

Vamos descobrir a melhor diferença entre mineração de dados e análise de dados neste post.

Comparação cara a cara entre mineração de dados e análise de dados

Abaixo está a comparação dos 7 principais entre mineração de dados e análise de dados

Principais diferenças entre mineração de dados e análise de dados

Mineração de dados e análise de dados são dois nomes e processos distintos, mas existem algumas visualizações nas quais as pessoas os usam de maneira intercambiável. Isso também depende da organização ou equipe do projeto realizar essas tarefas em que essa distinção não está marcada especificamente. Para estabelecer suas identidades exclusivas, destacamos a principal diferença entre Mineração de Dados e Análise de Dados:

A mineração de dados identifica e descobre um padrão oculto em grandes conjuntos de dados. A Análise de dados fornece insights ou testa hipóteses ou modelos de um conjunto de dados.
A mineração de dados é uma das atividades em Análise de Dados. Análise de dados é um conjunto completo de atividades que cuida da coleta, preparação e modelagem de dados para extrair insights ou conhecimentos significativos. Às vezes, ambos são incluídos como um subconjunto de Business Intelligence.
Os estudos de mineração de dados são principalmente dados estruturados. A análise de dados pode ser feita em dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados.
O objetivo da mineração de dados é tornar os dados mais utilizáveis, enquanto a análise de dados ajuda a provar uma hipótese ou a tomar decisões de negócios.
A Mineração de Dados não precisa de nenhuma hipótese preconcebida para identificar o padrão ou a tendência nos dados. Por outro lado, a análise de dados testa uma dada hipótese.
Enquanto a mineração de dados é baseada em métodos matemáticos e científicos para identificar padrões ou tendências, a análise de dados usa modelos de inteligência de negócios e análises.
A mineração de dados geralmente não envolve a ferramenta de visualização; a análise de dados é sempre acompanhada pela visualização dos resultados.

Mineração de dados versus tabela de comparação de análise de dados

Base para Comparação	Mineração de dados	Análise de dados
Definição	É o processo de extrair um padrão específico de grandes conjuntos de dados	É o processo de pedido e organização de dados brutos para determinar idéias e decisões úteis.
Área de Atuação	Envolve a interseção de aprendizado de máquina, estatísticas e bancos de dados.	Requer conhecimentos de ciência da computação, estatística, matemática, conhecimento de disciplinas, IA / Machine Learning
Sinônimos	Também é conhecido como descoberta de conhecimento em bancos de dados	A Análise de dados é de vários tipos - exploratória, descritiva, analítica de texto, análise preditiva, mineração de dados etc.
Perfil de trabalho	O especialista em Data Mining geralmente cria algoritmos para identificar a estrutura significativa dos dados. Um especialista em mineração de dados ainda é um analista de dados com amplo conhecimento de aprendizado indutivo e codificação prática	Um analista de dados geralmente não pode ser uma única pessoa. O perfil do trabalho envolve a preparação de dados brutos, sua limpeza, transformação e modelagem e, finalmente, sua apresentação na forma de visualizações em gráficos / não baseados em gráficos.
Responsabilidades	É responsável por extrair e descobrir padrões e estrutura significativos nos dados	É responsável por desenvolver modelos, explicações, testar e propor hipóteses usando métodos analíticos
Resultado	A saída de uma tarefa de mineração de dados é um padrão de dados	A saída da análise de dados é uma hipótese ou insight verificado sobre os dados
Exemplos	Uma das principais aplicações da mineração de dados é no setor de comércio eletrônico, onde os sites exibem a opção de "quem comprou isso também visualizou"	Um exemplo de análise de dados pode ser "estudo de séries temporais do desemprego nos últimos 10 anos"

Conclusão - Data Mining Vs Data Analysis

O termo Mineração de Dados e Análise de Dados existe há cerca de duas décadas (ou mais). Eles foram usados de forma intercambiável por alguns grupos de usuários, enquanto outros fizeram uma distinção clara nas duas atividades. A mineração de dados geralmente faz parte da análise de dados em que o objetivo ou a intenção permanece descobrindo ou identificando apenas o padrão de um conjunto de dados. A análise de dados, por outro lado, é um pacote completo para entender os dados que podem ou não envolver a mineração de dados. Ambos exigem habilidades e conhecimentos diferentes e, nos anos seguintes, ambas as áreas terão alta demanda de dados, recursos e empregos.

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