Diferencia entre minería de datos y perfilado de datos

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Una recopilación de datos en una base de datos se conoce como un conjunto de datos. Están en un formato tabular que consta de columnas y filas. Cada columna constituye una variable, mientras que cada fila representa un valor. Uno de los requisitos básicos antes de elegir conjuntos de datos para cualquier aplicación es comprender el conjunto de datos y sus metadatos. Dos procesos para esto son: minería de datos y creación de perfiles de datos.

Minería de datos versus perfil de datos

La principal diferencia entre la minería de datos y el perfil de datos es que la minería de datos es un proceso de recopilación de patrones a partir de cualquier dato. Por otro lado, el perfil de datos es el proceso de localización de metadatos de un conjunto de datos. En la minería de datos, aplica una amplia gama de metodologías para extraer información. Mientras está en el perfil de datos, analiza los datos para recopilar resúmenes.

La minería de datos es el procedimiento para analizar cantidades masivas de datos para localizar la inteligencia empresarial. Ayuda a las empresas a mitigar riesgos, aprovechar oportunidades y resolver problemas. La minería de datos ayuda a encontrar respuestas para aquellas preguntas en los negocios que consumen mucho tiempo manualmente. Utiliza una gran cantidad de técnicas estadísticas para examinar datos.

El proceso de creación y examen de resúmenes de datos se conoce como perfil de datos. Produce ideas críticas sobre cualquier dato. Las empresas pueden aprovechar estos datos para su ventaja. El perfil de datos analiza los datos para determinar su calidad y legitimidad. Los algoritmos descubren características en un conjunto de datos como mínimo, máximo, medio y frecuencia.

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Tabla de comparación entre minería de datos y perfilado de datos

Parámetros de comparación Data Mining los datos para resolver problemas. Para formar una base de información. Clasificación de tareas, resumen, regresión, estimación y descripción. Recopilación de estadísticas o resúmenes. Herramientas Apache SAMOA y Rapid miner. Perfilador agregado y Talend studio abierto Trabajo Extracción de información a través de metodologías. Examen de datos sin procesar.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es la tarea de identificar correlaciones y patrones en grandes conjuntos de datos para derivar fragmentos de conocimiento. Puede usar esta información útil en varias áreas de Business Intelligence. El propósito de comprender conjuntos de datos complejos es similar en todos los campos de la ciencia, los negocios y la ingeniería. En palabras simples, la minería de datos es extraer conocimiento de los datos.

Puede usar la minería de datos en varias áreas de negocios. Algunos de los sectores son marketing y ventas, atención médica, educación y desarrollo de productos. Puede obtener una profunda ventaja sobre sus competidores si lo usa correctamente. Le permite conocer clientes, aumentar sus ingresos, pensar en nuevas estrategias de marketing y reducir costos.

Un proyecto de minería de datos comienza por recopilar los datos correctos y prepararlos para el análisis. Si la calidad de los datos es deficiente, no espere buenos resultados. Los mineros de datos deben garantizar que la calidad de la información sea satisfactoria. Siguen los pasos básicos para lograr resultados confiables:

  1. Comprender el negocio
  2. Datos de comprensión
  3. Preparación de datos
  4. Evaluación
  5. Implementación

Una gran cantidad de datos está llegando a las empresas en varios formatos a volúmenes sin precedentes. El éxito de un negocio depende de la eficacia con la que descubra ideas y las incluya en los procesos y decisiones. La minería de datos autoriza a una empresa a tener un futuro mejor al comprender el presente y el pasado.

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¿Qué es el perfil de datos?

El perfil de datos es la tarea de extraer datos sin procesar de cualquier conjunto de datos dado. El propósito de hacer esto es recopilar estadísticas o resúmenes sobre los datos. Es un conjunto de actividades que están allí para determinar los metadatos de un conjunto de datos. Los metadatos incluyen estadísticas o dependencias entre columnas que ayudan a comprender nuevos conjuntos de datos.

Puede usar el perfil de datos para obtener información útil sobre los datos y evaluar su calidad. A través de esto, también puede descubrir anomalías en un conjunto de datos. Revisa la información para determinar su legitimidad y calidad. Los algoritmos analíticos detectan características en un conjunto de datos como frecuencia, media, máxima y mínima.

Las aplicaciones en el perfil de datos analizan una base de datos mediante la recopilación de información al respecto. Hay tres tipos de perfiles de datos:

  1. Descubrimiento de la estructura – Ayuda a determinar si los datos tienen un formato correcto y son consistentes. Para verificar la validez de los datos, utiliza estadísticas básicas.
  2. Descubrimiento de contenido – Se centra principalmente en la calidad de los datos. Debe procesar los datos para formatear.
  3. Descubrimiento de relación – Identifica conexiones entre conjuntos de datos.

Hoy en día, las empresas almacenan una gran cantidad de datos en la nube. Por lo tanto, el perfil de datos efectivo es la necesidad de la hora. Los datos basados en la nube permiten a las empresas mantener petabytes de datos. Es crucial mantener los estándares.

Diferencias principales entre la minería de datos y el perfil de datos

  • La tarea de identificar correlaciones y patrones dentro de los conjuntos de datos se conoce como minería de datos. Por otro lado, el proceso de análisis de información de cualquier conjunto de datos se denomina perfil de datos.
  • La minería de datos incluye metodologías basadas en computadora para extraer información útil. Pero el perfil de datos implica examinar datos sin procesar de cualquier conjunto de datos dado.
  • La minería de datos está ahí para extraer los datos de información crucial para resolver problemas. Por otro lado, el objetivo de la creación de perfiles de datos es formar una base de conocimiento de la información.
  • Las tareas en la minería de datos incluyen regresión, clasificación, resumen, descripción y estimación. Pero los trabajos en el perfil de datos son técnicas analíticas y descubrimientos para recopilar estadísticas o resúmenes.
  • Algunas herramientas para la extracción de datos son Apache SAMOA y Rapid Miner. Por otro lado, el perfilador agregado y el estudio abierto Talend son algunas herramientas para el perfil de datos.
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Síntesis

La privacidad de datos es una de las tareas cruciales que todos deben hacer cada vez. Hoy en día, las personas mantienen sus datos en computadoras portátiles o teléfonos móviles, ya que tienen que compartir todo en línea. Una sola compañía mantiene información sobre cientos de sus clientes mientras se asegura de que sus identidades sean seguras.

Lo hacen para que las personas puedan confiar en ellos y la reputación de la empresa no cae. Si se filtra información privada, prepárese para algunas cosas malas que se le presenten. Muchas corporaciones gubernamentales gastan miles de dólares cada año para mantener sus datos seguros y protegidos.

Una persona promedio no tiene una gran cantidad de dinero para gastar, pero puede seguir algunos pasos para proteger sus datos. Use un espacio de correo para evitar que los ladrones roben algo. Además, use contraseñas seguras para todas sus cuentas.

  1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=vIqqDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR1&dq=data+mining&ots=rrMiHNoZgo&sig=Ye_cPNBMden9NpA1YzsK9hQk7ws

2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2590989.2590995

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