Estás leyendo la publicación: Recolección de datos frente a minería de datos: ¿cuál es la diferencia?
En la actualidad, big data se ha convertido en un término muy común que se usa hoy en día para todo lo relacionado con datos como la minería de datos, el análisis de datos, la minería web, la recolección web y el raspado web.
Por supuesto, un profano se confundiría entre estos términos e incluso podría usarlos indistintamente.
Si desea estar bien informado y tener conocimientos en la industria del marketing, es importante que tenga una comprensión completa de estos términos.
Recolección de datos: ¿Qué es?
Como puede adivinar por el nombre, la recopilación de datos significa recopilar información y datos de recursos en línea.
La mayoría de las veces se usa indistintamente con la extracción de datos, el rastreo web y el raspado web.
La recolección puede considerarse como un término agrícola; está implícito en la forma en que recolecta los cultivos maduros de los campos, lo que implica la recolección y la reubicación.
Comúnmente, la recolección de datos se puede definir como el proceso de extraer información y datos valiosos de los sitios web de destino, transferirlos a su base de datos y estructurarlos en el formato correcto.
El primer paso para recopilar datos es utilizar un rastreador automatizado que analizará los sitios web de destino, recopilará los datos, los extraerá y los exportará en un formato estructurado para su posterior análisis.
Por lo tanto, no encontrará nada como estadísticas, aprendizaje automático, algoritmos. En cambio, deberá confiar en ciertos lenguajes de programación como JAVA, R, Python, etc.
De hecho, ser preciso es la esencia principal de la recopilación de datos.
Encontrará varias herramientas y proveedores de servicios que puede utilizar para extraer información y datos de los sitios web de destino.
Una de las mejores herramientas para el trabajo es Octoparse. Esta herramienta se considera la mejor opción, ya que ofrece muchas características sorprendentes y puede ser utilizada fácilmente tanto por programadores novatos como experimentados.
Minería de datos: ¿Qué es?
En la mayoría de los casos, la minería de datos suele confundirse y definirse como el proceso para obtener información y datos. Existen algunas diferencias notables entre la recopilación y la extracción de datos, aunque ambos tipos tienen que ver con la obtención y extracción.
La minería de datos se define como el método para descubrir patrones basados en hechos que se generan a partir de un gran conjunto de datos.
En lugar de simplemente recopilar e interpretar los datos, la minería de datos involucra muchas más disciplinas como el aprendizaje automático, las ciencias de la computación y las estadísticas.
Ha habido bastantes aplicaciones dañinas de minería de datos. El famoso escándalo de Cambridge Analytica es un gran ejemplo.
Recopilaron la información de más de 60 millones de usuarios de Facebook y separaron a los que no están seguros de sus votos en función de las actividades y la identidad en el sitio de redes sociales.
Luego, Cambridge Analytica usó el método de ‘microtargeting psicográfico’ para enviar spam a mensajes incendiarios para que cambiaran sus votos.
La minería de datos consiste en descubrir quiénes son los objetivos, el trabajo que realizan y ayudarlos a alcanzar sus objetivos. Si bien puede sonar mágico, el proceso es bastante complicado.
Hay cuatro aplicaciones clave involucradas en la minería de datos. Aprendamos sobre estas aplicaciones clave en esta sección. El primer paso tiene que ver con la clasificación de los conjuntos de datos.
Como puede adivinar, la minería de datos clasificará a las personas y las cosas en varias categorías para una mayor inspección.
Por ejemplo, un banco creará un modelo de clasificación a través de las aplicaciones; para ello, recibirán millones de aplicaciones que contienen información de clientes como diplomas escolares, estado civil, títulos de trabajo, extractos bancarios, etc.
Luego puede hacer uso de algoritmos para comprender y decidir las aplicaciones más riesgosas que otras. De hecho, ya comprenderá a qué categoría pertenece la aplicación cuando los clientes comiencen a completar los formularios.
Regresión
La regresión es el método para predecir la tendencia entre conjuntos de datos en función de valores numéricos. También se puede definir como el análisis estadístico de la relación que existe entre las variables.
Por ejemplo, podrá predecir la probabilidad de delincuencia en un área en función de los registros históricos.
Agrupación
La agrupación es el método de agrupar varios puntos de datos en función de valores y características similares. Por ejemplo, Amazon agrupará productos similares según las funciones, etiquetas y descripciones del artículo para sus clientes para una identificación más fácil.
Detección de Anomalía
Como sugiere el nombre, la detección de anomalías es el proceso de evitar comportamientos anormales o también conocidos como valores atípicos.
En la mayoría de los casos, los bancos utilizan este método para buscar transacciones sospechosas e inusuales que no se ajustan a las actividades de transacciones normales o típicas.
Asociación de aprendizaje
El aprendizaje de asociación se trata de aprender la respuesta a la pregunta “¿cuál es la relación entre el valor de dos características diferentes?”
Tomemos el ejemplo de una tienda de comestibles. Es más probable que las personas que compran refrescos también compren Pringles juntas. Una de las aplicaciones más populares de las reglas de asociación es el análisis de la canasta de mercado.
Ayudará al minorista a identificar las relaciones de los productos que se consumen.
Las aplicaciones mencionadas anteriormente forman la columna vertebral de la minería de datos. La minería de datos se considera uno de los núcleos del big data. En resumen, puede definir el proceso de minería de datos como Knowledge Discovery from Data (KDD).
Iluminando el concepto de ciencia de datos, KDD también ayuda a descubrir conocimientos y estudiar investigaciones. Es un hecho conocido que encontrará datos en Internet de dos formas: estructurados y no estructurados.
Verá la verdadera magia cuando todos los conjuntos de datos se hayan agrupado categóricamente para que se pueda descubrir un patrón. Esto también lo ayudará a dibujar patrones, detectar anomalías y predecir tendencias.
