Diferencia entre minería de datos y análisis predictivo

los diferencia principal entre la minería de datos y el análisis predictivo es que la la minería de datos es el proceso de identificar los patrones ocultos de los datos mediante algoritmos y herramientas de minería de datos, mientras que el análisis predictivo es el proceso de aplicar el conocimiento empresarial a los patrones descubiertos para hacer predicciones.

La minería de datos es el proceso de descubrir los patrones en un gran conjunto de datos. Extrae nuevos patrones y relaciones entre entidades de datos. La salida de la minería de datos es un patrón que forma una distribución variable en la línea de tiempo. Por otro lado, el análisis predictivo es el proceso de aplicar el conocimiento empresarial a los patrones descubiertos en un conjunto de datos para predecir tendencias y comportamientos. Estos patrones se descubren mediante la minería de datos o el uso de alguna otra técnica. Los analistas de negocios y los expertos en dominios los analizan e interpretan para obtener información empresarial significativa.. 

Áreas clave cubiertas

1. ¿Qué es la minería de datos?
     - Definición, Uso
2. Qué es el análisis predictivo
     - Definición, Uso
3. Diferencia entre minería de datos y análisis predictivo
      - Comparación de diferencias clave

Términos clave

Minería de datos, análisis predictivo

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos se refiere al proceso de descubrir patrones en un gran conjunto de datos. Implica extraer información de un conjunto de datos y convertirla en una estructura comprensible para su uso posterior. Se utiliza en muchos campos como matemáticas, cibernética, marketing, etc..

Figura 1: Conjunto de datos

La minería de datos está asociada con varias tareas, como la integración de datos, la transformación de datos, la evaluación de patrones y la visualización. Los datos provienen de múltiples fuentes. Todos los datos se integran y almacenan en una única ubicación llamada almacén de datos. En segundo lugar, los datos están preprocesados ​​para que sean adecuados para realizar la minería de datos. Luego, los patrones se reconocen mediante algoritmos como agrupación, regresión, etc. Finalmente, estos patrones se evalúan y visualizan mediante gráficos.

Además, hay un tipo de minería de datos llamada minería web. Este es el proceso de recopilación de información a través de los métodos y técnicas tradicionales de extracción de datos a través de la web. Ayuda a comprender factores como la eficacia de un sitio web y el comportamiento del cliente. En general, la minería de datos ofrece la posibilidad de descubrir patrones ocultos en los datos para que puedan usarse para hacer predicciones y tomar decisiones comerciales..

Qué es el análisis predictivo

El análisis predictivo analiza los hechos actuales e históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros o desconocidos. Utiliza varias técnicas estadísticas como la minería de datos, el modelado predictivo y el aprendizaje automático..

Figura 2: Proceso de análisis predictivo

El proceso de análisis predictivo involucra las siguientes actividades.

1. Definición de proyecto: defina los resultados del proyecto, el alcance, los objetivos de negocio e identifique el conjunto de datos que se utilizará.
2. Recopilación de datos - recopilar datos de múltiples fuentes.
3. Análisis de datos: proceso de inspección, modelado de datos para descubrir información útil.
4. Análisis estadístico: valide las suposiciones, las hipótesis y las prueba utilizando modelos estadísticos.
5. Modelado - Cree modelos predictivos precisos para la toma de decisiones.
6. Implementación: implemente los resultados analíticos del proceso diario de toma de decisiones para obtener resultados, informes y resultados.
7. Supervisión del modelo: gestión y supervisión del rendimiento del modelo para garantizar que el modelo proporciona los resultados esperados.

El análisis predictivo se utiliza en muchos campos. Ayuda a las organizaciones empresariales a analizar patrones encontrados en datos históricos y transaccionales para identificar riesgos y oportunidades. Por ejemplo, asuma la calificación crediticia. El historial crediticio del cliente, la solicitud de préstamo y los datos del cliente se analizan y procesan para tomar decisiones sobre si ese cliente pagará el pago del crédito a tiempo. Además, el análisis predictivo se utiliza en campos como marketing, finanzas, seguros, comercio minorista, telecomunicaciones, salud, redes sociales, etc..

Diferencia entre minería de datos y análisis predictivo

Definición

La minería de datos es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos utilizando métodos de aprendizaje automático, estadísticas y sistemas de bases de datos. El análisis predictivo es el campo de las estadísticas que se ocupa de extraer información de los datos y usarlos para predecir tendencias y patrones de comportamiento. Esto explica la diferencia básica entre la minería de datos y el análisis predictivo.. 

Funcionalidad

La minería de datos aplica algoritmos tales como regresión y clasificación en los datos recopilados para descubrir patrones ocultos. Sin embargo, el análisis predictivo aplica el conocimiento empresarial a los patrones descubiertos para obtener predicciones válidas para el negocio.

Uso

Hay otra diferencia entre la minería de datos y el análisis predictivo en función de su uso. Mientras que la minería de datos ayuda a comprender mejor los datos recopilados, el análisis predictivo ayuda a hacer predicciones sobre eventos futuros o desconocidos.

Profesiones involucradas

Aunque la minería de datos es realizada por estadísticos e ingenieros, los analistas de negocios y otros expertos en dominios realizan el análisis predictivo..

Conclusión

La diferencia entre la minería de datos y el análisis predictivo es que la minería de datos es el proceso de identificar los patrones ocultos de los datos mediante algoritmos y herramientas de minería, mientras que la analítica predictiva es el proceso que aplica el conocimiento empresarial a los patrones descubiertos para realizar predicciones..

Referencia:

1. “¿Qué es la minería de datos? - Definición de WhatIs.com. ”SearchSQLServer, disponible aquí.
2. "Predictive Analytics". Wikipedia, Wikimedia Foundation, 26 de agosto de 2018, disponible aquí.