P A T H

Diferenças entre Data Mining e Data Visualization

Data Mining (Mineração de dados)

Consideramos Data Mining ou Mineração de Dados o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes. Como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados.

Data mining é formada por um conjunto de ferramentas e técnicas que através do uso de algoritmos de aprendizagem ou classificação baseados em redes neurais e estatística. Estes são capazes de explorar um conjunto de dados, extraindo ou ajudando a evidenciar padrões nestes dados e auxiliando na descoberta de conhecimento. O conhecimento em Data Mining pode ser apresentado por essas ferramentas de diversas formas: agrupamentos, hipóteses, regras, árvores de decisão, grafos, ou dendrogramas.

Por que é importante?

A imensa quantidade de dados gerados diariamente nas transações eletrônicas tem desafiado constantemente a habilidade técnica de vários gestores na tarefa de transformar bits e bytes em informação útil. Bancos de dados, que até pouco tempo coletavam e trabalhavam dados na casa dos gigabytes, hoje mensuram em terabytes e petabytes.

Sua importância se dá principalmente porque, no âmbito organizacional, milhares de informações são processadas diariamente.

Sem esse recurso, esses dados poderiam ser perdidos, esquecidos ou subutilizados na rotina de diversos empreendimentos, de forma que não pudessem contribuir para a melhoria da gestão.

data visualization (Visualização de dados)

A visualização de dados (ou, do inglês, data visualization) refere-se às técnicas usadas para comunicar insights de dados pela representação visual. O objetivo principal é extrair grandes conjunto de dados em gráficos visuais para permitir a compreensão fácil de relações complexas nos dados. Muitas vezes, é usado de forma intercambiável com termos como infográficos, gráficos estatísticos e visualização da informação.

Por que é importante?

De acordo com o Fórum Econômico Mundial, o mundo produz 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias e 90% de todos os dados foram criados nos últimos dois anos. Com tantos dados, tornou-se cada vez mais difícil gerenciar e fazer com que tudo isso tenha sentido. Seria impossível para qualquer pessoa percorrer os dados linha a linha, ver padrões distintos e fazer observações. A proliferação de dados pode ser gerenciada como parte do processo de ciência de dados, que inclui a visualização de dados.

Principais diferenças entre Data Mining e Data Visualization

  1. Data Mining é o processo de encontrar anomalias, padrões e correlações em grandes conjuntos de dados para prever resultados, enquanto Data Visualization é o processo de visualizar ou exibir os dados extraídos no formato de gráficos , como representações estatísticas, gráficos de pizza, gráficos de barras, etc.
  2. Os processos de Data Mining incluem análise de sequências, classificações, análise de caminho, agrupamento e previsão, enquanto Data Visualization contém processamento, análise, comunicação de dados, etc.
  3. No Data Mining, os dados serão exibidos automaticamente no processo de pesquisa que será exibido pela própria análise do sistema, enquanto Data Visualization dá uma visão clara dos dados, facilitando o cérebro humano lembrar e memorizar grandes blocos de dados em um único olhar.
  4. No Data Mining, existem quatro estágios que são: Data Sources, coleta de dados ou exploração de dados, modelagem de dados e implantação dos modelos de dados, enquanto em Data Visualization tem sete estágios que são: processo de aquisição, análise, filtragem, mineração, representação, refinamento e interação.
  5. Data Mining é um grupo de atividades diferentes para extrair diferentes padrões dos grandes conjuntos de dados nos quais os conjuntos de dados serão recuperados de diferentes fontes de dados, enquanto Data Visualization é um processo de conversão de dados numéricos em imagens gráficas como imagens 3D significativas que serão usadas para analisar dados complexos facilmente.
  6. As aplicações de Data Mining incluem Customer Relationship Management, enquanto as aplicações de Data Visualization incluem medições de sonar, fotos de satélite, simulações de computador, pesquisas etc.
  7. As diferentes técnicas disponíveis em Data Mining são Classificação, Cluster, Sequência, Associação, etc. Data Visualization se originou das estatísticas e ciências que fornecem uma visualização clara em um relance, o que significa que uma imagem substitui 100 palavras.

  8. Em Data Mining, a classificação é o processo de identificar a regra dos dados, se eles pertencem a uma determinada classe de dados ou não, e, seus subprocessos incluem construir um modelo de dados e prever as classificações, enquanto na Data Visualization, a principal aplicação inclui sistemas de informação geográficas complexos representados como imagens visuais de fácil entendimento.

  9. As tecnologias de Data Mining também incluem redes neurais, análises estatísticas, árvores de decisão, algoritmos genéticos, lógica fuzzy, mineração de texto, mineração na web, etc., enquanto em Data Visualization tem diferentes aplicações, como varejo, governo, medicina e saúde, transporte, telecomunicações , seguros, mercado de capitais e gestão de ativos.

18 de Novembro de 2020

Gostou dessa solução? Veja o que mais você pode fazer:

Language