Red de conocimientos sobre prescripción popular - Colección de remedios caseros - ¿Qué es la minería de datos? ¿Cuál es la diferencia entre la minería de datos y los métodos de análisis tradicionales?

¿Qué es la minería de datos? ¿Cuál es la diferencia entre la minería de datos y los métodos de análisis tradicionales?

La minería de datos (inglés: Datamining) también se traduce como minería de datos y minería de datos. Este es el paso del descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD). La minería de datos generalmente se refiere al proceso de encontrar información oculta a partir de grandes cantidades de datos mediante algoritmos. La minería de datos suele estar relacionada con la informática y logra los objetivos anteriores mediante estadísticas, procesamiento analítico en línea, recuperación de información, aprendizaje automático, sistemas expertos (que se basan en reglas empíricas pasadas), reconocimiento de patrones y otros métodos para lograr los objetivos anteriores.

La diferencia esencial entre la minería de datos y el análisis de datos tradicional (como consultas, informes y análisis de aplicaciones en línea) es que la minería de datos consiste en extraer información y descubrir conocimientos sin suposiciones claras. La información obtenida mediante minería de datos debe tener tres características: desconocida de antemano, eficaz y práctica.

Para más información sobre minería de datos se recomienda consultar el curso CDA Data Analyst. El contenido del curso de analista de datos CDA tiene en cuenta el cultivo de habilidades horizontales para resolver problemas de procesos de minería de datos y habilidades verticales para resolver problemas de algoritmos de minería de datos. Se requiere que los estudiantes piensen desde la raíz del gobierno de datos, exploren problemas comerciales a través de métodos de trabajo digitales y luego seleccionen herramientas de optimización de procesos comerciales o herramientas algorítmicas a través del análisis de causa próxima y el análisis macro de causa raíz, en lugar de "ajustar los paquetes de algoritmos cuando encuentren problemas". " Haga clic para reservar una lección de prueba gratuita.