Diferencia entre minería de texto y minería de datos

Vivimos en una era digital en la que diariamente se recopilan enormes cantidades de datos. Todos los días se generan terabytes o petabytes de datos. Sin embargo, los datos en su forma sin procesar no sirven, por lo que es importante analizar dichos datos. La minería de datos ayuda a analizar cantidades tan grandes de datos al proporcionar herramientas para extraer información de los datos. La minería de texto es un subtipo de minería de datos que convierte los datos de texto no utilizados en recursos valiosos.

¿Qué es la minería de datos?

Al igual que una mina de oro se extrae del mundo en su forma pura a través de la minería, la minería de datos es la clasificación y extracción de información significativa o datos de grandes conjuntos de datos. La minería de datos generalmente implica identificar tendencias o patrones en los datos que generalmente van más allá de los simples procedimientos analíticos utilizando algoritmos de software y métodos estadísticos. También conocido como descubrimiento de datos (KDD), la minería de datos busca extraer información valiosa de los datos para ayudar a responder preguntas comerciales y predecir tendencias y comportamientos futuros.

Puede verse como el resultado de la evolución natural de la tecnología de la información. La minería de datos a partir de datos es simplemente minería de datos. Las bases de datos, los depósitos de datos, la World Wide Web u otros depósitos de información pueden incluirse en las fuentes de datos. Se puede aplicar básicamente a todos los tipos de datos, incluidos datos espaciales, gráficos o datos de redes, flujos de datos, datos de comandos/secuencias y datos de texto.

¿Qué es la minería de texto?

La minería de texto, también conocida como minería de datos de texto, es el proceso de extraer conocimientos o información significativa de datos de texto no estructurados. Es un subtipo de texto, minería de datos relacionada, uno de los tipos de datos más comunes dentro de las bases de datos. Al igual que la minería de datos, busca extraer información útil de las fuentes de datos identificando y explorando patrones de datos. Sin embargo, en la minería de texto, las fuentes de datos se limitan al texto. Filtra una gran cantidad de datos de texto y extractos del contenido que necesita.

La minería de texto requiere estructurar el texto de entrada y luego identificar patrones dentro de los datos estructurados, evaluando e interpretando la salida. La recopilación de documentos, que implica la agrupación de documentos basados ​​en texto, es un elemento clave de la minería de textos. La minería de texto generalmente implica la extracción de palabras clave, la clasificación y el agrupamiento, el resumen de documentos, la detección de anomalías y tendencias y los flujos de texto.

Diferencia entre minería de texto y minería de datos

Sentido

– La minería de datos implica el procesamiento automatizado de grandes volúmenes de fuentes de datos para recopilar y analizar para encontrar información vívida o patrones ocultos de los datos de una manera que proporcione información valiosa. La minería de datos simplemente significa extraer información de los datos. La minería de texto es una parte de la minería de datos que busca extraer información útil de fuentes de datos identificando y explorando patrones en datos basados ​​en texto. La minería de texto es el procesamiento de datos de texto de documentos.

Fuentes de datos

– Las diversas fuentes de datos utilizadas en el proceso de minería de datos incluyen almacenes de datos, la World Wide Web, bases de datos transaccionales, bases de datos multimedia, bases de datos espaciales, archivos planos y otros depósitos de información. Las fuentes de datos ampliamente utilizadas para la minería de texto incluyen datos de fuentes como redes sociales, correos electrónicos, mensajes, reseñas de productos, foros, artículos de noticias, bases de datos de bibliotecas, rastreo web, etc.

Métodos de minería

– Las técnicas de minería de datos más importantes son la recopilación y limpieza de datos, la preparación de datos, los patrones de seguimiento, la clasificación, la asociación, la detección de anomalías, el análisis de conglomerados, el análisis de regresión y la predicción. Algunas de las técnicas de minería de texto más comunes son la recuperación de información, la categorización, clasificación y agrupación de texto, el resumen de documentos, el análisis de estado de ánimo, la anomalía y detección de tendencias y los flujos de texto.

Minería de texto frente a minería de datos: un

Resumen

La minería de datos significa clasificar y extraer información valiosa o datos de grandes conjuntos de datos con el fin de encontrar información. Hay muchos términos que tienen el mismo significado, por ejemplo, minería de datos, descubrimiento de información, extracción de información, análisis de datos/patrones, etc. Implica identificar tendencias o patrones en los datos que normalmente van más allá de los simples procedimientos analíticos utilizando algoritmos de software y métodos estadísticos. La minería de texto, por otro lado, se basa en varios métodos de minería de datos para identificar tendencias de datos, excepto en la minería de texto, el análisis de datos se basa en la recopilación de documentos. Utiliza mucho más conocimiento previo que la minería de datos.

¿Qué es la minería de texto con ejemplos?

La minería de texto implica identificar patrones ocultos en datos de texto no utilizados y convertir esas fuentes de datos en información procesable. Los ejemplos de minería de texto incluyen encuestas de clientes, reseñas en línea, gestión de riesgos, inteligencia comercial, detección de fraude, etc.

¿Cuál es la diferencia entre la minería de textos y la PNL?

Si bien ambos tienen la clave para desbloquear el valor comercial dentro de los grandes conjuntos de datos, NLP se enfoca en hacer que las computadoras entiendan el comportamiento humano a través del texto, el habla, la actitud y las acciones. La minería de textos es simplemente la extracción de conocimientos o información significativos a partir de datos de texto no estructurados.

¿La PNL es minería de datos?

NLP es una parte de la minería de texto que ayuda a las computadoras a procesar y analizar grandes cantidades de datos de texto natural. Busca extraer información del texto, como la minería de texto. Tanto la PNL como la minería de datos son elementos esenciales en la ciencia de datos.

¿Cuál es la comparación entre minería de texto, minería de datos y minería web?

La minería de datos es un término común tanto para la minería de texto como para la minería web. La minería de datos simplemente significa extraer información de los datos; La minería de texto consiste en extraer conocimientos o información significativos de datos de texto no estructurados; y la minería web implica el uso de técnicas de minería de datos para descubrir patrones ocultos de la World Wide Web.