O que distingue Data Mining de outras disciplinas como Estatística e Machine Learning?

Data Mining, Estatística e Machine Learning são disciplinas interligadas, mas possuem diferenças importantes: 1. Objetivo: - Data Mining: Foca na descoberta de padrões e informações úteis em grandes volumes de dados. - Estatística: Concentra-se na análise de dados para inferir conclusões e testar hipóteses. - Machine Learning: Envolve a criação de algoritmos que permitem que sistemas aprendam com dados e façam previsões. 2. Abordagem: - Data Mining: Utiliza técnicas de várias disciplinas, incluindo estatística e aprendizado de máquina, para explorar dados. - Estatística: Baseia-se em modelos matemáticos e teorias para análise de dados. - Machine Learning: Enfatiza a construção de modelos preditivos e a adaptação a novos dados. 3. Tipo de Dados: - Data Mining: Trabalha com grandes conjuntos de dados, muitas vezes não estruturados. - Estatística: Geralmente lida com conjuntos de dados menores e mais estruturados. - Machine Learning: Pode trabalhar com dados estruturados e não estruturados, mas foca na generalização a partir de exemplos. Essas distinções ajudam a entender como cada disciplina contribui para a análise e interpretação de dados.