Data Science Vs Data Mining: Unterschied zwischen Data Science und Data Mining

Willkommen beim umfassenden Leitfaden zu den Unterschieden zwischen Data Science und Data Mining.

Das riesige Universum der Technologie, zusammen mit ihrer Verbesserung und Entwicklung, ist jetzt mit einer Vielzahl neuer Terminologien überfüllt. Darunter sind verschiedene Begriffe, die sich auf Daten beziehen. Datenbezogene Terminologien und Stellenangebote entstanden, als Organisationen und Unternehmen die Gewinne erkannten, die sie mit den von ihnen gesammelten Daten erzielen konnten.

Die aufkeimenden Daten müssen gehandhabt werden

Daten sind überall, und jede Sekunde kommen neue Daten hinzu. Würde es Sie überraschen zu erfahren, dass sich die Datenmenge verdoppelt? Eine Person, die die Daten studieren kann, hat die Macht, die Grundprinzipien der Interaktion zwischen Individuum und Unternehmen zu verändern. Ein Forbes-Artikel prognostiziert, dass es bis Ende 2020 für jeden Menschen auf der Erde jede Sekunde 1,7 Milliarden neue Daten geben wird. IBM spekulierte, dass allein im Jahr 2012 täglich etwa 2,5 Milliarden Gigabyte an Informationen erstellt wurden.

Da Sie hier sind, ist es nur natürlich anzunehmen, dass Sie sich bewusst sind, dass sich die Daten schnell vermehren und keine Anzeichen für ein Ende zeigen. Der stetige Trend hat zur Entwicklung zahlreicher Methoden zur Verarbeitung und Handhabung von Daten geführt, wobei die beiden bekanntesten Data Science und Data Mining sind.

Die beiden Begriffe Data Science und Data Mining werden oft synonym verwendet, da sie sich beide mit Daten befassen. Sie weisen jedoch eine große Anzahl von Unterschieden auf, die sie in zwei verschiedene Ligen einordnen.

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Data Science vs. Data Mining

Aspiranten und Studenten, die eine Karriere in diesem Bereich anstreben, sollten die Individualität und Einzigartigkeit jedes Einzelnen kennen. Bevor wir zu den Details kommen, werfen wir einen kurzen Blick auf die Unterschiede.

Die Hauptrolle:

Data Science leitet Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten ab. Es ist ein multidisziplinäres Feld, das für qualitative Analysen verwendet wird. Es umfasst Verhaltenswissenschaften, Sprachverarbeitung, Datenvisualisierungen, Data Mining sowie Statistiken und unstrukturierte Daten.

Data Mining analysiert Datensätze, die aus strukturierten Daten erstellt wurden, um Anomalien und verborgene Korrelationen und Muster aufzudecken.

Es wird zum Extrahieren von Daten und zum Generieren von Vorhersagemodellen verwendet. Es ist eine Unterkategorie von Data Science.

Die Domäne verstehen:

Data Science wird auch als datengetriebene Wissenschaft bezeichnet. Es ist ein Feld oder eine weite Domäne, die die Verfahren zum Erfassen und Analysieren von Daten und zum Gewinnen von Informationen daraus umfasst.

Data Mining wird auch als Data Discovery bezeichnet. Es ist eine Methode und Technik inklusive Datenanalyse. Der Fokus liegt darauf, verwertbare Informationen in einem Datensatz zu entdecken und damit verdeckte Muster aufzudecken.

Wann wurde das Konzept populär:

Das Data-Science-Team wird seit 1960 eingesetzt.

Das Data-Mining-Konzept wurde in den 1990er Jahren populär.

Zweck:

Data Science wandelt Datenbytes in nutzbare Daten um, um Muster zu finden und Vorhersagen zu treffen.

Data Mining extrahiert nutzbare Informationen und eliminiert redundante Daten durch Prozesse wie statistische Modellierung

Verwendet:

Data Science erstellt datenfokussierte Produkte für Unternehmen und treibt Entscheidungen mithilfe von Daten voran. Es kann branchenübergreifend eingesetzt werden.

Data Mining konzentriert sich darauf, Daten aus mehreren Quellen zu entdecken und die Daten in ein nützliches Werkzeug umzuwandeln. Es kann branchenübergreifend eingesetzt werden

Anwendungen:

Data Science ist wissenschaftliche Forschung, die den Weg für eine projekt-, programm- oder portfoliozentrierte Analyse ebnet.

Beim Data Mining werden die identifizierten Trends und Muster von Organisationen verwendet, um Betriebs-, Marketing- und Finanzstrategien zu formulieren, um das Geschäftswachstum voranzutreiben.

Bühne:

In Data Science ab dem Punkt, an dem Daten gesammelt werden. Es ist ein breiteres Feld, das Data Mining umfasst

Beim Data Mining werden einmal Datensätze erstellt. Es ist eine Teilmenge der Datenwissenschaft

Aber um ein klares Verständnis der beiden zu bekommen, ist es wichtig zu verstehen, was jeder Begriff darstellt, zusammen mit seiner Funktionsweise und seinen Werkzeugen. Wie aus dem Obigen ersichtlich ist, ist Data Mining einer der vielen Prozesse der Datenwissenschaft.

Data Science verstehen

Data Science ist ein Studienbereich, der Verhaltenswissenschaften, Statistik, Data Mining, Mathematik, Informationsanalyse und prädiktive Analysen umfasst. Es ist ein breiteres Forschungsgebiet, das viele Algorithmen und Operationen verwendet, um informative Erkenntnisse sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Informationen abzuleiten.

Die Gewinnung von Informationen aus unstrukturierten Daten ist durch die traditionellen Prozesse der Datenextraktion nicht möglich – so wird Data Science zu einer eigenständigen Domäne. Das Verfahren besteht darin, Daten zu sammeln, sie zu verstehen und dieses Verständnis zu nutzen, um zu einer Analyse zu gelangen. Dank dieses Prozesses können Data Scientists verschiedene Anwendungen und Produkte erstellen, die sich mit Daten befassen und auf deren Basis erstellt werden.

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Die Bedeutung von Data Science

Die organisatorische und gesellschaftliche Prägung von Data Science ist vielfältig und breit. Ein MIT-Papier zeigt, dass Unternehmen, die gesammelte Daten verwenden, um zu Entscheidungen und Strategien zu gelangen, 6 % erfolgreicher sind als ihre Konkurrenten . Es ist kein Wunder, dass datengesteuerte Entscheidungen zu einem Favoriten für jedes intelligente und technologieorientierte Unternehmen da draußen werden. Data Science verändert schnell die weltweite Wahrnehmung von Marketingtaktiken, Verbraucheraffinität, Geschäftsproblemen, Lieferketten, Unternehmensverbindungen und Vorhersagemodellen.

Die Forschung von Dresner ergab, dass die Branchen Gesundheitswesen (64 % Akzeptanz), Finanzen (71 % Akzeptanz), Werbung (77 % Akzeptanz), Versicherungen (83 % Akzeptanz) und Telekommunikation (mit satten 95 % Akzeptanz) den Anstieg der enormen Dateninvestitionen anführten ). Data Science mag ein weit verbreitetes Feld sein, aber ihr Kernziel ist es, Daten zu gewinnen, um zu gut recherchierten Entscheidungen zu gelangen.

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Wie funktioniert Data Science?

Data Science umfasst die folgenden Schritte:

• Sammeln der Daten: Das Verfahren beginnt mit dem Sammeln von Daten – diese Daten können strukturiert sein oder nicht, und sie können sogar halbstrukturiert sein.
• Mit den Daten ringen: Der nächste Schritt besteht darin, die Daten zu bearbeiten. Die gewonnenen Daten werden bereinigt und in ein verständliches Format konvertiert, um den maximalen Output daraus zu ziehen. Das Datenwrangling ist eine ziemlich langwierige Aufgabe. Fast 80 % der Arbeitszeit entfallen auf diesen Verfahrensschritt.
• Analysieren der Daten: Nach dem Gerangel ist es Zeit für die Analyse. Zur Analyse der konvertierten Daten werden statistische Modelle und Algorithmen verwendet.
• Visualisierung der Daten: Im Zusammenhang mit riesigen Datenmengen wird die Datenvisualisierung unerlässlich. Durch Visualisierungen wie Diagramme werden die Ergebnisse am effektivsten untersucht und vermittelt.
• Verwendung der Daten für Vorhersagen: Sowohl für die effiziente Vorhersage von Mustern in der Zukunft als auch für das Gewinnen von Erkenntnissen sind KI-Algorithmen das beste Mittel. Sie sind nicht nur für die Generierung von Trendvorhersagen wertvoll; Sie helfen auch bei der Schaffung neuer und innovativer Verfahren und Produkte.
• Zusammenfassung der Daten: Datenerkenntnisse sind immens wertvoll, da sie die Entwicklung von Immobilien unterstützen. Dadurch kann sich das Modell ständig verbessern und pünktliche Leistung erbringen und ungefähre Ergebnisse liefern.

Werkzeuge, die in der Datenwissenschaft verwendet werden

Data Science nutzt einige dieser wesentlichen Werkzeuge:

• Python : Dies ist die beliebteste Programmiersprache in der Data Science-Welt sowie im Universum der Softwareentwicklung. Dies liegt daran, dass Python-Bibliotheken für Data Science eine Vielzahl von Bibliotheken bereitstellen.
• Apache Spark : Apache Spark ist ein fortschrittliches Tool für Big Data und bietet Datenanalyse- und Datenverarbeitungsfunktionen. Es ist am besten für seine Funktion zur Durchführung von Stream-Verarbeitung bekannt, anstatt für die Stapelverarbeitung, die von seinen Vorgängerplattformen durchgeführt wird.
• SAS : Statistical Analysis System – auch bekannt als SAS – wurde vom SAS Institute entwickelt, um eine Vielzahl statistischer Verfahren durchzuführen. Als Close-Source-Tool ist es aufgrund seiner Machbarkeit und Stabilität die beliebte Wahl für viele Unternehmen.
• Tableau : Als Visualisierungssoftware unterstützt Tableau die Erstellung interaktiver Diagramme und Grafiken. Es kann Breiten- und Längengrade auf Karten darstellen. Darüber hinaus ist es auch mit SQL-Datenbanken, Tabellenkalkulationen und OLAPs verbunden.
• R : Als Open-Source-Programmiersprache bietet R zahlreiche Statistikpakete, die bei der Datenvisualisierung und Datenanalyse helfen.
• D3.js : D3.js ist eine JavaScript-Bibliothek zum Generieren interaktiver visueller Elemente und ein großartiges Tool. Es ist besonders nützlich, um visuell ansprechende Diagramme in Webanwendungen einzubetten.
• TensorFlow : TensorFlow ist eine robuste Bibliothek für maschinelles Lernen und ermöglicht die Implementierung von Deep-Learning-Algorithmen. Da es von GPUs (Graphical Processing Unit) unterstützt wird, ist TensorFlow eine schnelle Verarbeitungsbibliothek. Erfahren Sie mehr über Data-Science-Tools.

Data-Mining verstehen

Der Hauptzweck von Data Mining besteht darin, wichtige Informationen in einem Datensatz aufzudecken und diese optimal zu nutzen, um zukünftige Trends zu entdecken und zu entschlüsseln.

Data Mining beinhaltet die Analyse großer Mengen vergangener Daten, die bis zu ihrer Entdeckung im Dunkeln blieben. Es ist dieses Verfahren, wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu suchen und zu gewinnen, die als Data Mining bezeichnet werden. Durch diesen Prozess werden die zugrunde liegenden Trends in riesigen Datensätzen herausgefunden.

Die Bedeutung von Data Mining

Data Mining umfasst eine Vielzahl von Methoden, die in Data Science enthalten sind. Aus diesem Grund wird Data Mining als eine Kategorie innerhalb des größeren Bereichs Data Science angesehen. Zugegeben, es gibt eine natürliche Überschneidung, und wie Data Science umfasst Data Mining auch Datenbereinigung, Mustervorhersage, statistische Analyse, Datenkonvertierung, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung.

Data Mining konzentriert sich jedoch nicht nur auf Algorithmen. Das Hauptziel von Data Mining ist es, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu gewinnen und sie in eine nützlichere Version ihrer selbst umzuwandeln.

Erfahren Sie mehr: Top-Data-Mining-Algorithmen

Wie funktioniert Data-Mining?

Data Mining umfasst die folgenden Schritte:

• Daten bereinigen: Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu bereinigen und Unregelmäßigkeiten zu beseitigen.
• Integration von Daten : Der zweite Schritt besteht darin, Daten aus all den verschiedenen Quellen zu sammeln und zu kombinieren.
• Auswahl der Daten : Im nächsten Schritt werden aus allen integrierten Informationen die verwertbaren Daten herausgesiebt, die für Data Mining genutzt werden können.
• Bereinigung der Daten : Die erhaltenen Daten können einige Fehler aufweisen, wie z. B. Inkonsistenzen und fehlende Werte, die eine Bereinigung erfordern. Dieser Prozess bedient sich einer Vielzahl von Werkzeugen und Methoden.
• Konvertierung der Daten : Einige der Methoden, die zum Konvertieren der Daten in ein verständliches Format verwendet werden, sind Aggregation, Glättung und Normalisierung.
• Mining the data : Dies ist der Teil des Verfahrens, in dem Muster ausgegraben werden. Assoziationsanalyse und Clustering sind einige der Methoden, die im Data Mining zu diesem Zweck verwendet werden.
• Auswertung der Daten : Jetzt werden die irrelevanten Muster eliminiert, um Unordnung zu vermeiden. Die verbleibenden Muster werden analysiert, und dies ist ein wichtiger Teil des Verfahrens.
• Verwendung der Daten : Der letzte Teil des Verfahrens verwendet die entdeckten Daten. Diese beim Data Mining gewonnenen Daten werden verwendet, um zu fundierten Entscheidungen zu gelangen.

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Werkzeuge, die beim Data Mining verwendet werden

Data Mining nutzt einige dieser wesentlichen Elemente:

• Weka : Weka ist eine von der University of Wichita entwickelte Open-Source-Software und eine benutzerfreundliche Data-Mining-GUI ohne Codierung. Mit Weka können KI-Algorithmen direkt aufgerufen oder mit Java-Code importiert werden. Clustering, Visualisierung und Klassifizierung sind einige der von Weka bereitgestellten Tools.
• RapidMiner : RapidMiner, eines der beliebtesten Data-Mining-Tools, benötigt keinen Code für den Betrieb und ist Java-basiert. Darüber hinaus bietet es eine Vielzahl von Data-Mining-Funktionen wie Datendarstellung, Clustering, Datenverarbeitung usw.
• KNime : KNime ist eine leistungsstarke Data-Mining-Plattform und wird hauptsächlich für ETL (Extraction, Transformation, and Loading) verwendet, auch bekannt als Datenverarbeitung. Darüber hinaus kombiniert es zahlreiche Bestandteile von Data Mining und Machine Learning, um eine umfassende Suite für alle Fit-Operationen bereitzustellen.
• Oracle DataMining : Oracle DataMining ist ein wunderbares Tool zur Klassifizierung, Analyse und Vorhersage von Daten und ermöglicht es seinen Benutzern, Data Mining auf SQL-Datenbanken zum Extrahieren von Schemas und Ansichten durchzuführen.
• Apache Mahout : Als Erweiterung der Hadoop Big Data Platform haben die Apache-Entwickler Mahout entwickelt, um der steigenden Nachfrage nach Analyseverfahren und Data Mining in Hadoop gerecht zu werden. Folglich verfügt es über Einrichtungen wie Clustering, Klassifizierung, Regression usw.
• TeraData : Warehousing ist für Data Mining unerlässlich. TeraData ist auch als TeraData-Datenbank bekannt und bietet Lagereinrichtungen, die Data-Mining-Tools bereitstellen. Es speichert auch Daten nach Nutzung – das bedeutet, dass ein schneller Zugriff auf regelmäßig verwendete Daten ermöglicht wird.
• Orange : Am besten bekannt für die Kombination von Data-Mining-Einrichtungen und maschinellem Lernen, ist Orange eine in Python geschriebene Software. Es bietet seinen Verbrauchern interaktive und ansprechende Grafiken.

Zusammenfassung der Unterschiede zwischen Data Science und Data Mining

Die obige Analyse der Unterschiede zeigt, dass Data Science und Data Mining zwei Schlüsselkonzepte der Datentechnologie sind. Beide drehen sich um den Umgang mit der schnell wachsenden Datenmenge, aber ihre Beschäftigung mit Daten vermischt sich, da Data Mining einer der vielen Prozesse der Datenwissenschaft ist.

Beide spielen eine Schlüsselrolle, wenn es darum geht, Organisationen dabei zu helfen, Chancen zu erkennen und sinnvolle Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus ist, wie bereits erwähnt, das für Verfahren in diesen beiden Bereichen erforderliche Wissen ebenfalls unterschiedlich. Daher ist die Analyse der Unterschiede in ihrem Ansatz, den verwendeten Werkzeugen und den angewandten Schritten wissenswert.

Was bedeuten die Unterschiede für Sie als Student?

Die Unterschiede zwischen den beiden Konzepten zu verstehen, ist nur der erste Schritt, um Ihr persönliches Ziel oder Ihren Ehrgeiz zu erkennen. Bereinigen Sie gerne Daten und arbeiten Sie sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten? Oder nutzen Sie lieber Datensätze oder Datenbanken, um herauszufinden, was sich hinter Zahlen und Zahlen verbirgt? Daten sind eines der teuersten Materialien, die im Universum verfügbar sind, ungeachtet der aktuellen globalen Sperrung, die von Regierungen auf der ganzen Welt verhängt wird.

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Fazit

Es sind die Daten, die zu diesen Entscheidungen geführt haben, und es sind Daten, die dazu beitragen werden, ein Heilmittel bekannt zu machen. Aber die Frage ist, wollen Sie die Daten als Wissenschaftler sammeln, bereinigen, extrahieren, analysieren, zusammenfassen und visualisieren, oder wollen Sie nur den Nervenkitzel erleben, Anomalien und Korrelationen in den riesigen strukturierten Daten zu finden, die mit Ihnen geteilt werden?

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