データサイエンスとデータマイニング：データサイエンスとデータマイニングの違い

データサイエンスとデータマイニングの違いに関する包括的なガイドへようこそ。

テクノロジーの広大な世界は、その改善と開発とともに、現在、さまざまな新しい用語で混雑しています。 それらの中には、データに関連するさまざまな用語があります。 データ関連の用語と求人は、組織や企業が収集したデータから得られる利益を実現したときに生まれました。

急増するデータは処理が必要

データはいたるところにあり、1秒ごとに新しいデータが追加され続けます。 データが倍増していることを知って驚かれるでしょうか。 データを研究できる人は、個人と企業の相互作用の基本的な信条を変える力を持っています。 フォーブスの記事によると、2020年の終わりまでに、地球上のすべての人間について、毎秒17億の新しいデータが存在することになります。 IBMは、2012年だけでも毎日約25億ギガバイトの情報が作成されたと推測しています。

あなたはここにいるので、データが急速に増加していて停止の兆候がないことを知っていると考えるのは自然なことです。 一貫した傾向により、データを処理および処理する多数の方法が生成されています。最も顕著な2つの方法は、データサイエンスとデータマイニングです。

データサイエンスとデータマイニングという2つの用語は、どちらもデータを扱うため、同じ意味で使用されることがよくあります。 ただし、2つの異なるリーグでそれらを区別する多くの相違点があります。

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データサイエンスとデータマイニング

この分野でのキャリアを探している志願者と学生は、それぞれの個性と独自性を知っている必要があります。 詳細に入る前に、違いを簡単に見てみましょう。

主な役割：

データサイエンスは、構造化データと非構造化データから洞察を引き出します。 これは、定性分析に使用される学際的な分野です。 これは、行動科学、言語処理、データの視覚化、データマイニング、統計および非構造化データで構成されています。

データマイニングは、構造化データから作成されたデータセットを分析して、異常や隠れた相関関係やパターンを明らかにします。

データの抽出と予測モデルの生成に使用されます。 これは、データサイエンスのサブカテゴリです。

ドメインを理解する：

データサイエンスは、データドリブンサイエンスとも呼ばれます。 これは、データを取得および分析し、そこから情報を取得する手順を含む、フィールドまたはワイドドメインです。

データマイニングは、データ検出とも呼ばれます。 これは、データ分析を含む方法と手法です。 焦点は、データセット内の使用可能な情報を発見し、それを使用してカバーされたパターンを発掘することにあります。

コンセプトが普及したのはいつですか。

データサイエンスチームは1960年から使用されています。

データマイニングの概念は1990年代に普及しました。

目的：

データサイエンスは、データバイトを使用可能なデータに変換して、パターンを見つけ、予測を発表します。

データマイニングは、統計モデリングなどのプロセスを通じて、使用可能な情報を抽出し、冗長なデータを排除します

用途：

データサイエンスは、企業向けにデータに焦点を合わせた製品を作成し、データを活用して意思決定を推進します。 さまざまな業界で使用できます。

データマイニングは、複数のソースからデータを検出し、そのデータを便利なツールに変換することに重点を置いています。 さまざまな業界で使用できます

アプリケーション：

データサイエンスは、プロジェクト、プログラム、またはポートフォリオ中心の分析への道を開く科学研究です。

データマイニングでは、特定された傾向とパターンが、ビジネスの成長を促進するための運用、マーケティング、および財務戦略を策定するために組織によって使用されます。

ステージ：

データサイエンスでは、データが収集されるポイントから。 それはデータマイニングを含むより広い分野です

データマイニングでは、データセットが作成されると。 これはデータサイエンスのサブセットです

ただし、この2つを明確に理解するには、各用語が何を表しているのか、およびその機能とツールを理解することが不可欠です。 上記から明らかなように、データマイニングはデータサイエンスの多くのプロセスの1つです。

データサイエンスを理解する

データサイエンスは、行動科学、統計、データマイニング、数学、情報分析、および予測分析を組み込んだ研究領域です。 これは、構造化情報と非構造化情報の両方から有益な洞察を引き出すために多くのアルゴリズムと操作を利用する、より広い研究分野です。

非構造化データから情報を取得することは、データ抽出の従来のプロセスでは不可能です。これが、データサイエンス自体が不可欠なドメインになる方法です。 手順は、データを蓄積し、それを理解し、この理解を使用して分析に到達することで構成されます。 このプロセスのおかげで、データサイエンティストは、データを処理し、データに基づいて作成されるさまざまなアプリケーションや製品を作成できます。

読む：インドのデータマイニングプロジェクト

データサイエンスの重要性

データサイエンスの組織的および社会的痕跡は多様で幅広いものです。 MITの論文によると、収集したデータを使用して意思決定や戦略にたどり着く企業は、競合他社よりも6％成功しています。 データ主導の意思決定が、スマートでテクノロジー主導のすべてのビジネスで人気になっているのも不思議ではありません。 データサイエンスは、マーケティング戦術、消費者の親和性、ビジネスの問題、サプライチェーン、企業のつながり、および予測モデリングに対する世界の認識を急速に変化させています。

Dresnerの調査によると、膨大なデータ投資の急増を支えている業界は、ヘルスケア（64％の採用）、金融（71％の採用）、広告（77％の採用）、保険（83％の採用）、および電気通信（なんと95％の採用）でした。 ）。 データサイエンスは広く普及している分野かもしれませんが、その主な目的は、十分に研究された決定に到達するためのデータを取得することです。

読む：インドのデータサイエンティストの給与

データサイエンスはどのように機能しますか？

データサイエンスは、次の手順で構成されています。

• データの蓄積：手順はデータの蓄積から始まります。このデータは構造を持っている場合と持っていない場合があり、半構造化されている場合もあります。
• データのラングリング：次のステップは、データを処理することです。 得られたデータはクリーンアップされ、理解しやすい形式に変換されて、最大の出力が得られます。 データのラングリングは非常に時間のかかる作業です。 作業期間のほぼ80％は、手順のこのステップに費やされます。
• データの分析：ラングリング後、分析の時間です。 統計モデルとアルゴリズムは、変換されたデータの分析に使用されます。
• データの視覚化：大量のデータのコンテキストでは、データの視覚化が不可欠になります。 グラフなどのビジュアルを通じて、結果が最も効果的に調査および伝達されます。
• 予測のためのデータの使用：将来のパターンの効率的な予測と洞察の獲得の両方にとって、AIアルゴリズムは最良の手段です。 これらは、傾向予測を生成するために役立つだけではありません。 また、新鮮で革新的な手順や製品の作成にも役立ちます。
• データの要約：データの洞察は、プロパティの開発を支援するため、非常に価値があります。 これにより、モデルは一貫して改善され、時間どおりのパフォーマンスが提供され、おおよその結果が得られます。

データサイエンスで使用されるツール

データサイエンスは、これらの重要なツールのいくつかを利用しています。

• Python ：これは、データサイエンスの世界だけでなく、ソフトウェア開発の世界でも最も人気のあるプログラミング言語です。 これは、データサイエンス用のPythonライブラリがさまざまなライブラリを提供しているためです。
• Apache Spark ：ビッグデータ用の高度なツールであるApache Sparkは、データ分析およびデータ処理機能を提供します。 これは、以前のプラットフォームで実行されていたバッチ処理ではなく、ストリーム処理を実行するという機能で最もよく知られています。
• SAS ：統計分析システム（SASとも呼ばれます）は、多数の統計手順を実行するためにSASInstituteによって作成されました。 クローズソースツールであり、その実現可能性と安定性により、多くの企業に人気があります。
• Tableau ：視覚化ソフトウェアであるTableauは、インタラクティブなチャートやグラフの作成を支援します。 地図上に緯度と経度をグラフ化できます。 さらに、SQLデータベース、スプレッドシート、およびOLAPともインターフェイスします。
• R ：オープンソースのプログラミング言語であるRは、データの視覚化とデータ分析に役立つ多数の統計パッケージを提供します。
• D3.js ：インタラクティブなビジュアルを生成するためのJavaScriptライブラリであるD3.jsは優れたツールです。 これは、視覚的に心地よいグラフをWebアプリケーションに埋め込む場合に特に便利です。
• TensorFlow ：堅牢な機械学習ライブラリであるTensorFlowを使用すると、ディープラーニングアルゴリズムを実装できます。 GPU（グラフィックプロセッシングユニット）でサポートされているため、TensorFlowは高速処理ライブラリです。 データサイエンスツールの詳細をご覧ください。

データマイニングを理解する

データマイニングの主な目的は、データセット内の重要な情報を発掘し、これを最大限に活用して将来の傾向を発見およびデコードすることです。

データマイニングには、発見されるまで暗闇に残っていた大量の過去のデータの分析が含まれます。 データマイニングと呼ばれる大きなデータセットから価値のある洞察を検索して取得するのは、この手順です。 このプロセスを通じて、巨大なデータセットの根本的な傾向が把握されます。

データマイニングの重要性

データマイニングには、データサイエンスに含まれるさまざまな方法が含まれます。 データマイニングがデータサイエンスのより大きな領域内のカテゴリと見なされるのは、この理由によるものです。 確かに、自然な重複があり、データサイエンスと同様に、データマイニングには、データクリーニング、パターン予測、統計分析、データ変換、機械学習、データ視覚化も組み込まれています。

ただし、データマイニングはアルゴリズムだけに焦点を当てているわけではありません。 データマイニングの主な目的は、多数のソースからデータを取得し、それをより有用なバージョンに変換することです。

詳細：トップデータマイニングアルゴリズム

データマイニングはどのように機能しますか？

データマイニングは、次の手順で構成されます。

• データのクリーンアップ：最初のステップは、データをクリーンアップし、不規則性を取り除くことです。
• データの統合：2番目のステップは、さまざまなソースすべてから収集されたデータを蓄積して結合することです。
• データの選択：次のステップは、データマイニングに使用できるすべての統合情報から使用可能なデータを選別することです。
• データのクリーニング：取得したデータには、不整合や値の欠落など、クリーニングが必要なエラーが含まれている場合があります。 このプロセスでは、さまざまなツールと方法を利用します。
• データの変換：データをわかりやすい形式に変換するために使用される方法には、集計、平滑化、および正規化があります。
• データのマイニング：これは、パターンが発掘される手順の一部です。 アソシエーション分析とクラスタリングは、この目的でデータマイニングで使用される方法の一部です。
• データの評価：乱雑さを避けるために、無関係なパターンが削除されました。 残ったパターンが分析され、これは手順の重要な部分です。
• データの使用：手順の最後の部分では、検出されたデータを使用します。 データマイニング中に発掘されたこのデータは、十分な情報に基づいた意思決定に到達するために使用されます。

また読む：実世界のデータマイニングアプリケーション

データマイニングで使用されるツール

データマイニングは、これらの重要事項のいくつかを利用します。

• Weka ：ウィチタ大学によって開発されたオープンソースソフトウェアであるWekaは、ユーザーフレンドリーなコーディングなしのデータマイニングGUIです。 Wekaを使用すると、AIアルゴリズムを直接呼び出すことも、Javaコードを使用してインポートすることもできます。 クラスタリング、視覚化、分類は、Wekaが提供するツールの一部です。
• RapidMiner ：最も愛されているデータマイニングツールの1つであるRapidMinerは、操作にコードを必要とせず、Javaベースです。 さらに、データ表現、クラスタリング、データ処理などのさまざまなデータマイニング機能を提供します。
• KNime ：強力なデータマイニングプラットフォームであるKNimeは、主にETL（抽出、変換、読み込み）に使用され、データ処理とも呼ばれます。 さらに、データマイニングと機械学習の多数の構成要素を組み合わせて、すべての適合操作に包括的なスイートを提供します。
• Oracle DataMining ：データの分類、分析、および予測のための優れたツールであるOracle DataMiningを使用すると、ユーザーはSQLデータベースでデータマイニングを実行してスキーマとビューを抽出できます。
• Apache Mahout ：Hadoopビッグデータプラットフォームの拡張であるApache開発者は、Hadoopでの分析手順とデータマイニングに対する需要の高まりに応えるためにMahoutを作成しました。 その結果、クラスタリング、分類、回帰などの機能があります。
• TeraData ：データマイニングにはウェアハウジングが不可欠です。 TeraDataデータベースとも呼ばれるTeraDataは、データマイニングツールを提供するウェアハウス機能を提供します。 また、使用状況に応じてデータを保存します。これは、定期的に使用されるデータへの迅速なアクセスが提供されることを意味します。
• Orange ：データマイニング機能と機械学習の組み合わせで最もよく知られているOrangeは、Pythonで記述されたソフトウェアです。 インタラクティブで魅力的なビジュアルを消費者に提供します。

データサイエンスとデータマイニングの違いをまとめる

上記の違いの分析は、データサイエンスとデータマイニングがデータテクノロジーの2つの重要な概念であることを示しています。 どちらも急速に急増するデータの処理を中心に展開していますが、データマイニングはデータサイエンスの多くのプロセスの1つであるため、データへの関与は混ざり合っています。

どちらも、組織が機会を認識し、価値のある決定に到達するのを支援する上で重要な役割を果たします。 さらに、すでに説明したように、これらの両方の分野の手順に必要な知識も異なります。 したがって、彼らのアプローチ、使用されたツール、および適用されたステップの違いの分析は、知っておく価値があります。

学生としてのあなたにとって、違いは何を意味しますか？

2つの概念の違いを理解することは、個人的な目標や野心を認識するための最初のステップにすぎません。 データをクリーンアップし、構造化データと非構造化データの両方に取り組んで満足していますか？ それとも、データセットやデータベースを使用して、数字や数字が何を隠しているのかを発見する傾向がありますか？ データは、世界中の政府によって課されている現在の世界的な封鎖にもかかわらず、宇宙で利用可能な最も高価な資料の1つです。

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結論

これらの決定をもたらしたのはデータであり、治療法の普及に役立つデータです。 しかし、問題は、科学者としてデータを収集、クリーンアップ、抽出、分析、要約、視覚化したいのか、それとも共有されている巨大な構造化データの異常と相関関係を見つけるスリルだけを体験したいのかということです。

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