データマイニングとデータ分析:データマイニングとデータ分析の違い
公開: 2020-09-15隅々までデータが私たちを取り囲んでいることは否定できません。 私たちの世代は、インターネットの台頭と、無料でアクセス可能な情報共有に伴うすべてのメリットを理解できるほど幸運でした。 この情報共有の容易さは、生成される生データの膨大な量の指数関数的な急増につながりました。
物事を概観するために、あなたが行ったすべてのクリック、あなたが訪問したウェブサイト、あなたが訪問した各ウェブサイトに費やした時間、あなたのオンラインプレゼンスなどはあなたが生成するデータです。 現在、生の形式では、このデータは使用できません。 私たち一人一人が残したデータの痕跡からは、意味のあるものを抽出することはできませんでした。
ただし、適切なツールとコンピューティング能力を使用すると、このデータを処理して意味のある洞察に変換し、大企業の意思決定を促進し、利益を決定することができます。 データを次の産業革命と呼ぶ人は間違いではありません。
データがすべてであるこの世界では、特定のニッチなデータのケータリングに関連する新しい分野が登場しなければなりません。 すでにこれらの分野で活躍している人々は、データサイエンス、データマイニング、機械学習、ディープラーニング、データ分析などの用語をかなり大まかに投げかけます。 これらの分野に属していない人にとって、これらの用語の基本的な理解を得るのは非常に混乱する可能性があります。
データマイニングとデータ分析は、データ駆動型プロジェクトの重要なステップであり、プロジェクトの成功を確実にするために完璧に実行する必要があります。 前述のように、両方のフィールドの近さを守ることは、データマイニングと分析の違いを見つけることを非常に困難にする可能性があります。 データマイニングとデータ分析の比較を理解できる状態になる前に、まず2つのフィールドを非常に密接に理解する必要があります。
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目次
データマイニング
データマイニングは、シュラウドされた例を区別して見つけ、膨大なデータセット内の有用なデータを特定するという、意図的かつ連続的なサイクルです。 それ以外の場合は、「データベースでの知識の発見」とも呼ばれます。 1990年代から流行りの表現となっています。 しかし、この分野が本当に注目を集めたのは、この10年のことです。 コンピューティング能力の向上により、データマイニングが合理化されて主流になりました。
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データ分析
情報分析は、データマイニングのスーパーセットであり、データの削除、クリーニング、変更、デモンストレーションを行い、問題の会社に関連する前進と選択を行う方法を決定するのに役立つ重要で価値のある洞察を明らかにします。 サイクルとしてのデータ分析は、1960年代から存在しています。 それはごく最近主流になり、重要なグローバルプレーヤーの武器庫に不可欠なツールであることが証明されました。
データマイニングとデータ分析の基本を理解したので、データマイニングとデータ分析を真っ向から比較し、データマイニングと分析の微妙な違いや違いをすべて理解できるようになりました。
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データマイニングとデータ分析の違い
データマイニングとデータ分析は、データの分野では2つの異なる言葉ですが、他の言葉の代わりに使用されることもあります。 用語の使用法と意味は、文脈と問題の会社に大きく依存します。 2つを簡単に区別できるように個々のIDを設定するために、以下に示す重要な対照点があります。

- データマイニングは、データ収集に対応し、大まかな、しかし本質的な洞察を導き出します。 次に、データ分析はデータと大まかな仮説を使用してそれに基づいて構築し、データに基づいてモデルを作成します。
- データマイニングは、データ分析プロセスの1つのステップです。 データ分析は、データ駆動型モデルのパイプラインのすべてのステップを処理する包括的なものです。
- 問題のデータが適切に構造化されている場合、データマイニングは最も明るく輝きます。 一方、データ分析は任意のデータに対して実行できます。 それでも、企業をさらに高みへと駆り立てるのに役立つ有意義な洞察を引き出すことができるでしょう。
- データマイニングは、使用されているデータをより使いやすくするための主要な仕事を遂行することを任務としています。 一方、データ分析は仮説を立てるために使用され、最終的には、ビジネス上の意思決定に役立つ貴重な情報を提供することになります。
- データマイニングには、データに取り組む前に浸透させるバイアスや概念は必要ありません。 一方、データ分析は主に仮説検定に使用されます。
- データマイニングは、科学的および数学的モデルと方法を使用して、マイニングされているデータのパターンまたは傾向を識別します。 一方、データ分析は、ビジネス分析の問題を処理し、分析モデルを導出するために使用されます。
- データマイニングは通常、視覚化、棒グラフ、グラフ、GIPなどを必要としませんが、これらの視覚化はデータ分析の基本です。 問題のデータの適切な表現がなければ、データの分析に費やされたすべての努力は実を結ぶことはありません。
詳細:データサイエンスとデータマイニング
結論
私たちは長い間、データマイニングとデータ分析の両方の用語を見てきました。 これらの用語は、強力なコンピューターの飛躍により、コンピューターを持っている人なら誰でもデータに飛び込んで遊ぶことができるようになるまで、明白でした。 データマイニングとデータ分析の両方を完璧に行うために不可欠です。 次の2つのフィールドの性質上、これらの名前は個々のビジネスマンによって同じ意味で使用されています。
その間、地域の違いを理解し、2つの分野の境界を尊重するようにした人々もいます。 どちらの陣営でも、21世紀のデータ主導の世界における両方の重要性を否定することはできません。 もう1つ重要なのは、これらの両方の分野に必要なスキルセットです。
どちらかの分野で成功するには、さまざまな専門知識があれば役立ちます。 データ分析に取り組むには、より分析的なアプローチが必要です。 対照的に、データマイニングの分野で名前を付けるには、パターン認識の考え方とコーディングのコツが必要です。
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データマイニングの最も重要な機能は何ですか?
データマイニングは、人工知能、機械学習、統計、データベースシステムからのアプローチを使用して、巨大なデータセットのパターンを特定する計算手法です。 膨大な量のデータから重要なナゲットを抽出することは、データマイニングにおける最も重要な課題です。
データマイニングのKDDプロセスとは何ですか?
「データマイニング」と「KDD」という用語は、頻繁に同じ意味で使用されます。 「データベースの知識発見」というフレーズは誤解を招く可能性がありますが、データから貴重な情報を抽出するプロセス全体を指します。 一方、データマイニングは、KDDプロセスの第4段階です。 データマイニングでは、KDDは、価値のある実用的な「知識」を抽出するために、データベースからデータをモデル化する方法です。 処理されたデータから貴重なパターンを抽出するために、多くの自己学習アルゴリズムを採用しています。
データアナリストとしての仕事を得るのは簡単ですか?
データアナリストになるために必要なスキルを習得することは難しくありません。 データアナリストも高い需要があり、何年にもわたる広範な研究なしにこの分野に参入することは簡単です。 プログラミングや技術的な経験がなくても、数か月でデータアナリストとして働くために必要なスキルを身に付けることができます。 その結果、データアナリストとしての仕事を得るのは難しくありません。