데이터 마이닝 대 데이터 분석: 데이터 마이닝과 데이터 분석의 차이점

사방에 있는 데이터가 우리를 둘러싸고 있다는 사실은 부인할 수 없습니다. 우리 세대는 인터넷의 부상과 접근 가능한 무료 정보 공유와 함께 제공되는 모든 혜택을 볼 만큼 충분히 운이 좋았습니다. 이러한 정보 공유의 용이성으로 인해 생성된 원시 데이터의 양이 기하급수적으로 증가했습니다.

상황을 고려하면 귀하가 만든 모든 클릭, 귀하가 방문하는 웹 사이트, 귀하가 방문하는 각 웹 사이트에서 보내는 시간, 온라인 인지도 등은 귀하가 생성하는 데이터입니다. 이제 원시 형태로 이 데이터는 사용할 수 없습니다. 우리 각자가 남긴 데이터의 흔적에서 의미를 추출할 수는 없습니다.

그러나 올바른 도구와 컴퓨팅 성능을 사용하면 이 데이터를 처리하고 대기업의 결정을 주도하고 이익을 결정하는 의미 있는 통찰력으로 변환할 수 있습니다. 데이터를 차세대 산업 혁명으로 꼽는 사람들의 말이 틀린 것은 아닙니다.

데이터가 모든 것인 이 세상에서 데이터의 특정 틈새를 충족시키는 것과 관련된 새로운 분야가 등장해야 합니다. 이미 이 분야에서 일하고 있는 사람들은 데이터 과학, 데이터 마이닝, 머신 러닝, 딥 러닝, 데이터 분석 등과 같은 용어를 아주 느슨하게 던집니다. 이 분야에 속하지 않는 사람들에게는 이러한 용어에 대한 기본적인 이해를 얻는 것이 상당히 혼란스러울 수 있습니다.

데이터 마이닝 및 데이터 분석은 모든 데이터 기반 프로젝트에서 중요한 단계이며 프로젝트의 성공을 보장하기 위해 완벽하게 수행해야 합니다. 앞서 언급했듯이 두 분야의 근접성을 고수하면 데이터 마이닝과 분석 간의 차이점을 찾는 것이 상당히 어려울 수 있습니다. 데이터 마이닝과 데이터 분석 비교를 이해할 수 있는 상태에 있기 전에 먼저 두 분야를 매우 밀접하게 이해해야 합니다.

체크아웃: 인도의 데이터 분석가 급여

데이터 수집

데이터 마이닝은 방대한 데이터 세트에서 가려진 예를 구별하고 찾고 유용한 데이터를 식별하는 의도적이고 연속적인 주기입니다. "데이터베이스의 지식 발견"이라고도 합니다. 1990년대부터 유행했던 표현입니다. 그러나 최근 10년 동안 이 분야가 실제로 주목을 받게 되었습니다. 컴퓨팅 능력의 향상으로 데이터 마이닝이 간소화되고 주류가 되었습니다.

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데이터 분석

정보 분석은 데이터 마이닝의 상위 집합입니다. 여기에는 데이터를 제거, 정리, 변경, 시연하여 앞으로 나아가는 방법을 결정하고 해당 회사와 관련된 선택을 하는 데 도움이 될 수 있는 중요하고 가치 있는 통찰력이 나타납니다. 주기로서의 데이터 분석은 1960년대부터 있었습니다. 최근에야 주류로 등장했으며 중요한 글로벌 플레이어의 무기고에서 없어서는 안될 도구임이 입증되었습니다.

이제 데이터 마이닝 및 데이터 분석의 기본 사항을 알았으므로 데이터 마이닝과 데이터 분석을 정면으로 비교하고 데이터 마이닝과 분석의 모든 뉘앙스와 차이점을 이해할 수 있는 위치에 있습니다.

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데이터 마이닝과 데이터 분석의 차이점 - 2020 - 다른 사람

데이터 마이닝과 데이터 분석은 데이터 분야에서 두 개의 다른 단어이지만 때로는 다른 단어 대신 사용됩니다. 용어 뒤에 있는 사용법과 의미는 문맥과 해당 회사에 따라 크게 달라집니다. 둘을 쉽게 구별할 수 있도록 개별 ID를 설정하기 위해 아래 나열된 중요한 대조 지점을 찾을 수 있습니다.

1. 데이터 마이닝은 데이터 수집을 처리하고 조잡하지만 필수적인 통찰력을 도출합니다. 그런 다음 데이터 분석은 데이터와 조잡한 가설을 사용하여 이를 기반으로 하고 데이터를 기반으로 모델을 만듭니다.
2. 데이터 마이닝은 데이터 분석 프로세스의 한 단계입니다. 데이터 분석은 모든 데이터 기반 모델 파이프라인의 모든 단계를 처리하는 우산입니다.
3. 데이터 마이닝은 해당 데이터가 잘 구조화되어 있을 때 가장 빛을 발합니다. 한편, 데이터 분석은 모든 데이터에 대해 수행할 수 있습니다. 회사를 훨씬 더 높은 곳으로 끌어올리는 데 도움이 될 수 있는 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있을 것입니다.
4. 데이터 마이닝은 사용 중인 데이터를 보다 유용하게 만드는 주요 작업을 수행하는 것입니다. 반면, 데이터 분석은 가설을 세우고 결국 비즈니스 결정에 도움이 되는 귀중한 정보를 제공하는 데 사용됩니다.
5. 데이터 마이닝은 데이터를 다루기 전에 주입된 편견이나 개념이 필요하지 않습니다. 반면, 데이터 분석은 주로 가설 검증에 사용됩니다.
6. 데이터 마이닝은 과학 및 수학적 모델과 방법을 사용하여 마이닝되는 데이터의 패턴이나 추세를 식별합니다. 반면에 데이터 분석은 비즈니스 분석 문제를 해결하고 분석 모델을 도출하는 데 사용됩니다.
7. 데이터 마이닝에는 일반적으로 시각화, 막대 차트, 그래프, GIP 등이 필요하지 않지만 이러한 시각화는 데이터 분석의 핵심입니다. 문제의 데이터를 잘 나타내지 않으면 데이터 분석에 투입된 모든 노력이 결실을 맺을 수 없습니다.

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결론

우리는 데이터 마이닝과 데이터 분석이라는 두 가지 용어를 오랫동안 사용해 왔습니다. 이러한 용어는 순수한 파워 컴퓨터의 도약으로 컴퓨터만 있으면 누구나 뛰어들어 데이터를 가지고 노는 것이 가능해질 때까지 실감할 수 있었습니다. 데이터 마이닝과 데이터 분석은 모두 완벽하게 수행하는 데 중요합니다. 다음 두 필드의 특성으로 인해 개별 비즈니스 사람들이 이름을 서로 바꿔서 사용했습니다.

한편, 지역의 차이점을 인정하고 두 분야의 경계를 존중하는 사람들도 있습니다. 어떤 진영에 편을 들든 21세기의 데이터 중심 세계에서 둘 다의 중요성을 부정할 수는 없습니다. 확고한 또 다른 것은 이 두 분야 모두에 필요한 기술입니다.

두 분야 중 하나에서 성공하기 위해 다른 전문 지식을 가지고 있다면 도움이 될 것입니다. 데이터 분석을 처리하려면 보다 분석적인 접근 방식이 필요합니다. 이에 반해 데이터 마이닝 분야에서 이름을 알리기 위해서는 패턴 인식 마인드와 코딩 노하우가 필요하다.

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