数据科学与数据挖掘：数据科学与数据挖掘之间的区别

欢迎阅读数据科学和数据挖掘之间差异的综合指南。

广阔的技术领域，连同其改进和发展，现在挤满了各种各样的新术语。 其中包括与数据相关的不同术语。 当组织和企业意识到他们可以从他们收集的数据中获得利润时，数据相关的术语和工作机会就出现了。

迅速增长的数据需要处理

数据无处不在，每一秒都会有新数据不断添加。 知道数据翻了一番，您会感到惊讶吗？ 一个能研究数据的人，就有能力改变个人与企业互动的基本原则。 福布斯的一篇文章预测，到 2020 年底，对于地球上的每个人来说，每秒将有17 亿条新数据。 IBM 推测，仅在 2012 年，每天就有大约25 亿千兆字节的信息被创建。

既然你在这里，很自然地假设你知道数据正在迅速增加并且没有停止的迹象。 一致的趋势导致产生了许多处理和处理数据的方法，其中最突出的两种方法是数据科学和数据挖掘。

数据科学和数据挖掘这两个术语经常互换使用，因为它们都处理数据。 然而，他们有很多不同之处，这使他们在两个不同的联赛中脱颖而出。

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数据科学与数据挖掘

在该领域寻找职业的有志者和学生应该了解每个人的个性和独特性。 在我们了解细节之前，让我们快速了解一下它们的区别。

主要作用：

数据科学从结构化和非结构化数据中获得洞察力。 这是一个用于定性分析的多学科领域。 它包括行为科学、语言处理、数据可视化、数据挖掘以及统计和非结构化数据。

数据挖掘分析从结构化数据创建的数据集，以挖掘异常和隐藏的相关性和模式。

它用于提取数据和生成预测模型。 它是数据科学的一个子类别。

了解域：

数据科学也被称为数据驱动的科学。 它是一个领域或广泛的领域，包括获取和分析数据以及从中获取信息的过程。

数据挖掘也称为数据发现。 它是一种包含数据分析的方法和技术。 重点是发现数据集中的可用信息并使用它来挖掘覆盖的模式。

这个概念是什么时候流行起来的：

数据科学团队自 1960 年开始使用。

数据挖掘概念在 1990 年代开始流行。

目的：

数据科学将数据字节转换为可用数据以发现模式并宣布预测。

数据挖掘通过统计建模等过程提取可用信息并消除冗余数据

用途：

数据科学为公司创建以数据为中心的产品，并借助数据推动决策。 它可以跨行业使用。

数据挖掘的中心是从多个来源发现数据并将数据转换为有用的工具。 它可以跨行业使用

应用：

数据科学是一项科学研究，它为以项目、计划或投资组合为中心的分析铺平了道路。

在数据挖掘中，组织使用确定的趋势和模式来制定运营、营销和财务战略，以推动业务增长。

阶段：

在数据科学中，从收集数据的那一点开始。 这是一个更广泛的领域，包括数据挖掘

在数据挖掘中，创建一次数据集。 它是数据科学的一个子集

但是要清楚地了解这两者，必须了解每个术语所代表的含义，以及它的工作原理和工具。 从上面可以明显看出，数据挖掘是数据科学的众多过程之一。

了解数据科学

数据科学是一个包含行为科学、统计学、数据挖掘、数学、信息分析和预测分析的研究领域。 它是一个更广泛的研究领域，它利用许多算法和操作从结构化和非结构化信息中获得丰富的见解。

通过传统的数据提取过程无法从非结构化数据中获取信息——这就是数据科学本身成为一个不可或缺的领域的方式。 该过程包括积累数据，理解它，并利用这种理解来进行分析。 正是由于这个过程，数据科学家可以创建各种应用程序和产品，这些应用程序和产品处理并基于数据创建。

阅读：印度的数据挖掘项目

数据科学的重要性

数据科学的组织和社会印记是多样而广泛的。 麻省理工学院的一篇论文显示，企业使用收集的数据来制定决策和战略的成功率比竞争对手高 6% 。 难怪数据驱动的决策正成为每个智能和技术驱动型企业的最爱。 数据科学正在迅速改变世界对营销策略、消费者亲和力、业务问题、供应链、企业联系和预测建模的看法。

Dresner 的研究发现，推动巨额数据投资激增的行业是医疗保健（64% 的采用率）、金融（71% 的采用率）、广告（77% 的采用率）、保险（83% 的采用率）和电信（高达 95% 的采用率） ）。 数据科学可能是一个广泛的领域，但其核心目标是获取数据以做出经过充分研究的决策。

阅读：印度数据科学家的薪水

数据科学如何运作？

数据科学包括以下步骤：

• 积累数据：这个过程从积累数据开始——这些数据可能有也可能没有结构，甚至可能是半结构化的。
• 整理数据：下一步是处理数据。 获得的数据被清理并转换为可理解的格式，以从中获得最大的输出。 数据整理是一项相当漫长的任务。 几乎 80% 的工作时间都花在了程序的这一步上。
• 分析数据：争吵过后，是时候进行分析了。 统计模型和算法用于分析转换后的数据。
• 数据可视化：在海量数据的背景下，数据可视化变得至关重要。 通过图形等视觉效果，可以最有效地探索和传达结果。
• 使用数据进行预测：对于未来模式的有效预测和获得洞察力，人工智能算法是最好的手段。 它们不仅对生成趋势预测很有价值； 它们还有助于创造新鲜和创新的程序和产品。
• 数据重述：数据洞察力非常有价值，因为它们有助于房地产开发。 这使模型能够持续改进并提供准时性能并提供近似结果。

数据科学中使用的工具

数据科学利用了以下一些基本工具：

• Python ：这是数据科学界以及软件开发领域最受青睐的编程语言。 这是因为用于数据科学的 python 库提供了各种各样的库。
• Apache Spark ：大数据的高级工具，Apache Spark 提供数据分析和数据处理工具。 它以其执行流处理的特性而闻名，而不是其前身平台执行的批处理。
• SAS ：统计分析系统——也称为 SAS——由 SAS 研究所创建，用于执行多种统计程序。 作为一种闭源工具，由于其可行性和稳定性，它是许多企业的热门选择。
• Tableau ：一种可视化软件，Tableau 有助于创建交互式图表和图形。 它可以在地图上标出经纬度。 此外，它还与 SQL 数据库、电子表格和 OLAP 交互。
• R ：一种开源编程语言，R 提供了许多有助于数据可视化和数据分析的统计包。
• D3.js ：一个用于生成交互式视觉效果的 JavaScript 库，D3.js 是一个很棒的工具。 它对于在 Web 应用程序中嵌入视觉上令人愉悦的图形特别有用。
• TensorFlow ：一个强大的机器学习库，TensorFlow 允许实现深度学习算法。 由于受GPU（图形处理单元）支持，TensorFlow 是一个快速处理库。 了解有关数据科学工具的更多信息。

了解数据挖掘

数据挖掘的核心目的是挖掘数据集中的重要信息，并充分利用这些信息来发现和解码未来趋势。

数据挖掘涉及对大量过去数据的分析，这些数据在被发现之前一直处于黑暗之中。 正是这种从大数据集中搜索并获得有价值见解的过程称为数据挖掘。 通过这个过程，可以找出庞大数据集中的潜在趋势。

数据挖掘的重要性

数据挖掘涉及数据科学中包含的多种方法。 正是由于这个原因，数据挖掘被视为更大的数据科学领域中的一个类别。 诚然，有一个自然的重叠，和数据科学一样，数据挖掘也包含数据清洗、模式预测、统计分析、数据转换、机器学习和数据可视化。

然而，数据挖掘不仅仅专注于算法。 数据挖掘的主要目的是从大量来源中获取数据并将其转换为更有用的版本。

了解更多：顶级数据挖掘算法

数据挖掘如何工作？

数据挖掘包括以下步骤：

• 清理数据：第一步是清理数据并去除违规行为。
• 数据整合：第二步是积累和组合从所有不同来源收集的数据。
• 数据的选择：下一步是从所有集成信息中筛选出可用的数据，这些数据可用于数据挖掘。
• 数据清洗：获取的数据可能存在一些错误，如不一致、缺失值等，需要进行清洗。 这个过程使用了多种工具和方法。
• 数据转换：用于将数据转换为可理解格式的一些方法是聚合、平滑和标准化。
• 挖掘数据：这是挖掘模式的过程的一部分。 关联分析和聚类是数据挖掘中用于此目的的一些方法。
• 评估数据：现在，不相关的模式被消除以避免混乱。 分析留下的模式，这是该过程的重要组成部分。
• 使用数据：程序的最后一部分使用发现的数据。 在数据挖掘过程中挖掘出的这些数据用于做出明智的决策。

另请阅读：现实世界中的数据挖掘应用

数据挖掘中使用的工具

数据挖掘利用了以下一些要素：

• Weka ：威奇托大学开发的开源软件，Weka 是一个无编码数据挖掘 GUI，用户友好。 使用 Weka，可以直接调用 AI 算法，也可以使用 Java 代码导入。 聚类、可视化和分类是 Weka 提供的一些工具。
• RapidMiner ：最受欢迎的数据挖掘工具之一，RapidMiner 无需代码即可操作，并且基于 Java。 此外，它还提供了各种数据挖掘工具，如数据表示、聚类、数据处理等。
• KNime ：一个强大的数据挖掘平台，KNime主要用于ETL（Extraction, Transformation, and Loading），也称为数据处理。 此外，它结合了数据挖掘和机器学习的众多组成部分，为所有合适的操作提供了一个包容性的套件。
• Oracle DataMining ：一个出色的数据分类、分析和预测工具，Oracle DataMining 允许其用户对 SQL 数据库进行数据挖掘，以提取模式和视图。
• Apache Mahout ：Hadoop 大数据平台的扩展，Apache 开发人员创建 Mahout 来满足对 Hadoop 中分析过程和数据挖掘日益增长的需求。 因此，它具有聚类、分类、回归等功能。
• TeraData ：仓储对于数据挖掘至关重要。 TeraData 也称为 TeraData 数据库，提供提供数据挖掘工具的仓库设施。 它还可以根据使用情况保存数据——这意味着可以快速访问经常使用的数据。
• Orange ：以结合数据挖掘设施和机器学习而闻名，Orange 是用 Python 编写的软件。 它为消费者提供互动和吸引人的视觉效果。

总结数据科学和数据挖掘之间的差异

上述差异分析表明，数据科学和数据挖掘是数据技术的两个关键概念。 它们都围绕着处理快速激增的数据量，但由于数据挖掘是数据科学的众多过程之一，因此它们对数据混合的参与。

两者都在帮助组织识别机会并做出有价值的决定方面发挥着关键作用。 此外，正如已经讨论过的，这两个领域的程序所需的知识也各不相同。 因此，分析他们的方法、使用的工具和应用的步骤方面的差异是值得了解的。

作为学生，这些差异对您意味着什么？

了解这两个概念之间的差异只是认识您的个人目标或抱负的第一步。 您是否乐于清理数据并同时处理结构化和非结构化数据？ 还是您更倾向于使用数据集或数据库来发现数字和数字隐藏的内容？ 尽管目前世界各国政府实施了全球封锁，但数据是宇宙中最昂贵的材料之一。

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结论

正是这些数据导致了这些决定，也正是这些数据将有助于普及治疗方法。 但是，问题是，您是想以科学家的身份收集、清理、提取、分析、总结和可视化数据，还是只想体验在与您共享的庞大结构化数据中发现异常和相关性的快感？

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