數據科學與數據挖掘：數據科學與數據挖掘之間的區別

歡迎閱讀數據科學和數據挖掘之間差異的綜合指南。

廣闊的技術領域，連同其改進和發展，現在擠滿了各種各樣的新術語。 其中包括與數據相關的不同術語。 當組織和企業意識到他們可以從他們收集的數據中獲得利潤時，數據相關的術語和工作機會就出現了。

迅速增長的數據需要處理

數據無處不在，每一秒都會有新數據不斷添加。 知道數據翻了一番，您會感到驚訝嗎？ 一個能研究數據的人，就有能力改變個人與企業互動的基本原則。 福布斯的一篇文章預測，到 2020 年底，對於地球上的每個人來說，每秒將有17 億條新數據。 IBM 推測，僅在 2012 年，每天就有大約25 億千兆字節的信息被創建。

既然你在這裡，很自然地假設你知道數據正在迅速增加並且沒有停止的跡象。 一致的趨勢導致產生了許多處理和處理數據的方法，其中最突出的兩種方法是數據科學和數據挖掘。

數據科學和數據挖掘這兩個術語經常互換使用，因為它們都處理數據。 然而，他們有很多不同之處，這使他們在兩個不同的聯賽中脫穎而出。

學習世界頂尖大學的數據科學認證課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。

數據科學與數據挖掘

在該領域尋找職業的有志者和學生應該了解每個人的個性和獨特性。 在我們了解細節之前，讓我們快速了解一下它們的區別。

主要作用：

數據科學從結構化和非結構化數據中獲得洞察力。 這是一個用於定性分析的多學科領域。 它包括行為科學、語言處理、數據可視化、數據挖掘以及統計和非結構化數據。

數據挖掘分析從結構化數據創建的數據集，以挖掘異常和隱藏的相關性和模式。

它用於提取數據和生成預測模型。 它是數據科學的一個子類別。

了解域：

數據科學也被稱為數據驅動的科學。 它是一個領域或廣泛的領域，包括獲取和分析數據以及從中獲取信息的過程。

數據挖掘也稱為數據發現。 它是一種包含數據分析的方法和技術。 重點是發現數據集中的可用信息並使用它來挖掘覆蓋的模式。

這個概念是什麼時候流行起來的：

數據科學團隊自 1960 年開始使用。

數據挖掘概念在 1990 年代開始流行。

目的：

數據科學將數據字節轉換為可用數據以發現模式並宣布預測。

數據挖掘通過統計建模等過程提取可用信息並消除冗餘數據

用途：

數據科學為公司創建以數據為中心的產品，並藉助數據推動決策。 它可以跨行業使用。

數據挖掘的中心是從多個來源發現數據並將數據轉換為有用的工具。 它可以跨行業使用

應用：

數據科學是一項科學研究，它為以項目、計劃或投資組合為中心的分析鋪平了道路。

在數據挖掘中，組織使用確定的趨勢和模式來製定運營、營銷和財務戰略，以推動業務增長。

階段：

在數據科學中，從收集數據的那一點開始。 這是一個更廣泛的領域，包括數據挖掘

在數據挖掘中，創建一次數據集。 它是數據科學的一個子集

但是要清楚地了解這兩者，必須了解每個術語所代表的含義，以及它的工作原理和工具。 從上面可以明顯看出，數據挖掘是數據科學的眾多過程之一。

了解數據科學

數據科學是一個包含行為科學、統計學、數據挖掘、數學、信息分析和預測分析的研究領域。 它是一個更廣泛的研究領域，它利用許多算法和操作從結構化和非結構化信息中獲得豐富的見解。

通過傳統的數據提取過程無法從非結構化數據中獲取信息——這就是數據科學本身成為一個不可或缺的領域的方式。 該過程包括積累數據，理解它，並利用這種理解來進行分析。 正是由於這個過程，數據科學家可以創建各種應用程序和產品，這些應用程序和產品處理並基於數據創建。

閱讀：印度的數據挖掘項目

數據科學的重要性

數據科學的組織和社會印記是多樣而廣泛的。 麻省理工學院的一篇論文顯示，企業使用收集的數據來製定決策和戰略的成功率比競爭對手高 6% 。 難怪數據驅動的決策正成為每個智能和技術驅動型企業的最愛。 數據科學正在迅速改變世界對營銷策略、消費者親和力、業務問題、供應鏈、企業聯繫和預測建模的看法。

Dresner 的研究發現，推動巨額數據投資激增的行業是醫療保健（64% 的採用率）、金融（71% 的採用率）、廣告（77% 的採用率）、保險（83% 的採用率）和電信（高達 95% 的採用率） ）。 數據科學可能是一個廣泛的領域，但其核心目標是獲取數據以做出經過充分研究的決策。

閱讀：印度數據科學家的薪水

數據科學如何運作？

數據科學包括以下步驟：

• 積累數據：這個過程從積累數據開始——這些數據可能有也可能沒有結構，甚至可能是半結構化的。
• 整理數據：下一步是處理數據。 獲得的數據被清理並轉換為可理解的格式，以從中獲得最大的輸出。 數據整理是一項相當漫長的任務。 幾乎 80% 的工作時間都花在了程序的這一步上。
• 分析數據：爭吵過後，是時候進行分析了。 統計模型和算法用於分析轉換後的數據。
• 數據可視化：在海量數據的背景下，數據可視化變得至關重要。 通過圖形等視覺效果，可以最有效地探索和傳達結果。
• 使用數據進行預測：對於未來模式的有效預測和獲得洞察力，人工智能算法是最好的手段。 它們不僅對生成趨勢預測很有價值； 它們還有助於創造新鮮和創新的程序和產品。
• 數據重述：數據洞察力非常有價值，因為它們有助於房地產開發。 這使模型能夠持續改進並提供準時性能並提供近似結果。

數據科學中使用的工具

數據科學利用了以下一些基本工具：

• Python ：這是數據科學界以及軟件開發領域最受青睞的編程語言。 這是因為用於數據科學的 python 庫提供了各種各樣的庫。
• Apache Spark ：大數據的高級工具，Apache Spark 提供數據分析和數據處理工具。 它以其執行流處理的特性而聞名，而不是其前身平台執行的批處理。
• SAS ：統計分析系統——也稱為 SAS——由 SAS 研究所創建，用於執行多種統計程序。 作為一種閉源工具，由於其可行性和穩定性，它是許多企業的熱門選擇。
• Tableau ：一種可視化軟件，Tableau 有助於創建交互式圖表和圖形。 它可以在地圖上標出經緯度。 此外，它還與 SQL 數據庫、電子表格和 OLAP 交互。
• R ：一種開源編程語言，R 提供了許多有助於數據可視化和數據分析的統計包。
• D3.js ：一個用於生成交互式視覺效果的 JavaScript 庫，D3.js 是一個很棒的工具。 它對於在 Web 應用程序中嵌入視覺上令人愉悅的圖形特別有用。
• TensorFlow ：一個強大的機器學習庫，TensorFlow 允許實現深度學習算法。 由於受GPU（圖形處理單元）支持，TensorFlow 是一個快速處理庫。 了解有關數據科學工具的更多信息。

了解數據挖掘

數據挖掘的核心目的是挖掘數據集中的重要信息，並充分利用這些信息來發現和解碼未來趨勢。

數據挖掘涉及對大量過去數據的分析，這些數據在被發現之前一直處於黑暗之中。 正是這種從大數據集中搜索並獲得有價值見解的過程稱為數據挖掘。 通過這個過程，可以找出龐大數據集中的潛在趨勢。

數據挖掘的重要性

數據挖掘涉及數據科學中包含的多種方法。 正是由於這個原因，數據挖掘被視為更大的數據科學領域中的一個類別。 誠然，有一個自然的重疊，和數據科學一樣，數據挖掘也包含數據清洗、模式預測、統計分析、數據轉換、機器學習和數據可視化。

然而，數據挖掘不僅僅專注於算法。 數據挖掘的主要目的是從大量來源中獲取數據並將其轉換為更有用的版本。

了解更多：頂級數據挖掘算法

數據挖掘如何工作？

數據挖掘包括以下步驟：

• 清理數據：第一步是清理數據並去除違規行為。
• 數據整合：第二步是積累和組合從所有不同來源收集的數據。
• 數據的選擇：下一步是從所有集成信息中篩選出可用的數據，這些數據可用於數據挖掘。
• 數據清洗：獲取的數據可能存在一些錯誤，如不一致、缺失值等，需要進行清洗。 這個過程使用了多種工具和方法。
• 數據轉換：用於將數據轉換為可理解格式的一些方法是聚合、平滑和標準化。
• 挖掘數據：這是挖掘模式的過程的一部分。 關聯分析和聚類是數據挖掘中用於此目的的一些方法。
• 評估數據：現在，不相關的模式被消除以避免混亂。 分析留下的模式，這是該過程的重要組成部分。
• 使用數據：程序的最後一部分使用發現的數據。 在數據挖掘過程中挖掘出的這些數據用於做出明智的決策。

另請閱讀：現實世界中的數據挖掘應用

數據挖掘中使用的工具

數據挖掘利用了以下一些要素：

• Weka ：威奇託大學開發的開源軟件，Weka 是一個無編碼數據挖掘 GUI，用戶友好。 使用 Weka，可以直接調用 AI 算法，也可以使用 Java 代碼導入。 聚類、可視化和分類是 Weka 提供的一些工具。
• RapidMiner ：最受歡迎的數據挖掘工具之一，RapidMiner 無需代碼即可操作，並且基於 Java。 此外，它還提供了各種數據挖掘工具，如數據表示、聚類、數據處理等。
• KNime ：一個強大的數據挖掘平台，KNime主要用於ETL（Extraction, Transformation, and Loading），也稱為數據處理。 此外，它結合了數據挖掘和機器學習的眾多組成部分，為所有合適的操作提供了一個包容性的套件。
• Oracle DataMining ：一個出色的數據分類、分析和預測工具，Oracle DataMining 允許其用戶對 SQL 數據庫進行數據挖掘，以提取模式和視圖。
• Apache Mahout ：Hadoop 大數據平台的擴展，Apache 開發人員創建 Mahout 來滿足對 Hadoop 中分析過程和數據挖掘日益增長的需求。 因此，它具有聚類、分類、回歸等功能。
• TeraData ：倉儲對於數據挖掘至關重要。 TeraData 也稱為 TeraData 數據庫，提供提供數據挖掘工具的倉庫設施。 它還可以根據使用情況保存數據——這意味著可以快速訪問經常使用的數據。
• Orange ：以結合數據挖掘設施和機器學習而聞名，Orange 是用 Python 編寫的軟件。 它為消費者提供互動和吸引人的視覺效果。

總結數據科學和數據挖掘之間的差異

上述差異分析表明，數據科學和數據挖掘是數據技術的兩個關鍵概念。 它們都圍繞著處理快速激增的數據量，但由於數據挖掘是數據科學的眾多過程之一，因此它們對數據混合的參與。

兩者都在幫助組織識別機會並做出有價值的決定方面發揮著關鍵作用。 此外，正如已經討論過的，這兩個領域的程序所需的知識也各不相同。 因此，分析他們的方法、使用的工具和應用的步驟方面的差異是值得了解的。

作為學生，這些差異對您意味著什麼？

了解這兩個概念之間的差異只是認識您的個人目標或抱負的第一步。 您是否樂於清理數據並同時處理結構化和非結構化數據？ 還是您更傾向於使用數據集或數據庫來發現數字和數字隱藏的內容？ 儘管目前世界各國政府實施了全球封鎖，但數據是宇宙中最昂貴的材料之一。

如果您想了解數據科學，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的數據科學執行 PG 計劃，該計劃是為在職專業人士創建的，提供 10 多個案例研究和項目、實用的實踐研討會、與行業專家的指導、1與行業導師一對一，400 多個小時的學習和頂級公司的工作協助。

結論

正是這些數據導致了這些決定，也正是這些數據將有助於普及治療方法。 但是，問題是，您是想以科學家的身份收集、清理、提取、分析、總結和可視化數據，還是只想體驗在與您共享的龐大結構化數據中發現異常和相關性的快感？

如果您想了解數據科學，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的數據科學 PG 文憑，該文憑專為在職專業人士而設，提供 10 多個案例研究和項目、實用的實踐研討會、與行業專家的指導、1-與行業導師面對面交流，400 多個小時的學習和頂級公司的工作協助。