Forskel mellem datavidenskab og datamining
Data Mining handler om at finde tendenser i et datasæt. Og ved hjælp af disse tendenser til at identificere fremtidige mønstre. Det er et vigtigt trin i Knowledge Discovery-processen. Det inkluderer ofte analyse af den store mængde historiske data, der tidligere blev ignoreret. Data Science er et studiefelt, der inkluderer alt fra Big Data Analytics, Data Mining, forudsigelig modellering, Data visualisering, matematik og statistik. Data Science er blevet omtalt som det fjerde paradigme af videnskab. (de tre andre er teoretisk, empirisk og beregningsmæssig). Academia udfører ofte eksklusiv forskning inden for datavidenskab.
Historisk perspektiv
Før vi går over til de tekniske beskrivelser, lad os se på udviklingen af udtrykkene. En historisk undersøgelse vil tydeliggøre, hvordan udtrykkene bruges i øjeblikket.
- Ordet 'Data Science' har været omkring 1960'erne, men dengang blev det brugt som et alternativ til 'Computer Science'. I øjeblikket har det en helt anden betydning.
- I 2008 blev DJ Patil og Jeff Hammerbacher de første individer til at kalde sig 'Data Scientists' for at beskrive deres rolle på henholdsvis LinkedIn og Facebook.
- I 2012 nævnte Harvard Business Review-artiklen Data Scientist som det 'mest sexy job i det 21. århundrede'.
- Udtrykket Data Mining har udviklet sig parallelt. Det blev udbredt blandt databasesamfundene i 1990'erne.
- Data Mining skylder KDD (Knowledge Discovery i databaser). KDD er en proces med at finde viden fra information, der findes i databaser. Og Data Mining er en vigtig delproces i KDD.
- Data Mining bruges ofte ombytteligt sammen med KDD.
Selvom disse navne er kommet uafhængigt i billedet, kommer de ofte ud som komplementære til hinanden, da de trods alt er tæt knyttet til dataanalyse.
Sammenligning fra head to head mellem Data Science Vs Data Mining (Infographics)
Nedenfor er Top 9 sammenligningen af Data Science Vs Data Mining
Eksempel Brug sag
Overvej et scenarie, hvor du er en stor forhandler i Indien. Du har 50 butikker, der opererer i 10 større byer i Indien, og du har været i drift i 10 år.
Lad os sige, du vil undersøge de sidste 8 års data for at finde antallet af salg af slik i løbet af festlige sæsoner i 3 byer. Hvis det er dit mål, vil jeg anbefale dig at ansætte en person med ekspertise i Data Mining. En Data Miner ville sandsynligvis gennemgå historisk information, der er gemt i ældre systemer og anvende algoritmer for at udtrække trends.
Overvej et andet tilfælde, hvor du vil vide, hvilke slik der har fået mere positive anmeldelser. I dette tilfælde er dine datakilder muligvis ikke begrænset til databaser, de kan udvides til sociale websteder eller kunde-feedbackmeddelelser. I dette tilfælde ville mit forslag til dig være at ansætte en datavidenskabsmand. En person ansat som Data Scientist er mere egnet til at anvende algoritmer og udføre denne socio-computational analyse.
Vigtige forskelle mellem Data Science Vs Data Mining
Nedenfor er forskellen mellem data science og data mining som følger
- Data Mining er en aktivitet, der er en del af en bredere Knowledge Discovery in Databases (KDD) -proces, mens Data Science er et studieretning ligesom anvendt matematik eller datalogi.
- Ofte betragtes Data Science i bred forstand, mens Data Mining betragtes som en niche.
- Nogle aktiviteter under Data Mining såsom statistisk analyse, skrivning af datastrømme og mønstergenkendelse kan krydse hinanden med Data Science. Derfor bliver Data Mining en undergruppe af Data Science.
- Machine Learning i Data Mining bruges mere til mønstergenkendelse, mens det i Data Science har en mere generel anvendelse.
Bemærk
- Data Science og Data Mining bør ikke forveksles med Big Data Analytics, og man kan have både minearbejdere og videnskabsfolk til at arbejde på store datasæt.
Data Science Vs Data Mining Comparision Table
| Grundlag for sammenligning | Datamining | Data Science |
| Hvad er det? | En teknik | Et område |
| Fokus | Forretningsproces | Videnskabelig undersøgelse |
| Mål | Gør data mere brugbare | Bygning af datacentriske produkter til en organisation |
| Produktion | Mønstre | varieret |
| Formål | At finde trends, der tidligere ikke var kendt | Social analyse, opbygning af forudsigelige modeller, afdækning af ukendte fakta og mere |
| Erhvervsperspektiv | En person med viden om at navigere på tværs af data og statistisk forståelse kan udføre data mining | En person har brug for at forstå maskinlæring, programmering, infografiske teknikker og have domæneviden for at blive dataforsker |
| Grad | Data mining kan være en undergruppe af Data Science, da mineaktiviteter er en del af Data Science pipeline | Multidisciplinary - Data Science består af datavisualiseringer, Computational Social Sciences, Statistics, Data Mining, Natural Language Processing, et cetera |
| Handler med (typen af data) | Mest struktureret | Alle former for data - struktureret, semistruktureret og ustruktureret |
| Andre mindre populære navne | Dataarkeologi, informationshøsting, informationsopdagelse, videnekstraktion | Datadrevet videnskab |
Konklusion - Data Science Vs Data Mining
Så her går du! Jeg er sikker på, at du nu er mere opmærksom på, hvad de vigtigste forskelle mellem de to er, og i hvilken sammenhæng de to skal bruges. En ting, du skal huske, er, at der ikke er nogen formelle og præcise definitioner af Data Science og Data Mining. Der er stadig debatter i akademiet og industrien om, hvad der udgør en nøjagtig definition. Imidlertid er alle på samme side med hensyn til forskelle på højt niveau og beskrivelser af de to udtryk, som vi udforskede i denne artikel.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Data Science Vs Data Mining, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Datavidenskab og dets voksende betydning
- 7 Vigtige dataminingsteknikker for de bedste resultater
- Predictive Analytics vs Data Science - Lær den 8 nyttige sammenligning
- 8 Vigtige dataminingsteknikker til succesfuld forretning