Skillnaden mellan datavetenskap och datainrinning
Data Mining handlar om att hitta trenderna i en datamängd. Och använda dessa trender för att identifiera framtida mönster. Det är ett viktigt steg i Knowledge Discovery-processen. Det inkluderar ofta analys av den stora mängden historiska data som tidigare ignorerats. Data Science är ett studieområde som innehåller allt från Big Data Analytics, Data Mining, Predictive Modeling, Data Visualization, Matematik och Statistik. Data Science har kallats vetenskapens fjärde paradigm. (de andra tre är teoretiska, empiriska och beräkningsmässiga). Academia bedriver ofta exklusiv forskning inom datavetenskap.
Historiskt perspektiv
Innan vi går över till de tekniska beskrivningarna låt oss titta på utvecklingen av termerna. En historisk undersökning kommer att klargöra hur termerna används för närvarande.
- Ordet "Data Science" har funnits på 1960-talet men då användes det som ett alternativ till "datavetenskap". För närvarande har det en helt annan mening.
- 2008 blev DJ Patil och Jeff Hammerbacher de första individerna som kallade sig "Data Scientists" för att beskriva sin roll på LinkedIn respektive Facebook.
- 2012 nämnde Harvard Business Review-artikeln Data Scientist som "Sexiest Job of the Century Century".
- Termen Data Mining har utvecklats parallellt. Det blev utbredd bland databasgemenskaperna under 1990-talet.
- Data Mining är skyldig sitt ursprung till KDD (Knowledge Discovery in Databases). KDD är en process för att hitta kunskap från information som finns i databaser. Och Data Mining är en viktig delprocess inom KDD.
- Data Mining används ofta utbytbart tillsammans med KDD.
Även om dessa namn har kommit in i bilden oberoende kommer de ofta ut som komplementära till varandra eftersom de trots allt är nära besläktade med dataanalys.
Jämförelse mellan head-to-head-data mellan Data Science och Data Mining (Infographics)
Nedan visas topp 9 jämförelse av Data Science Vs Data Mining
Exempel Använd fall
Tänk på ett scenario där du är en stor återförsäljare i Indien. Du har 50 butiker som är verksamma i 10 större städer i Indien och du har varit i drift i tio år.
Låt oss säga att du vill studera de senaste åtta års uppgifterna för att hitta antalet försäljningar av godis under högsäsongerna i tre städer. Om det är ditt mål skulle jag rekommendera att du anställer en person med expertis inom Data Mining. En Data Miner skulle förmodligen gå igenom historisk information lagrad i gamla system och använda algoritmer för att extrahera trender.
Överväg ett annat fall där du vill veta vilka godis som har fått mer positiva recensioner. I det här fallet kanske dina datakällor inte är begränsade till databaser, de kan utvidgas till sociala webbplatser eller kundens feedbackmeddelanden. I det här fallet skulle mitt förslag till dig vara att anställa en datavetare. En person anställd som datavetare är mer lämpad att tillämpa algoritmer och genomföra denna socioberäkningsanalys.
Viktiga skillnader mellan Data Science och Data Mining
Nedan är skillnaden mellan datavetenskap och data mining är följande
- Data Mining är en aktivitet som är en del av en bredare kunskapsupptäckt i databaser (KDD) -process medan Data Science är ett studieområde precis som tillämpad matematik eller datavetenskap.
- Ofta ses Data Science i bred mening medan Data Mining betraktas som en nisch.
- Vissa aktiviteter inom Data Mining som statistisk analys, skrivning av dataflöden och mönsterigenkänning kan korsa varandra med Data Science. Därför blir Data Mining en delmängd av Data Science.
- Machine Learning in Data Mining används mer i mönsterigenkänning medan det inom Data Science har en mer allmän användning.
Notera
- Data Science och Data Mining bör inte förväxlas med Big Data Analytics och man kan ha både gruvarbetare och forskare som arbetar med stora datasätt.
Data Science Vs Data Mining Comparision Table
| Grund för jämförelse | Data Mining | Data Science |
| Vad är det? | En teknik | Ett område |
| Fokus | Affärsprocess | Vetenskaplig studie |
| Mål | Gör data mer användbara | Bygga datacentriska produkter för en organisation |
| Produktion | Mönster | Varierande |
| Ändamål | Hitta trender som tidigare inte varit kända | Social analys, bygga prediktiva modeller, avlägsna okända fakta och mer |
| Yrkesperspektiv | Någon med kunskap om att navigera över data och statistisk förståelse kan bedriva data mining | En person måste förstå maskininlärning, programmering, informationsgrafiska tekniker och ha domänkunskap för att bli datavetare |
| Utsträckning | Data mining kan vara en delmängd av Data Science eftersom gruvverksamhet är en del av datavetenskapens pipeline | Multidisciplinary - Data Science består av datavisualiseringar, datavetenskapliga samhällsvetenskaper, statistik, datamining, naturligt språkbearbetning, et cetera |
| Handlar med (typen av data) | Mest strukturerad | Alla former av data - strukturerade, semistrukturerade och ostrukturerade |
| Andra mindre populära namn | Dataarkeologi, informationsskörd, informationsupptäckt, kunskapsextraktion | Datadriven vetenskap |
Slutsats - Data Science Vs Data Mining
Så här går du! Jag är säker på att du nu är mer medveten om vad de viktigaste skillnaderna mellan de två är och i vilket sammanhang de båda ska användas. En sak du bör komma ihåg är att det inte finns några formella och exakta definitioner av Data Science and Data Mining. Det pågår fortfarande debatter bland akademin och branschen om vad som utgör en korrekt definition. Men alla är på samma sida med avseende på skillnader på hög nivå och beskrivningar av de två termer som vi utforskade i den här artikeln.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Data Science Vs Data Mining, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Datavetenskap och dess växande betydelse
- 7 Viktiga gruvtekniker för bästa resultat
- Predictive Analytics vs Data Science - Lär dig den 8 användbara jämförelsen
- 8 viktiga data gruvtekniker för framgångsrikt företag