数据挖掘与数据科学的区别

数据挖掘是从大型数据库中提取有用的信息、模式和趋势，这些信息、模式和趋势超出了样本分析的范围，并呈现出可用于解决业务问题的相关且可用的信息。相比之下，数据科学被定义为通过使用各种工具和技术从结构化和非结构化数据中获取有价值见解的过程。请阅读本文以了解数据挖掘和数据科学之间的区别。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是从原始数据中提取有用的信息、模式和趋势的过程。数据挖掘使用复杂的数学算法来划分数据并评估未来事件的概率。数据挖掘过程有不同类型的服务，例如文本挖掘、网络挖掘、音频、视频挖掘、图像数据挖掘和社交网络数据挖掘。数据挖掘通过简单或高级软件完成。数据挖掘被称为数据中的知识发现（KDD）。

以下是数据挖掘过程中涉及的步骤

业务理解

最重要的是，主要方面是理解目标和工作。介绍了业务目标，并发现了有助于实现目标的重要因素。

数据理解

在此步骤中进行数据收集，所有收集到的数据都累积到工具中（如果您正在使用任何工具）。然后，列出数据及其源数据、位置以及如何获得数据；如果出现任何问题，则对数据进行可视化和查询以检查其完整性。

数据准备

数据准备包括选择有用的数据、清理数据、从数据中构建属性以及从多个数据库中集成数据。

建模

建模涉及选择数据挖掘技术，例如，决策树归纳、生成用于评估所选模型的测试设计、从数据集创建模型以及与专家一起评估创建的模型以了解结果。

求值

顾名思义，评估确定了所得模型满足业务需求的程度。它通过基于实际应用测试模型来完成。

部署

在此阶段，制定部署计划，制定维护和监控数据挖掘模型结果的策略，并检查其有用性。

数据挖掘的应用

市场分析

市场分析提供了广泛的数据，可帮助您规划营销策略。虽然与市场规模相关的数据可能使您能够决定市场是否值得投资，但您还需要了解市场如何运作。

财务分析

银行和金融系统依赖于高质量、准确的数据。在贷款部门，与财务和用户相关的数据可用于多种目的，例如计算信用评级。

高等教育

随着全球对高等教育的需求增加，机构正在寻找多种解决方案来满足日益增长的需求。机构使用数据挖掘来分析哪些学生会注册特定课程，以及哪些学生需要更多帮助。

欺诈检测

用于检测欺诈活动的机制被证明是耗时的。引入数据挖掘后，欺诈检测变得更加容易。数据挖掘使得识别模式并帮助采取措施确保用户信息隐私变得更加容易。

什么是数据科学？

数据科学结合了数据的多个方面，例如技术、算法开发和数据干扰，以研究数据、分析数据并找到解决难题的创新解决方案。数据科学旨在分析数据并通过寻找创新方式推动业务增长。

换句话说，我们拥有大量数据，但我们无法从中发现任何见解。需要理解和分析数据以做出更好的决策，这正是数据科学诞生的原因。

数据科学的应用

医疗保健

数据科学在各个领域的应用正在飞速增长。医疗保健是数据科学正在逐步改变的主要领域之一，

互联网搜索

许多搜索引擎如雅虎、谷歌和必应都使用数据科学算法在几秒钟内为我们的搜索查询提供最佳输出。

欺诈和风险检测

数据科学为大数据带来了创造性、科学性和探索性的思维。数据是从各种领域和平台随机提取的，例如电话调查、电子邮件、社交媒体平台等。

图像识别

在这个数字时代，数据科学工具已经开始通过其数据库中所有可用的图片识别人脸。

数据科学与数据挖掘的区别