数据科学与数据挖掘的主要区别

我们生活在一个数据驱动的世界中，因此出现了许多涉及数据的概念。两个这样的概念是数据科学和数据挖掘，这两者对于当今人工智能驱动的组织的成功至关重要。

了解两者之间的主要区别很重要，因此让我们从正式定义它们开始：

数据科学：一个跨学科领域，数据科学依靠科学方法、过程、算法和系统从结构化和非结构化数据中提取或推断知识和见解。然后将来自数据的知识应用于广泛的领域。

数据挖掘：通过使用涉及机器学习、统计和数据库系统组合的方法来发现大型数据集中模式的过程。作为计算机科学和统计学的跨学科子领域，数据挖掘的总体目标是从数据集中提取信息并将其转换以供进一步使用。

什么是数据科学?

在数据科学领域，专家通过一系列方法、算法、系统和工具从数据中提取意义。这些为数据科学家提供了必要的武器库，可以从高度特定并以预定义格式存储的结构化数据和非结构化数据(涉及以本机格式存储的各种类型的数据)中提取洞察力。

数据科学对于提取有关业务模式的宝贵见解非常有帮助，通过对流程和消费者的深入见解帮助组织更好地执行。没有数据科学，大数据就什么都不是。虽然大数据为各行各业带来了数千亿美元的支出，但据估计，不良数据每年使美国损失约 3.1 万亿美元，这就是数据科学如此重要的原因。通过使用数据处理和分析，可以将这种损失转化为价值。

数据科学的兴起与智能手机的兴起和我们日常生活的数字化并行。在我们的世界中漂浮着大量的数据，而且每天都会产生更多的数据。与此同时，计算机能力在相对成本下降的同时急剧增加，导致廉价计算能力的广泛使用。数据科学结合了数字化和廉价的计算能力，以提取比以往更多的洞察力。

什么是数据挖掘?

在数据挖掘方面，专业人员对大型数据集进行分类，以识别有助于通过数据分析解决业务问题的模式和关系。跨学科领域涉及多种数据挖掘技术和工具，企业使用这些技术和工具来预测未来趋势并做出更好的业务决策。

数据挖掘实际上被认为是数据科学的核心学科，它只是数据库中知识发现(KDD)过程中的一个步骤，它是一种用于收集、处理和分析数据的数据科学方法论。

数据挖掘是成功分析计划的关键，可生成可用于商业智能 (BI) 和高级分析的信息。如果有效执行，它可以改进业务战略和运营，包括营销、广告、销售、客户支持、制造、供应链管理、人力资源、财务等。

数据挖掘过程通常分为四个阶段：

数据收集：数据科学家为分析应用程序识别和组合相关数据。数据可以来自数据仓库、数据湖或其他包含非结构化和结构化数据的存储库。

数据准备：准备好要挖掘的数据。专家从数据探索、分析和预处理开始，然后清理数据以纠正错误并提高其质量。

数据挖掘：准备好数据后，数据科学家会选择一种数据挖掘技术并实施一个或多个算法来执行它。

数据分析：数据挖掘的结果有助于开发可以改进决策和业务行为的分析模型。调查结果还通过数据可视化或其他技术与业务主管和用户共享。

数据科学和数据挖掘之间的主要区别

以下是描述数据科学和数据挖掘之间主要区别的要点列表：

数据科学的领域很广泛，包括数据的捕获、分析和洞察力的提取。数据挖掘涉及有助于在使用数据集识别隐藏模式之前在数据集中找到有价值信息的技术。

数据科学是一个多学科领域，包括统计学、社会科学、数据可视化、自然语言处理和数据挖掘。数据挖掘是数据科学的一个子集。

数据科学依赖于各种类型的数据，无论是结构化、半结构化还是非结构化数据。数据挖掘通常只涉及结构化数据。

数据科学自 1960 年代就已经建立，而数据挖掘直到 1990 年代才为人所知。

数据科学领域 侧重于数据科学，而数据挖掘更关注实际过程。

这绝不是两个概念之间差异的详尽列表，但它涵盖了一些主要概念。

数据科学家的角色和技能

数据科学家必须首先了解组织的目标，他们通过与利益相关者和高管密切合作来做到这一点。然后，他们检查数据如何帮助实现这些目标并推动业务向前发展。

数据科学家需要灵活并乐于接受新想法，他们应该能够开发和提出跨领域的创新解决方案。通常在协作团队中工作，数据科学家还必须具备不同部门的业务决策意识。这使他们能够将精力集中在将在业务决策中发挥关键作用的数据项目上。

随着项目的推进，数据科学家的角色可能会继续更多地融入业务，因此他们将对客户行为以及如何有效地利用数据从上到下改善整个业务有深入的了解。

*如果您对发展数据科学技能感兴趣，请务必查看我们的“七大数据科学认证”。

数据挖掘过程

数据科学家或数据分析师负责数据挖掘过程，其中包括用于为不同数据科学应用挖掘数据的各种技术。该领域的专业人员通常在整个过程中遵循特定的任务流程，如果没有结构，分析师可能会遇到一开始很容易避免的问题。

专家通常会在触及任何数据之前很久就了解业务。这将包括业务的目标以及它试图通过挖掘数据来实现的目标。然后，数据分析师将了解数据、数据的存储方式以及最终结果可能是什么样子。

展望未来，他们将开始收集、上传、提取或计算数据。然后对其进行清洁和标准化。一旦数据干净，数据科学家可以在评估数据模型的结果之前使用不同的技术来搜索关系、趋势或模式。然后数据挖掘过程结束，管理层实施变更并对其进行监控。

需要注意的是，这是一般的任务流程。不同的数据挖掘处理模型将需要不同的步骤。