データマイニングとデータサイエンス: 違いと比較

デジタル世界の台頭により、データの分析は困難な作業になっています。 そのために、人々はデータマイニングやデータサイエンスのような専門家を求めます。

彼らは、プログラミング言語を使用してこれらのデータをスクラップし、分析し、より良いソリューションを提供するのに役立ちます。

彼らは、問題解決、数学的スキル、概念を使用して、この解決策に到達します。

主要な取り組み

1. データ マイニングは大規模なデータ セットからパターンを抽出することに重点を置いていますが、データ サイエンスはデータ処理パイプライン全体を対象としています。
2. データ サイエンスには学際的なスキルが必要ですが、データ マイニングには主に統計と計算に関する知識が必要です。
3. データ サイエンス アプリケーションは、意思決定から予測分析にまで及び、データ マイニングはパターン認識と異常検出をサポートします。

データマイニング vs データサイエンス

データマイニング 大量のデータを分析して貴重な洞察を抽出するプロセスであり、さまざまなアプリケーションで使用されます。 データ サイエンスは、データ マイニングと、統計、機械学習、コンピューター サイエンスなどのその他の関連分野を含む、より広い分野です。

組織はデータ マイニングを使用して、膨大なデータベース セットから特定のデータを抽出することで、大規模なビジネス上の問題を解決します。

医療部門、製造工学、金融銀行、不正検出、教育、嘘検出、マーケット バスケット分析など、さまざまなアプリケーションで使用されています。

データベースと関連するプログラミング言語についての基本的な知識があると、データ マイニングに役立ちます。 

データサイエンスは、高度なデータ分析を行う分野です。 私たちが住んでいるデジタル世界のために、データサイエンティストができる高給の仕事がたくさんあります.

主にデータ サイエンスの学習に関係する XNUMX つの主な言語は、R と R です。 Python 。 この仕事で成功するには、これら XNUMX つの言語をしっかりと理解し、優れた問題解決スキルが必要です。 

比較表

比較のパラメータ	データマイニング	データサイエンス
定義	大量のデータを扱う分野です	膨大なデータから重要な情報を抽出する技術です
目的	科学的目的	事業目的
データ・タイプ	構造化データ、半構造化データ、非構造化データ	構造化データ
目標	データをより安定させるのに役立ちます	組織向けのデータ中心の製品を作成するために使用されます
別名	データ考古学	データ主導の科学

データマイニングとは

この方法を利用すると、収益コストを増加させ、顧客関係を改善し、リスクを軽減できます。 データ マイニングでは、生データをクリーンアップしてパターンを見つける必要があります。

次のプロセスはモデルの作成です。 モデルを作成したら、それらのモデルをテストする必要があります。 このためには、機械学習、統計、データベース システムについて知る必要があります。

画像データ マイニング、ソーシャル メディア マイニング、オーディオ マイニング、テキスト マイニング、Web マイニング、ビデオ マイニングなど、さまざまな種類のデータ マイニングが利用できます。 データマイニングは Excel を使用して行うこともできます。

このためには、Excel データベースと SQL データベースの両方についての知識が必要です。 多くの大手ソフトウェア会社はデータマイニングを行っています。 その中でSisenseは第一位に立っています。 データ マイニングの助けを借りて、組織は知識ベースのデータを簡単に実現できます。

他の統計データアプリケーションと比較すると、費用対効果の高いプロセスの XNUMX つです。 短期間で大量のデータを分析できる迅速なプロセスの XNUMX つです。

データ マイニングのマイナス面は、一部の組織がユーザー データを他の組織にお金で販売することです。 データ分析ソフトウェアが機能するには、非常に高度なトレーニングが必要です。 通常のソフトウェアだけでは作業できません。 

データサイエンスとは

データサイエンスは、高度なデータ分析を実行するためにデータをクレンジングおよび操作する形式です。 これは、プログラミングスキル、数学および統計の知識が含まれる研究分野です。

それは良い洞察を生み出すでしょう。 それに基づいて、アナリストはビジネスをより良い方向に変えます。 データ サイエンティストは、どの質問に答える必要があるかを見つけます。

それに基づいて、関連するデータを見つける必要があります。 そのためには、ビジネス分析スキルと、データをきれいにして提示する能力が必要です。

多くのビジネス組織は、データ サイエンティストを使用して大量のデータを分析および管理しています。 これは、構造化データと非構造化データの両方について洞察を得ることができる分野です。

データを解決するには、さまざまな科学的手法とアルゴリズムを使用する必要があります。 勉強という目的を考えると、それは良い職業の一つです。

データ サイエンスに関連する主なトピックは、統計、ビジネス インテリジェンス、数学、アルゴリズム、コーディング、データ構造、機械学習です。

の進化のため、 IoT、それはモノのインターネットに他なりませんが、将来的にはデータサイエンティストの需要が大きくなるでしょう。 データサイエンティストには何百万もの仕事が生まれるでしょう。

データ サイエンスのコースを受講するには、関連分野で学士号を取得する必要があります。 独学で就職に苦労している人も多いので、独学ではなく修士号を取得した方が良いでしょう。 

データマイニングとデータサイエンスの主な違い

1. データマイニングは、人々が大量のデータを扱う分野です。 一方、データサイエンスでは膨大なデータから情報を抽出します。
2. データマイニングの主な目的は科学的です。 一方、データサイエンスの主な目的はビジネスです。
3. データ マイニングに含まれるデータ タイプは、構造化、半構造化、および非構造化です。 一方、データサイエンスに関わるデータタイプは構造化されています。
4. データ マイニングの目標は、データをより安定させることです。 一方、データサイエンスは、組織をデータ中心にすることを目指しています。
5. データマイニングはデータ考古学とも呼ばれます。 一方、データサイエンスはデータドリブンサイエンスとも呼ばれます。 

参考文献

1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=EZAtAAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=difference+between+data+mining+and+data+science&ots=ylYONt6TBV&sig=iD3ZhIyC9Fu8586hSdJz2VfBYYc
2. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=pQws07tdpjoC&oi=fnd&pg=PP1&dq=difference+between+data+mining+and+data+science&ots=tAGxWYqGZW&sig=jUhs2Fioxch1w3pqGdGjHiYOed4

最終更新日 : 18 年 2023 月 XNUMX 日