Az adattudomány és az adatbányászat közötti különbség
Az Adatbányászat a tendenciák megállapításáról szól az adatkészletben. És ezeket a trendeket felhasználva meghatározhatja a jövőbeli mintákat. Fontos lépés a tudásfedezési folyamatban. Ez gyakran magában foglalja a korábbi figyelmen kívül hagyott óriási történeti adatok elemzését. Az adattudomány egy olyan kutatási terület, amely magába foglalja a Big Data Analytics, az Data Mining, a prediktív modellezés, az adatok megjelenítése, a matematika és a statisztika elemeit. Az adattudományt a tudomány negyedik paradigmájának nevezik. (a másik három elméleti, empirikus és számítástechnikai). Az akadémia gyakran exkluzív kutatásokat végez az adattudomány területén.
Történelmi perspektíva
Mielőtt a műszaki leírásokhoz térnénk, vessünk egy pillantást a kifejezések alakulására. Egy történeti vizsgálat tisztázza a kifejezések jelenlegi használatát.
- A „Data Science” szó az 1960-as évek körül volt, de akkoriban a „Computer Science” alternatívájaként használták. Jelenleg teljesen más jelentéssel bír.
- 2008-ban DJ Patil és Jeff Hammerbacher váltak az első személyeknek, akik „adattudósoknak” hívták magukat annak érdekében, hogy leírják szerepüket a LinkedIn-ben és a Facebook-on.
- 2012-ben a Harvard Business Review cikk az Data Scientist-t a 21. század legszexisebb munkaméreteként említette.
- Az Adatbányászat kifejezés párhuzamosan fejlődött. Az 1990-es években elterjedté vált az adatbázis-közösségek körében.
- Az Data Mining eredete a KDD-nek (ismeretek felfedezése az adatbázisokban) tartozik. A KDD egy folyamat, amellyel tudást találhat az adatbázisokban található információkból. Az Data Mining a KDD egyik fő alfolyamata.
- Az Adatbányászatot gyakran felcserélhetően használják a KDD-vel együtt.
Noha ezek a nevek egymástól függetlenül jöttek létre, gyakran egymást kiegészítve jönnek ki, mivel elvégre szorosan kapcsolódnak az adatok elemzéséhez.
Összehasonlítás az adattudomány és az adatbányászat (infographics) között
Az alábbiakban a Data Science Vs Data Mining 9 legfelső összehasonlítása található
Példa használati eset
Fontolja meg azt a forgatókönyvet, amelyben Indiában nagykereskedő vagy. Indiában 10 nagyobb városban 50 üzlet működik, és 10 éve működik.
Tegyük fel, hogy meg akarja tanulmányozni az elmúlt nyolc év adatait, hogy megtalálja az édességek eladásainak számát 3 város ünnepi időszakaiban. Ha ez a cél, azt javaslom, hogy alkalmazzon személyt, aki rendelkezik Data Mining tapasztalattal. Az Data Miner valószínűleg átmenne a régi rendszerekben tárolt történelmi információkon, és algoritmusokat alkalmazna a trendek kinyerésére.
Fontolj meg egy másik esetet, amikor meg szeretné tudni, mely édességek kaptak pozitívabb értékeléseket. Ebben az esetben az adatforrás nem korlátozódhat az adatbázisokra, ezek kiterjeszthetők a közösségi webhelyekre vagy az ügyfelek visszajelzéseire. Ebben az esetben azt javaslom számodra, hogy alkalmazzanak egy Data Scientist alkalmazottat. Adattudósként alkalmazott személy jobban megfelel algoritmusok alkalmazására és a társadalmi-számítási elemzés elvégzésére.
Az adattudomány és az adatbányászat közötti főbb különbségek
Az alábbiakban bemutatjuk a különbséget az adattudomány és az adatbányászat között
- Az adatbányászat egy olyan tevékenység, amely részét képezi az adatbázisok (KDD) szélesebb körű ismeretterjesztésének, míg az adattudomány ugyanúgy, mint az alkalmazott matematika vagy a számítástechnika.
- Az adattudományt gyakran széles értelemben tekintik, miközben az adatbányászatot résnek tekintik.
- Az Adatbányászat egyes tevékenységei, például a statisztikai elemzés, az adatfolyamok írása és a mintafelismerés keresztezhetik az Adattudományt. Ezért az Adatbányászat az Adattudomány részhalmazává válik.
- A gépi tanulást az adatbányászatban inkább a mintafelismerésben használják, míg az adattudományban általánosabb.
jegyzet
- Az adattudományt és az adatbányászatot nem szabad összekeverni a Big Data Analytics-rel, és mind bányászok, mind tudósok nagy adatkészleteken dolgozhatnak.
Data Science vs Data Mining összehasonlító táblázat
| Az összehasonlítás alapja | Adatbányászat | Data Science |
| Mi az? | Egy technika | Egy olyan területen |
| Fókusz | Üzleti folyamat | Tudományos tanulmány |
| Cél | Az adatok használhatóbbá tétele | Adatközpontú termékek építése egy szervezet számára |
| Kimenet | minták | Változatos |
| Célja | A korábban nem ismert trendek felkutatása | Társadalmi elemzés, prediktív modellek felépítése, ismeretlen tények feltárása és így tovább |
| Szakmai terv | Valaki, aki ismeri az adatok közötti navigációt és a statisztikai megértést, végezhet adatbányászatot | Az embernek meg kell értenie a gépi tanulást, a programozást, az infográfiai technikákat és rendelkeznie kell a domain ismeretekkel ahhoz, hogy adattudósként tudjon dolgozni |
| terjedelme | Az adatbányászat az adattudomány részhalmaza lehet, mivel a bányászati tevékenységek az adattudományi folyamat részét képezik | Multidiszciplináris - Az adattudomány adatmegjelenítésekből, számítástechnikai társadalomtudományokból, statisztikákból, adatbányászatból, természetes nyelvfeldolgozásból, stb. Áll. |
| Foglalkozik (adat típusa) | Leginkább felépített | Az adatok minden formája - strukturált, félig strukturált és strukturálatlan |
| Egyéb kevésbé népszerű nevek | Adatrégészet, információgyűjtés, információ-felfedezés, tudáskivonás | Adatvezérelt tudomány |
Következtetés - Data Science vs Data Mining
Tehát itt vagy! Biztos vagyok benne, hogy most már jobban tudatában van annak, mi a legfontosabb különbség a kettő között, és milyen összefüggésben kell használni őket. Az egyik dolog, amelyet meg kell emlékezni, az adattudomány és az adatbányászat formális és pontos meghatározása nincs. Az akadémia és az ipar között továbbra is folynak viták arról, hogy mi a pontos meghatározás. Mindazonáltal mindenkinek ugyanazon az oldalán van a cikkben feltárt két kifejezés magas szintű különbségei és leírása tekintetében.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Data Science és az Adatbányászathoz, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításának, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Adattudomány és annak növekvő fontossága
- 7 fontos adatbányászati technika a legjobb eredmények elérése érdekében
- Predictive Analytics vs Data Science - Tanulja meg a 8 hasznos összehasonlítást
- 8 fontos adatbányászati módszer a sikeres üzleti élethez