Andmeteaduse ja andmete kaevandamise erinevus
Andmekaevandamine seisneb suundumuste leidmises andmekogumis. Ja nende suundumuste kasutamine tulevaste mustrite tuvastamiseks. See on oluline samm teadmiste avastamise protsessis. See hõlmab sageli tohutu hulga ajalooliste andmete analüüsimist, mida varem eirati. Andmeteadus on õppesuund, mis hõlmab kõike alates suurandmete analüüsist, andmete kaevandamisest, ennustavast modelleerimisest, andmete visualiseerimisest, matemaatikast ja statistikast. Andmeteadust on nimetatud teaduse neljandaks paradigmaks. (ülejäänud kolm on teoreetiline, empiiriline ja arvutuslik). Akadeemia viib sageli läbi eksklusiivseid teadusuuringuid andmeteaduse alal.
Ajalooline perspektiiv
Enne kui hakkame liikuma tehniliste kirjelduste juurde, vaatame lähemalt terminite arengut. Ajalooline uurimine selgitab, kuidas neid termineid praegu kasutatakse.
- Sõna “andmeteadus” on olnud 1960. aastate paiku, kuid siis kasutati seda alternatiivina arvutiteadusele. Praegu kannab see hoopis teistsugust tähendust.
- 2008. aastal said DJ Patil ja Jeff Hammerbacher esimestena isikud, kes nimetasid end andmeteadlasteks, et kirjeldada oma rolli vastavalt LinkedInis ja Facebookis.
- 2012. aastal nimetas Harvard Business Review artikkel Data Scientistit 21. sajandi seksikaimaks töökohaks.
- Mõiste Data Mining on arenenud paralleelselt. See muutus andmebaasikogukondade seas levinuks 1990ndatel.
- Data Mining võlgneb selle päritolu KDD-le (teadmiste avastamine andmebaasides). KDD on protsess, mille käigus leitakse teadmisi andmebaasides leiduva teabe põhjal. Ja Data Mining on KDD peamine alamprotsess.
- Andmekaevandamist kasutatakse sageli koos KDD-ga vaheldumisi.
Ehkki need nimed on pildile tulnud iseseisvalt, tulevad need sageli üksteisega täiendusena, kuna on ju tihedalt seotud andmete analüüsiga.
Data Science vs Data Mining (Infographics) võrdlus ühest otsast teise
Allpool on esitatud Data Science vs. andmete kaevandamise 9 parimat võrdlust
Näide Kasutusjuhtum
Mõelge stsenaariumile, kus olete India suurim jaemüüja. Teil on India 10 suuremas linnas tegutsev 50 kauplust ja olete tegutsenud 10 aastat.
Oletame, et soovite uurida viimase 8 aasta andmeid, et leida maiustuste müügi arv 3 linna pidulikel hooaegadel. Kui see on teie eesmärk, soovitaksin teil palgata andmekaevandamise kogemustega inimene. Data Miner läbiks tõenäoliselt pärandsüsteemidesse salvestatud ajaloolise teabe ja kasutaks trendide eraldamiseks algoritme.
Mõelge veel ühele juhtumile, kus soovite teada saada, millised maiustused on saanud positiivsemaid ülevaateid. Sel juhul ei pruugi teie andmeallikad olla piiratud andmebaasidega, need võivad laieneda ka sotsiaalsetele veebisaitidele või klientide tagasisideteadetele. Sel juhul oleks minu soovitus teil tööle võtta andmeteadlane. Andmeteadlasena töötav inimene sobib paremini algoritmide rakendamiseks ja selle sotsiaal-arvutusliku analüüsi läbiviimiseks.
Andmeteaduse ja andmete kaevandamise peamised erinevused
Allpool on erinevus andmeteaduse ja andmekaevandamise vahel järgmised
- Andmete kaevandamine on tegevus, mis on osa laiemast andmebaaside (KDD) teadmiste avastamise protsessist, samal ajal kui andmeteadus on õppesuund nagu rakendusmatemaatika või arvutiteadus.
- Sageli vaadeldakse andmeteadust laias tähenduses, samas kui andmete kaevandamist peetakse nišiks.
- Mõned andmekaevandamisega seotud tegevused, näiteks statistiline analüüs, andmevoogude kirjutamine ja mustrituvastus, võivad ristuda andmeteadusega. Seega saab andmekaevandamisest andmeteaduse alamhulk.
- Andmekaevandamises kasutatavat masinõpet kasutatakse rohkem mustrituvastuses, andmetöötluses aga üldiselt.
Märge
- Andmeteadust ja andmete kaevandamist ei tohiks segamini ajada Big Data Analyticsiga ning nii kaevandajad kui ka teadlased võivad töötada suurte andmekogudega.
Data Science Vs andmete kaevandamise võrdlustabel
| Võrdluse alus | Andmete kaevandamine | Andmeteadus |
| Mis see on? | Tehnika | Ala |
| Fookus | Äriprotsess | Teaduslik uurimus |
| Eesmärk | Andmete muutmine kasutatavamaks | Andmekesksete toodete loomine organisatsioonile |
| Väljund | Mustrid | Mitmekesine |
| Eesmärk | Varem teadmata trendide leidmine | Sotsiaalne analüüs, ennustavate mudelite loomine, tundmatute faktide leidmine ja palju muud |
| Kutsealane perspektiiv | Andmete kaevandamist võib korraldada keegi, kellel on teadmised andmete sirvimise ja statistilise mõistmise kohta | Andmeteadlaseks saamiseks peab inimene mõistma masinõpet, programmeerimist, infograafilisi tehnikaid ja omama domeeniteadmisi |
| Maht | Andmete kaevandamine võib olla andmeteaduse alamhulk, kuna kaevandamisega seotud tegevused on osa andmeteaduse ettevalmistamisest | Multidistsiplinaarne - andmeteadus koosneb andmete visualiseerimisest, arvutuslikest sotsiaalteadustest, statistikast, andmete kaevandamisest, loomuliku keele töötlemisest jms |
| Tegeleb (andmetüübiga) | Enamasti struktureeritud | Kõik andmevormid - struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata |
| Muud vähem populaarsed nimed | Andmete arheoloogia, teabe kogumine, teabe otsimine, teadmiste ammutamine | Andmepõhine teadus |
Järeldus - andmeteadus vs andmete kaevandamine
Nii et siin sa lähed! Olen kindel, et nüüd teate rohkem, millised on nende kahe peamised erinevused ja millises kontekstis neid kahte tuleks kasutada. Üks asi, mida peaksite meeles pidama, pole andmeteaduse ja andmekaevandamise ametlikke ja täpseid määratlusi. Akadeemiliste ringkondade ja tööstuse vahel käivad endiselt arutelud selle üle, mis on täpne määratlus. Siiski on kõik selles artiklis uuritud kahe mõiste kõrgetasemeliste erinevuste ja kirjelduste osas samal lehel.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Data Science Vs Data Mining, nende tähendus, Head to Head võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja kokkuvõte. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Andmeteadus ja selle kasvav tähtsus
- 7 olulist andmete kaevandamise tehnikat parimate tulemuste saamiseks
- Ennustav analüüs vs andmeteadus - lugege 8 kasulikku võrdlust
- 8 olulist andmekaevandamise tehnikat eduka äri jaoks