数据科学与数据挖掘：主要区别

我们生活在一个数据驱动的世界，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 以及 数据挖掘，两者对于当今人工智能驱动型组织的成功至关重要。 

了解两者之间的主要区别很重要，所以让我们首先正式定义它们： 

• 数据科学： 数据科学是一个跨学科领域，依靠科学方法、流程、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，数据中的知识将被应用于广泛的领域。

• 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数据集中模式的过程。数据挖掘是计算机科学和统计学的跨学科子领域，其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工具，可以从结构化数据（高度特定并以预定义格式存储）和非结构化数据（涉及以本机格式存储的各种类型的数据）中提取见解。 

数据科学对于提取有关业务模式的宝贵见解非常有帮助，可以通过对流程和消费者的深入洞察帮助组织更好地表现。 没有数据科学，大数据就毫无意义。 虽然大数据在各行业产生了数千亿美元的支出，但据估计，不良数据每年会给美国造成约 3.1 万亿美元的损失，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，这种损失可以转化为价值。 

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。 我们的世界中存在着数量惊人的数据，并且每天都会产生更多的数据。 与此同时，计算机能力急剧增加，而相对成本却下降，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，可以提取比以往更多的见解。 

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排序，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，企业可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，它只是数据库知识发现（KDD）过程中的一个步骤，KDD是一种用于收集、处理和分析数据的数据科学方法。 

数据挖掘是成功分析计划的关键，它生成可用于商业智能 (BI) 和高级分析的信息。 如果有效执行，它可以改善业务战略和运营，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： 数据科学家识别并收集分析应用程序的相关数据。 数据可以来自数据仓库、数据湖或包含非结构化和结构化数据的其他存储库。

• 数据准备： 数据已准备好供挖掘。 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，数据科学家会选择数据挖掘技术并实施一个或多个算法来执行该技术。

• 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动的分析模型。 调查结果还通过数据可视化或其他一些技术与企业高管和用户共享。 

数据科学和数据挖掘之间的主要区别

以下列出了描述数据科学和数据挖掘之间主要区别的要点： 

• 的领域 数据科学 范围广泛，包括数据捕获、分析和见解提取。 数据挖掘 涉及在使用数据集识别隐藏模式之前帮助在数据集中找到有价值的信息的技术。

• 数据科学 是一个由统计学、社会科学、数据可视化、自然语言处理和数据挖掘组成的多学科领域。 数据挖掘 是数据科学的一个子集。

• 数据科学 依赖于每种类型的数据，无论它是结构化、半结构化还是非结构化。 数据挖掘 通常只涉及结构化数据。

• 数据科学 自 1960 世纪 XNUMX 年代成立以来， 数据挖掘 直到 1990 世纪 XNUMX 年代才为人所知。

• 的领域 数据科学 专注于数据科学，同时 数据挖掘 更关心实际的过程。 

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差异。

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实现这一目标。 然后，他们研究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内业务决策的意识。 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到业务中，因此他们将对客户行为以及如何有效地使用数据来从上到下改善整个业务有深入的了解。 

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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。 

专家通常会在接触任何数据之前就先了解业务。这包括业务目标以及通过数据挖掘想要实现的目标。然后，数据分析师会了解数据、数据的存储方式以及最终结果。 

接下来，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，数据科学家就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。 

值得注意的是，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。