数据科学与数据挖掘：关键差异

我们生活在一个数据驱动的世界，因此有许多涉及数据的概念出现。两个这样的概念是 数据科学 和 数据挖掘，两者对于今天的 AI 驱动型组织的成功都至关重要。

了解两者之间的关键差异至关重要，因此让我们从正式定义每个概念开始：

• 数据科学：数据科学是一个跨学科领域，依赖于科学方法、过程、算法和系统来从结构化和非结构化数据中提取或推断知识和洞察力。从数据中获得的知识然后应用于广泛的领域。

• 数据挖掘：数据挖掘是通过使用机器学习、统计学和数据库系统的组合方法来发现大数据集中的模式的过程。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化为可用于进一步使用的格式。
  

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来从结构化数据（高度具体且存储在预定义格式中）和非结构化数据（涉及各种类型的数据，存储在其本机格式中）中提取洞察力。

数据科学对于从数据中提取有关业务模式的有价值的见解非常有帮助，帮助组织通过对流程和消费者的深入了解来更好地执行。没有数据科学，海量数据就毫无意义。虽然海量数据在各个行业中负责数十亿美元的支出，但糟糕的数据据估计每年要花费美国大约 3.1 万亿美元，这就是为什么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和我们日常生活的数字化同步进行。我们的世界中有大量的数据，每天都会产生更多的数据。同时，计算能力大大增加，同时相对成本大大降低，导致廉价的计算能力广泛可用。数据科学结合了数字化和廉价的计算能力来提取比以往更多的洞察力。

什么是数据挖掘？

在数据挖掘中，专业人员会浏览大型数据集以识别模式和关系，这些模式和关系可以通过数据分析来解决业务问题。数据挖掘是一个跨学科领域，涉及多种数据挖掘技术和工具，这些技术和工具被企业用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中的一个核心学科，它是知识发现数据库（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。

数据挖掘是成功的分析计划的关键，能够生成可用于商业智能（BI）和高级分析的信息。当有效执行时，它可以改善包括营销、广告、销售、客户支持、制造、供应链管理、人力资源、财务等在内的业务战略和运营。

数据挖掘过程通常分为四个阶段：

• 数据收集：数据科学家识别和组装相关数据用于分析应用。数据可以来自数据仓库、数据湖或其他存储结构化和非结构化数据的存储库。

• 数据准备：数据被准备好用于挖掘。专家首先进行数据探索、概况和预处理，然后清理数据以纠正错误并提高其质量。

• 数据挖掘：数据准备好后，数据科学家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分析模型，以改善决策和业务行动。发现的结果也通过数据可视化或其他技术与业务高管和用户共享。

数据科学和数据挖掘之间的关键差异

以下是描述数据科学和数据挖掘之间差异的要点列表：

• 数据科学 领域很广泛，包括数据捕获、分析和洞察力的提取。 数据挖掘涉及帮助在数据集中找到有价值的信息的技术，然后使用它来识别隐藏的模式。

• 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。

• 数据科学依赖于所有类型的数据，无论是结构化、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 年代以来就已经存在，而 数据挖掘直到 1990 年代才被广泛知晓。

• 数据科学 领域 专注于数据科学，而 数据挖掘则更关注实际过程。

这不是一个详尽的列表，但它涵盖了一些主要的差异。

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和开放，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对不同部门的业务决策的认识。这使他们能够专注于对业务决策至关重要的数据项目。

随着项目的推进，数据科学家的角色可能会变得更加集成到业务中，因此他们将对客户行为和如何使用数据来改善整个业务有深入的理解。

*如果您有兴趣开发数据科学技能，请务必查看我们的“顶级 7 个数据科学认证”文章。

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，该过程包括用于不同数据科学应用的各种技术。该领域的专业人员通常遵循整个过程中特定的任务流程，没有结构，分析师可能会遇到本可以在开始时轻松预防的问题。

专家通常首先了解业务的目标，然后才触及任何数据。这将包括业务的目标以及通过挖掘数据要实现的目标。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。

继续进行，他们将开始收集、上传、提取或计算数据。然后对数据进行清理和标准化。一旦数据清理完毕，数据科学家就可以使用不同的技术来搜索关系、趋势或模式，然后评估数据模型的发现结果。数据挖掘过程随后通过管理实施更改和监测它们而结束。

需要注意的是，这是一个一般的任务流程。不同的数据挖掘处理模型将需要不同的步骤。