Разница между наукой о данных и интеллектуальным анализом данных
Наука о данных : Наука о данных - это область или область, которая включает в себя работу с огромным количеством данных и использует их для построения прогнозных, предписывающих и предписывающих аналитических моделей. Речь идет о копании, захвате (построении модели), анализе (проверке модели) и использовании данных (развертывании лучшей модели).
Это пересечение данных и вычислений. Это смесь компьютерных наук, бизнеса и статистики.
Data Mining : Data Mining - это метод извлечения важной и жизненно важной информации и знаний из огромного набора / библиотек данных. Он получает понимание путем тщательного извлечения, анализа и обработки огромных данных, чтобы выявить закономерности и взаимосвязи, которые могут быть важны для бизнеса. Это аналогично золотодобыче, когда золото добывается из горных пород и песков.
Ниже приведена таблица различий между Data Science и Data Mining:
| S.No. | Наука о данных | Сбор данных |
|---|---|---|
| 1 | Наука о данных - это область. | Data Mining - это техника. |
| 2 | Это сбор, обработка, анализ и использование данных в различных операциях. Это более концептуально. | Речь идет об извлечении жизненно важной и ценной информации из данных. |
| 3 | Это такая же область обучения, как информатика, прикладная статистика или прикладная математика. | Это метод, который является частью процессов обнаружения знаний в базе данных (KDD). |
| 4 | Цель состоит в том, чтобы создавать для предприятия продукты, в которых преобладают данные. | Цель состоит в том, чтобы сделать данные более важными и удобными, т. Е. Путем извлечения только важной информации. |
| 5 | Он имеет дело со всеми типами данных: структурированными, неструктурированными или частично структурированными. | В основном он имеет дело со структурированными формами данных. |
| 6 | Это супернабор интеллектуального анализа данных, поскольку наука о данных состоит из извлечения данных, очистки, визуализации, статистики и многих других методов. | Это подмножество Data Science в виде деятельности по интеллектуальному анализу, которая находится в конвейере Data Science. |
| 7 | В основном используется в научных целях. | В основном используется в деловых целях. |
| 8 | Он широко фокусируется на науке о данных. | Он больше вовлечен в процессы. |