Data mining là một quá trình trích xuất thông tin hữu ích, các mẫu và xu hướng vượt ra ngoài phân tích mẫu từ cơ sở dữ liệu lớn và trình bày thông tin hữu ích và có thể sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Ngược lại, Data science được định nghĩa là quá trình thu được những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật khác nhau. Đọc tiếp bài báo đã cho để biết sự khác biệt giữa Data mining và Data science.
Các bài viết liên quan:
Data mining là gì?
Data mining là một quá trình trích xuất thông tin hữu ích, các mẫu và xu hướng từ dữ liệu thô. Data mining sử dụng các thuật toán toán học phức tạp để phân chia dữ liệu và đánh giá xác suất của các sự kiện trong tương lai. Có nhiều loại dịch vụ khác nhau trong quy trình Data mining, chẳng hạn như khai thác văn bản, khai thác web, khai thác âm thanh, video, Data mining hình ảnh và Data mining mạng xã hội. Data mining được thực hiện thông qua phần mềm đơn giản hoặc nâng cao. Data mining được gọi là Khám phá tri thức trong dữ liệu (KDD).
Đây là các bước nhất định liên quan đến quá trình Data mining
- Hiểu biết kinh doanh:
Nổi bật là khía cạnh hiểu biết về mục tiêu và công việc. Mục tiêu của doanh nghiệp được đưa ra, và các yếu tố quan trọng giúp đạt được mục tiêu được phát hiện.
- Hiểu dữ liệu:
Thu thập dữ liệu được thực hiện trong bước này và tất cả dữ liệu thu thập được sẽ được tích lũy trong công cụ (nếu bạn đang sử dụng bất kỳ công cụ nào). Sau đó, dữ liệu được liệt kê với dữ liệu nguồn, vị trí và cách đạt được dữ liệu đó, nếu có bất kỳ vấn đề nào xảy ra, dữ liệu sẽ được hiển thị trực quan và bắt chước để kiểm tra tính đầy đủ của nó.
- Chuẩn bị dữ liệu:
Chuẩn bị dữ liệu bao gồm việc lựa chọn dữ liệu hữu ích, làm sạch dữ liệu, xây dựng các thuộc tính từ dữ liệu và tích hợp dữ liệu từ nhiều cơ sở dữ liệu.
- Mô hình hóa:
Lập mô hình liên quan đến việc lựa chọn các kỹ thuật Data mining, ví dụ, quy nạp cây quyết định, tạo thiết kế thử nghiệm để đánh giá mô hình đã chọn, tạo mô hình từ các tập dữ liệu và đánh giá mô hình đã tạo với các chuyên gia để biết kết quả.
- Đánh giá:
Như tên cho thấy, đánh giá xác định mức độ mà mô hình kết quả đáp ứng nhu cầu kinh doanh. Nó được thực hiện bằng cách thử nghiệm mô hình dựa trên các ứng dụng thực tế.
- Triển khai:
Trong giai đoạn này, một kế hoạch triển khai được thực hiện, chiến lược duy trì và giám sát kết quả mô hình Data mining kiểm tra tính hữu ích được hình thành.
Các ứng dụng của Data mining
- Phân tích thị trường:
Phân tích thị trường cung cấp nhiều loại dữ liệu để giúp bạn lập kế hoạch chiến lược tiếp thị của mình. Mặc dù dữ liệu liên quan đến quy mô thị trường có thể cho phép bạn quyết định liệu thị trường có tốt để đầu tư vào hay không, nhưng bạn cũng cần biết thị trường hoạt động như thế nào.
- Phân tích tài chính:
Hệ thống tài chính ngân hàng dựa trên dữ liệu chính xác, chất lượng tốt. Trong các bộ phận cho vay, dữ liệu liên quan đến tài chính và người dùng có thể được sử dụng cho nhiều mục đích, chẳng hạn như tính toán xếp hạng tín dụng.
- Giáo dục đại học:
Khi yêu cầu về các nghiên cứu cao hơn trên toàn thế giới tăng lên, các tổ chức đang tìm kiếm nhiều giải pháp để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng. Các tổ chức sử dụng Data mining để phân tích xem sinh viên nào sẽ đăng ký vào một chương trình cụ thể, ai sẽ cần hỗ trợ thêm.
- Phát hiện gian lận:
Các cơ chế được sử dụng để phát hiện các hoạt động gian lận tỏ ra tốn nhiều thời gian. Sau khi Data mining ra đời, việc phát hiện gian lận đã trở nên dễ dàng hơn. Data mining đã giúp xác định các mẫu dễ dàng hơn và giúp thực hiện các bước để đảm bảo quyền riêng tư của thông tin của người dùng.
Data science là gì?
Data science kết hợp một số khía cạnh của Dữ liệu như phát triển Công nghệ, Thuật toán và can thiệp vào dữ liệu để nghiên cứu, phân tích dữ liệu và tìm ra các giải pháp sáng tạo cho các vấn đề khó khăn. Data science là tất cả về Phân tích dữ liệu và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh bằng cách tìm ra những cách sáng tạo.
Nói cách khác, chúng tôi có rất nhiều dữ liệu nhưng chúng tôi không thể tìm ra bất kỳ thông tin chi tiết nào từ nó. Nhu cầu hiểu và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn là điều đã khai sinh ra Data science.
Các ứng dụng của Data science
- Chăm sóc sức khỏe:
Ứng dụng của Data science trong các lĩnh vực khác nhau đang phát triển rất nhiều. Chăm sóc sức khỏe là một trong những lĩnh vực chính đang được chuyển đổi dần dần bởi Data science,
- Tìm kiếm Internet:
Nhiều công cụ tìm kiếm như Yahoo, Google và Bing sử dụng các thuật toán Data science để mang lại kết quả tốt nhất cho truy vấn tìm kiếm của chúng tôi trong vòng giây.
- Phát hiện gian lận và rủi ro:
Data science mang lại tư duy sáng tạo, khoa học và điều tra cho dữ liệu lớn. Dữ liệu được lấy ngẫu nhiên từ các lĩnh vực và nền tảng khác nhau như khảo sát trên điện thoại, email, nền tảng mạng xã hội, v.v.
- Nhận dạng hình ảnh:
Trong kỷ nguyên kỹ thuật số này, các công cụ Data science đã bắt đầu nhận dạng khuôn mặt người với tất cả các hình ảnh có sẵn trong cơ sở dữ liệu của nó.
So sánh data mining và data science
| Data mining | Data science |
| Khai thác dữ liệu là một quá trình trích xuất thông tin hữu ích, các mẫu và xu hướng từ cơ sở dữ liệu khổng lồ | Khoa học dữ liệu đề cập đến quá trình thu thập thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc bằng cách sử dụng các công cụ và phương pháp khác nhau. |
| Khai thác dữ liệu là một kỹ thuật. | Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực. |
| Chủ yếu được sử dụng cho mục đích kinh doanh. | Chủ yếu được sử dụng cho các mục đích khoa học. |
| Nó liên quan đến quá trình. | Nó nhấn mạnh tính khoa học của dữ liệu. |
| Khai thác dữ liệu nhằm mục đích làm cho dữ liệu quan trọng hơn và có thể sử dụng được; nó có nghĩa là chỉ trích xuất thông tin hữu ích. | Mục tiêu của khoa học dữ liệu là tạo ra một sản phẩm dữ liệu thống trị. |
| Nó chủ yếu xử lý dữ liệu có cấu trúc. | Nó xử lý bất kỳ loại dữ liệu nào như có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. |
| Khai phá dữ liệu là một kỹ thuật là một phần của KDD (Khám phá tri thức trong quy trình cơ sở dữ liệu). | Nó liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu như Kỹ thuật cơ khí, Kiến trúc đám mây, v.v. |
