데이터 마이닝
원 데이터에서 유용한 정보, 패턴 및 추세를 추출하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝은 정교한 수치 알고리즘을 사용하여 데이터를 분할하고 미래 이벤트의 확률을 계산합니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 텍스트 마이닝, 웹 마이닝, 오디오 및 비디오 마이닝, 사진 데이터 마이닝 및 소셜 네트워크 데이터 마이닝을 비롯한 여러 유형의 서비스가 있습니다. 데이터 마이닝은 간단한 또는 고급 소프트웨어를 통해 수행됩니다. 데이터 마이닝은 KDD(Knowledge Discovery in Data)로 알려져 있습니다.
데이터 마이닝에는 분석 도구를 비롯한 여러 유형의 소프트웨어 패키지 사용이 포함될 수 있습니다. 자동화될 수도 있고 노동 집약적일 수도 있습니다. 개별 작업자가 아카이브나 데이터베이스에 정보에 대한 특정 쿼리를 보내는 방식입니다.
데이터 과학
데이터 과학은 정보를 대상으로 하는 컴퓨터 과학의 새로운 영역입니다. 데이터 과학은 장치, 알고리즘 및 기계 원리의 조합을 사용하여 정형 및 비정형 레코드에서 사용 가능한 데이터를 추출하는 학제 간 영역입니다.
데이터 과학은 통계 또는 기계 학습이 아니라 데이터 분석 및 모델링을 관리하여 복잡한 데이터 세계를 학습하는 자체적으로 분류되지 않습니다. Adata 과학자는 이 작업을 담당하며 여러 소스에서 데이터를 수집하고 데이터를 구성 및 분석한 다음 비즈니스 결정에 효율적으로 영향을 주는 방식으로 결과를 연결할 수 있습니다. 목적은 정보에서 유용한 통찰력을 추출하는 것입니다.
데이터 마이닝과 데이터 과학의 비교를 살펴보겠습니다.
| 데이터 마이닝 | 데이터 과학 |
|---|---|
| 데이터 마이닝은 대규모 데이터베이스에서 유용한 데이터, 패턴 및 추세를 추출하는 단계입니다. | 데이터 과학은 여러 도구와 방법을 사용하여 구조화 및 비구조화 레코드에서 귀중한 통찰력을 얻는 프로세스를 정의합니다. |
| 데이터 마이닝의 주요 목적은 이전에 알려지지 않은 기존 정보의 속성을 발견하고 이러한 데이터에서 통계적 규칙이나 패턴을 찾아 복잡한 컴퓨팅 문제를 해결하는 것입니다. | 데이터 과학의 주요 목표는 특정 전문 계산 방법을 사용하여 데이터 세트 내에서 의미 있고 유용한 데이터를 찾아 중요한 결정을 내리는 것입니다. |
| 데이터 마이닝에서 식별된 추세와 패턴은 조직에서 비즈니스 성장을 촉진하기 위한 운영, 마케팅 및 재무 전략을 수립하는 데 사용됩니다. | 데이터 과학은 프로젝트 프로그램 또는 포트폴리오 중심 분석을 위한 길을 열어주는 과학적 연구입니다. |
| 데이터 마이닝은 여러 소스에서 레코드를 발견하고 데이터를 유용한 도구로 변환하는 데 중점을 둡니다. 산업 전반에 걸쳐 사용할 수 있습니다. | 데이터 과학은 조직을 위한 데이터 중심 제품을 만들고 기록을 통해 의사 결정을 유도합니다. 산업 전반에 걸쳐 사용할 수 있습니다. |