企业和组织开始意识到隐藏在每天捕获的大量数据中的巨大价值。这促使他们开始引入和采用不同的技术来实现这种潜力和价值。最终目标是从数据中获得可操作的见解。但是，这引入了对大量技术术语的需求。尽管有些人可以互换使用数据科学和数据挖掘，但这两个术语之间存在显着差异。今天，我们将讨论数据科学和数据挖掘之间的一些最突出的区别。


什么是数据科学？

虽然数据科学作为一个术语可以追溯到1974年，当时Peter Naur提出将其作为计算机科学的替代名称，但实际上是John Tukey在1962年描述了一个类似于现代数据科学的领域，并称之为数据分析。而在1997年，C.F. Jeff Wu建议统计学应该更名为数据科学。第二年，Chikio Hayashi认为数据科学应该是一个全新的跨学科概念，包括三个方面——数据设计、数据收集和数据分析。

数据科学与大数据、深度学习和数据挖掘有关。它是数据和计算的交集，都是关于挖掘、捕获（构建模型）、分析（验证模型）和利用数据（部署最佳模型）的。数据科学将商业与计算机科学和统计学相结合。


数据科学过程步骤

数据科学过程中涉及的六个步骤是：

（1）构思问题：在解决问题之前，重要的是要知道问题是什么;首先必须将数据问题转化为可操作的业务问题。

（2）收集问题所需的原始数据：必须收集所需的数据，以便通过扫描内部数据库或从外部来源购买数据库来获得见解和可能的解决方案。

（3）处理数据进行分析：在进一步分析数据以获得更准确的见解之前，必须对数据进行处理。

（4）探索数据：这一关键步骤涉及开发想法，以帮助识别隐藏的模式和见解。

（5）执行深入分析：在这个阶段，必须实施数学，统计和技术知识和数据科学工具，以成功处理数据，发现和得出每一个可能的洞察力以及其他关键因素。定量和定性数据可以结合起来并付诸行动。

（6）传达分析结果：在此步骤中，见解和发现将传达给销售主管，使他们了解调查结果的重要性以及它们如何帮助业务增长。


数据科学的应用

数据科学的一些应用包括：

在下一篇文章中，我们再进一步为大家分享数据挖掘以及两者最关键的区别。