数据挖掘和数据科学的区别？

数据挖掘和数据科学是信息技术中两个最重要的概念。数据挖掘是从大型数据库中确定有用信息、趋势和模式的过程，以便这些参数可以用于解决多个业务问题。另一方面，数据科学是使用不同的分析工具从非结构化和结构化数据中获取重要见解的过程。基本上，数据科学是计算机科学和信息技术领域中用于研究大规模数据分析的一个新兴领域。

阅读本文以了解更多关于数据挖掘和数据科学的信息，以及它们之间有何不同。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是从原始数据中提取有用信息、模式和趋势的过程。它使用复杂的数值算法来分割数据并计算未来事件的概率。数据挖掘过程中有几种类型的服务，包括文本挖掘、网络挖掘、音频和视频挖掘、图像数据挖掘以及社交网络数据挖掘。

数据挖掘可以通过简单或高级软件完成。数据挖掘被称为数据中的知识发现 (KDD)。数据挖掘可能包括使用几种类型的软件包，包括分析工具。它可以是自动化的，也可以是劳动密集型的，其中单个工作人员向档案或数据库发送特定信息查询。

什么是数据科学？

数据科学是计算机科学的一个新兴领域，它以信息为目标。它是一个跨学科领域，它使用设备、算法和机器原理的混合来从结构化和非结构化记录中提取可用数据。

数据科学不仅仅是统计学或机器学习，它还使用数据分析和建模来学习复杂的数据世界。数据科学家负责这项工作，他们可以从多个来源收集数据，组织和分析数据，然后以有效影响业务决策的方式连接这些发现。目标是从信息中提取有用的见解。