Sự khác nhau giữa Data Mining và Data Science có thể bạn chưa biết

admin01
228
30-05-2024

Sự khác nhau giữa Data Mining và Data Science có thể thấy trong khi data science bao gồm một loạt các kỹ thuật và nhằm mục đích rút ra insights từ dữ liệu, thì data mining có vai trò tập trung hơn trong việc trích xuất các mô hình và kiến ​​thức ẩn. Hãy cùng Cole tìm hiểu về sự khác biệt này trong bài viết dưới đây.

Data Mining là gì?

Data mining là quá trình khám phá những insights, patterns và thông tin có giá trị từ các bộ dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng các kỹ thuật, thuật toán và công cụ khác nhau. Nó liên quan đến việc khai thác kiến ​​thức, xu hướng và mối quan hệ tiềm ẩn có thể hỗ trợ đưa ra các quyết định và dự đoán sáng suốt.

Các nhân tố nổi bật nhất của data mining:

  • Pattern discovery: Khai thác dữ liệu tập trung vào việc xác định các patterns, xu hướng và mối quan hệ có ý nghĩa trong dữ liệu. Quá trình này bao gồm việc sàng lọc các bộ dữ liệu khổng lồ để khám phá những insights có thể không rõ ràng bằng các phương pháp phân tích truyền thống.
  • Prediction: Data mining trao quyền cho các doanh nghiệp phát triển các mô hình dự đoán bằng cách kiểm tra dữ liệu lịch sử. Những mô hình này có thể được sử dụng để dự báo các sự kiện, hành vi hoặc xu hướng trong tương lai, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chủ động.
  • Automation: Một trong những lợi thế chính của khai thác dữ liệu chính khả năng tự động hóa của nó. Bằng cách tận dụng các thuật toán phức tạp và kỹ thuật machine learning, quy trình khai thác dữ liệu phần lớn có thể được tự động hóa, giảm nhu cầu phân tích dữ liệu thủ công.
  • Large-scale data: Data mining là giải pháp lý tưởng để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn, một thuộc tính quan trọng trong kỷ nguyên big data. Nó có thể quản lý và trích xuất những insights từ các data collection khổng lồ, bao gồm dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, đảm bảo rằng không có thông tin có giá trị nào bị bỏ qua.
  • Multidisciplinary: Data mining thu hút nhiều ngành khác nhau, chẳng hạn như thống kê, machine learning, trí tuệ nhân tạo và quản lý cơ sở dữ liệu. Cách tiếp cận đa ngành này cho phép người khai thác dữ liệu sử dụng các kỹ thuật và công cụ khác nhau để giải quyết các data analysis challenges khác nhau một cách hiệu quả.
  • Exploratory: Không giống như các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống có thể tập trung vào việc xác nhận các giả thuyết đã được định trước, khai thác dữ liệu khuyến khích cách tiếp cận exploratory. Các nhà phân tích có thể tương tác với dữ liệu, đặt ra các câu hỏi mở và khám phá các mô hình và mối quan hệ không lường trước được.
  • Non-trivial: Khai thác dữ liệu không chỉ giới hạn ở việc tóm tắt dữ liệu đơn giản. Nó xử lý các mối quan hệ phức tạp và không rõ ràng trong dữ liệu.
Tổng quan về data mining

Tổng quan về data mining

  • Scalability: Data mining techniques được thiết kế để mở rộng quy mô với kích thước và độ phức tạp ngày càng tăng của dữ liệu. Khi khối lượng dữ liệu tiếp tục tăng, việc khai thác dữ liệu vẫn có khả năng thích ứng, khiến nó trở thành tài sản quý giá cho các doanh nghiệp xử lý các quy mô và độ phức tạp dữ liệu khác nhau.
  • Data-driven: Về mặt cốt lõi, data mining là một cách tiếp cận lấy dữ liệu làm trung tâm. Nó dựa vào dữ liệu như là nguồn kiến ​​thức và insights chính. Quan điểm dựa trên dữ liệu này đảm bảo rằng các quyết định bắt nguồn từ bằng chứng thực nghiệm và thông tin cập nhật nhất, góp phần vào quá trình ra quyết định chính xác và sáng suốt hơn.
  • Interactivity: Data mining thường liên quan đến sự tương tác và phản hồi của người dùng. Các nhà phân tích có thể tinh chỉnh các truy vấn của họ, điều chỉnh mô hình và lặp lại quá trình khai thác dữ liệu. Tính tương tác này cho phép sàng lọc kết quả, dẫn đến những insights chính xác và hữu ích hơn khi các nhà phân tích hiểu sâu hơn về dữ liệu.

Data Science là gì?

Data science là lĩnh vực liên quan đến việc trích xuất những insights và kiến ​​thức từ dữ liệu thông qua các kỹ thuật khác nhau, bao gồm phân tích thống kê, machine learning và kiến ​​thức chuyên môn về các lĩnh vực, để đưa ra quyết định và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Các nhân tố nổi bật nhất của data science bao gồm:

  • Data analysis: Data science xoay quanh việc phân tích toàn diện dữ liệu, bao gồm việc kiểm tra dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để rút ra các patterns, insights và mối quan hệ có ý nghĩa.
  • Multidisciplinary: Data science vốn mang tính đa ngành, từ các lĩnh vực như thống kê, khoa học máy tính, kiến ​​thức miền cụ thể và data engineering. Bản chất liên ngành này cho phép data scientists tiếp cận các vấn đề từ góc độ tổng thể.
  • Predictive modeling: Data science sử dụng mô hình dự đoán để tạo ra các mô hình dự báo kết quả trong tương lai, biến nó thành công cụ có giá trị để dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định sáng suốt.
Tổng quan về data science

Tổng quan về data science

  • Big data: Data science được trang bị tốt để xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp, bao gồm cả big data. Nó sử dụng các công cụ và công nghệ cho phép xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, cung cấp những insights có thể hành động ngay cả khi đối mặt với data challenges to lớn.
  • Data visualization: Data science sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu để trình bày dữ liệu ở định dạng trực quan, giúp truyền đạt thông tin chi tiết và mẫu cho cả technical và non-technical stakeholders dễ dàng hơn.
  • Hypothesis testing: Hypothesis testing là một khía cạnh quan trọng của khoa học dữ liệu, cho phép các data scientists đưa ra những suy luận sáng suốt và đưa ra kết luận dựa trên bằng chứng dựa trên dữ liệu.
  • Data-driven: Data science hoạt động trên nền tảng dữ liệu, trong đó các quyết định và insights đều bắt nguồn từ bằng chứng thực nghiệm, thay vì chỉ dựa vào trực giác hoặc giả định.
  • Problem-solving: Data science về cơ bản là giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu, cho dù đó là tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe hay nâng cao trải nghiệm người dùng.
  • Data exploration: Data science liên quan đến việc khám phá dữ liệu kỹ lưỡng để khám phá các mô hình, điểm bất thường và xu hướng ẩn có thể không rõ ràng ngay lập tức, từ đó phát hiện ra những insights có giá trị.
  • Decision support: Data science cung cấp hỗ trợ quyết định bằng cách đưa ra những insights và đề xuất dựa trên bằng chứng, cho phép các doanh nghiệp và cá nhân đưa ra những lựa chọn sáng suốt trong một thế giới giàu dữ liệu.

 

Sự khác nhau giữa Data Mining và Data Science

 

Data Mining Data Science
Data mining là một quá trình trích xuất thông tin, patterns và xu hướng hữu ích từ cơ sở dữ liệu khổng lồ. Data science đề cập đến quá trình thu thập những insights từ dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc bằng cách sử dụng các công cụ và phương pháp khác nhau.
Data Mining là một kỹ thuật.  Data Science là một lĩnh vực.
Chủ yếu sử dụng cho mục đích kinh doanh. Chủ yếu sử dụng cho mục đích khoa học.
Đi kèm với cả quá trình.  Nhấn mạnh vào khoa học dữ liệu.
Data mining nhằm mục đích làm cho dữ liệu trở nên quan trọng hơn và có thể sử dụng được, nó có nghĩa là chỉ trích xuất thông tin hữu ích. Mục tiêu của data science là tạo ra một sản phẩm dữ liệu có ưu thế.
Khai thác dữ liệu là một kỹ thuật là một phần của KDD (Knowledge discovery in database process). Data Science liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu như Mechanical engineering, Cloud architecture,…
Data mining chủ yếu xử lý dữ liệu có cấu trúc Data Science xử lý bất kỳ loại dữ liệu nào như có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc.

 

Điểm chung của Data Mining và Data Science

Mặc dù data science và data mining phục vụ các mục đích riêng biệt nhưng có sự trùng hợp đáng kể giữa hai lĩnh vực. Data mining là một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc của data science và thường được sử dụng như một kỹ thuật trong các dự án data science. Data scientists thường xuyên sử dụng các thuật toán và kỹ thuật khai thác dữ liệu để rút ra những insights từ datasets. Sau đó, những insights này sẽ đóng vai trò là nền tảng cho các phân tích nâng cao, mô hình dự đoán và các phương pháp data-driven khác được sử dụng trong khoa học dữ liệu.

Data mining là tập con của Data Science

Data mining là tập con của Data Science

Tương lai của Data Mining và Data Science

Khi công nghệ tiến bộ và khối lượng dữ liệu ngày càng lớn hơn, lĩnh vực data science tiếp tục phát triển. Một số xu hướng mới nổi đang định hình lại tương lai của khoa học dữ liệu. Một xu hướng như vậy là sự tích hợp artificial intelligence và machine learning techniques trong khoa học dữ liệu. Sự hợp nhất này cho phép phát triển các mô hình dự đoán chính xác hơn, natural language processing và các ứng dụng computer vision. 

Ngoài ra, những cân nhắc về mặt đạo đức xung quanh quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu đang ngày càng trở nên quan trọng. Do đó, data scientists phải phát triển các frameworks vững chắc, có đạo đức và đảm bảo việc sử dụng dữ liệu có trách nhiệm trong phân tích của họ. 

Mối liên hệ giữa Data Mining và Data Science trong tương lai

Mối liên hệ giữa Data Mining và Data Science trong tương lai

Data mining cũng đang trải qua những tiến bộ và đổi mới đáng kể. Một xu hướng mới nổi là việc sử dụng các big data frameworks như Apache, Hadoop và Spark để xử lý và phân tích các bộ dữ liệu lớn một cách nhanh chóng. Hơn nữa, với sự phát triển của các thiết bị Internet of Things, các kỹ thuật khai thác dữ liệu đang được tận dụng để thu được những insights từ sensor data. Điều này cho phép bảo trì dự đoán, tối ưu hóa tài nguyên và cải thiện việc ra quyết định trong các ngành khác nhau.

Hiểu được sự khác nhau giữa Data Mining và Data Science là điều bắt buộc để hiểu được lĩnh vực phân tích dữ liệu rộng hơn. Theo dõi Cole và tham gia khoá học data analysis để cập nhật thêm nhiều kiến thức hữu ích về lập trình và khoa học dữ liệu. 

Đừng nên bỏ qua khóa học data engineer để có thêm kinh nghiệm trong ngành nghề mà bạn hứng thú nhé

>> Xem thêm: Hướng dẫn hoàn chỉnh về Tableau Viz Extensions

Nâng cấp kỹ năng ứng dụng chuyển đổi số cho người đi làm cùng chúng tôi ngay hôm nay.
Tư vấn miễn phí