データ操作とデータ分析の違い (CPDA データ アナリスト: データ マイニングとデータ分析の主な違いは何ですか?)

CPDA データアナリスト: データマイニングとデータ分析の主な違いは何ですか?

ビッグデータの時代では、データマイニングとデータ分析は非常に一般的な概念です。どちらもデータの処理と分析を伴いますが、方法と目的は異なります。この記事では、データマイニングとデータ分析の主な違いを紹介します。

1. 定義と目的

データ マイニングとは、従来の方法や技術では発見が難しいパターンや関係を発見するためにデータをマイニングするプロセスを指します。データ マイニングの目的は、データに隠された情報を発見し、意味のある関係を特定して、新しい知識と洞察を得ることです。

データ分析とは、データの収集と分析を通じて内部の傾向、異常、その他の特性を明らかにし、データを分析することでデータセットに関する洞察を生成し、結果に基づいて意思決定を行い、それをビジネス プロセスに適用することを指します。

2. 経験とスキル

データ マイニングは、データ内の隠れた関係、曖昧な関係、または暗黙の関係を見つけることに特化しているため、専門的なスキルと経験が必要です。データマイニングエンジニアには、コンピューターサイエンス、機械学習、人工知能、そしてビッグデータ処理、予測モデル、視覚化手法などの特殊なツールや技術に関する知識が必要です。

データ分析は、多くの場合、複数のデータセットから情報を取得し、それを使用してパターンを特定したり傾向を予測したりするプロセスであるため、幅広いスキルと経験が必要です。データ アナリストは、統計や数学的分析などの基本的な知識を理解し、Excel、MATLAB、SQL、R、Python などの視覚化ツールを使用できる必要があります。

3. 注目の対象

データ マイニングは、パターン、関連性、クラスターなどの概念と関係を見つけることに重点を置いていますが、データ分析は、確率と分布、合計と平均などのデータの基本的な特性に重点を置いています。

データ マイニングでは、多くの場合、データ セット内の隠れた関連性を見つけ出す必要がありますが、データ分析では、データを小さな部分に分割し、それらを分析してパターンや傾向を特定します。

4. 目的

データ マイニングは、企業が大量のデータを整理して分析し、未知のビジネス トレンドや関係を発見して、企業に新たな機会と利益を生み出すのに役立ちます。データ分析は主に、意思決定のサポートを提供し、データを解釈してさまざまなビジネス プロセスや運用アクティビティを推進するために使用されます。

データマイニングとデータ分析はどちらも重要なデータ処理技術であり、ビッグデータ時代には欠かせない役割を果たしています。これらは、組織がデータを整理および管理してビジネスの効率と競争力を向上させる上で、それぞれ異なるが重要な役割を果たします。

記事の著者: 馬良

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