Sự khác nhau giữa Data Mining và Data Analytics

Data MiningData Analytics là các bước chính trong bất kỳ dự án nào dựa trên các quyết định dựa trên dữ liệu và cần phải được thực hiện một cách hiệu quả để đảm bảo sự thành công của dự án. Ngày nay, phân tích dữ liệu và phát triển chiến lược đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập thông tin quan trọng từ các bộ dữ liệu có sẵn. Hai lĩnh vực này khá gần gũi nên việc tìm ra điểm khác biệt giữa chúng sẽ trở nên rất khó khăn.

Data Mining (Khai phá dữ liệu) là gì? 

Data Mining (Khai phá dữ liệu) là gì? 

Data Mining là một quá trình được sử dụng để biến dữ liệu thô thành dữ liệu có ý nghĩa. Khai thác dữ liệu dựa trên nghiên cứu, vì vậy nhiều tổ chức tuân theo quy trình khai thác dữ liệu để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích. Nó giúp các tổ chức xây dựng các chiến lược sáng tạo hơn, tăng doanh thu, tạo doanh thu và phát triển doanh nghiệp bằng cách giảm chi phí. Mục tiêu của Data Mining là tìm ra những thông tin có giá trị, hữu ích và mới mẻ từ một lượng dữ liệu lớn.

Các kỹ thuật về Data Mining

  • Phân loại (Classification analysis)
  • Quy tắc kết hợp (Association Rule Learning)
  • Phát hiện ngoại vi (Outlier detection)
  • Phân cụm (Clustering Analysis)
  • Hồi quy (Regression Analysis)

Data Analysis (Phân tích dữ liệu) là gì?

Data Analysis (Phân tích dữ liệu) là gì

Data Analysis là một phương pháp có thể được sử dụng để tìm kiếm, phân tích và chứng minh dữ liệu nhằm tìm ra thông tin hữu ích. Bao gồm xóa, làm sạch, thay đổi, chứng minh dữ liệu để đưa ra những insight quan trọng, có giá trị giúp xác định cách tiếp tục và đưa ra các lựa chọn liên quan đến công ty.

Các phương pháp về Data Analysis

  • Nghiên cứu định tính (Qualitative research)
  • Nghiên cứu định lượng (Quantitative research) 

So sánh giữa Data Mining và Data Analytics

Sự khác nhau giữa Data analytics và Data mining

Mặc dù data mining và data analytics là hai từ khác nhau trong lĩnh vực dữ liệu, đôi khi từ này lại được sử dụng thay cho từ kia. Cách sử dụng và ý nghĩa đằng sau các thuật ngữ phụ thuộc nhiều vào ngữ cảnh và công ty được đề cập.

  • Data mining phục vụ cho việc thu thập dữ liệu và tạo ra những insight thô nhưng cần thiết. Sau đó, data analytics sử dụng dữ liệu và giả thuyết thô để xây dựng và tạo mô hình dựa trên dữ liệu.
  • Data mining được sử dụng tốt khi dữ liệu được đã có cấu trúc tốt. Trong khi đó, data analysis có thể thực hiện trên bất kỳ dữ liệu nào mà vẫn có được insights sâu sắc thúc đẩy công ty phát triển.

Data Mining tập trung vào xác định và khám phá mẫu trong dữ liệu thông qua việc xây dựng mô hình toán học hoặc thống kê. Ngược lại, Data Analytics kiểm tra giả thuyết và chứng minh giả thuyết này bằng cách sử dụng các phát hiện từ Data Mining. Họ có thể tiến hành các thử nghiệm A/B để tìm hiểu hành vi của người tiêu dùng và cải thiện vị trí liên kết mẫu miễn phí trên trang web.

Nhiệm vụ chính của Data Mining và Data Analytics

Nhiệm vụ chính của Data Mining và Data Analytics

Data Mining là quá trình khám phá và trích xuất các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu. Data Mining sẽ làm việc với ba loại dữ liệu: siêu dữ liệu (metadata), dữ liệu giao dịch và dữ liệu phi hoạt động.

Ngược lại, trong Data Analytics, trọng tâm ít liên quan đến việc tạo thuật toán hơn là về việc diễn giải dữ liệu.  Họ thường được sử dụng để hỗ trợ trong việc đưa ra quyết định chiến lược quan trọng cho các công ty. VD (phân tích về lượt truy cập trang web và lượt nhấp internet).

Cả data miningdata analytics đều rất quan trọng, nên cần được thực hiện một cách cẩn thận. Do bản chất của hai lĩnh vực, đôi khi những người kinh doanh nhỏ sử dụng chúng thay thế cho nhau. Bạn cần một cách tiếp cận phân tích hơn để giải quyết data analytics. Ngược lại, bạn cần có tư duy nhận dạng mẫu và biết viết code để tạo nên tên tuổi trong lĩnh vực data mining.

viTiếng Việt
Chat zalo