数据科学： 数据科学是一个领域或领域，包括并涉及处理大量数据，并将其用于构建预测性、规范性和规范性分析模型。数据科学是关于挖掘、捕获、(构建模型)分析(验证模型)和利用数据(部署最佳模型)。数据科学是数据和计算的交叉点。数据科学也是计算机科学、商业和统计学领域的融合。
数据挖掘： 数据挖掘是一种从庞大的数据集/库中提取重要信息和知识的技术。它通过仔细提取、审查和处理大量数据以找出对业务很重要的模式和相互关系来获得洞察力。这类似于从岩石和沙子中提取黄金的金矿开采。
以下是数据科学和数据挖掘之间的差异表：
| 编号 | 数据科学 | 数据挖掘 |
|---|---|---|
| 1 | 数据科学是一个领域。 | 数据挖掘是一种技术。 |
| 2 | 数据科学是关于将数据收集、处理、分析和利用到各种操作中。它更具概念性。 | 数据挖掘是关于从数据中提取重要和有价值的信息。 |
| 3 | 数据科学是一个研究领域，就像计算机科学、应用统计学或应用数学一样。 | 数据挖掘是一种技术，是数据库过程中的知识发现 (KDD) 的一部分。 |
| 4 | 目标是为企业构建以数据为主导的产品。 | 目标是使数据更加重要和可用，即仅提取重要信息。 |
| 5 | 数据科学处理所有类型的数据，即结构化、非结构化或半结构化。 | 数据挖掘主要处理数据的结构化形式。 |
| 6 | 数据科学是数据挖掘的超级集合，因为数据科学包括数据抓取、清理、可视化、统计和更多技术。 | 数据挖掘是数据科学的一个子集，作为数据科学管道中的挖掘活动。 |
| 7 | 数据科学主要用于科学目的。 | 数据挖掘主要用于商业目的。 |
| 8 | 数据科学广泛关注数据科学。 | 数据挖掘更多地参与流程。 |
