Цитаты из книг автора «Брендан Тирни»

называется поиском ассоциативных правил.

проблемы: очистку и преобразование неструктурированных веб-данных и информации из социальных сетей, хранение и обработку больших неструктурированных наборов данных и вопросы, связанные с этикой и регулированием.

Машинное обучение фокусируется на разработке и оценке алгоритмов выявления закономерностей в данных. Глубинный анализ данных, как правило, предполагает анализ структурированных данных и часто подразумевает акцент на коммерческих приложениях. Наука о данных учитывает и то и другое, при этом охватывает и другие

Фактически термины «наука о данных», «машинное обучение» и «глубинный анализ данных» часто используются взаимозаменяемо. Эти дисциплины объединяет то, что все они направлены на улучшение процесса принятия решений посредством анализа данных.

История термина «наука о данных» начинается в 1990-е гг. Однако области, которые он охватывает, имеют более долгую историю. Одна из них — сбор данных, другая — их анализ.

оттока клиентов (когда слишком много клиентов переключаются на другие компании).

, нам потребовалось выявить закономерность, которая обнаруживает продукты, которые часто покупают вместе. Опять же, в терминах науки о данных выявление такого типа закономерностей называется поиском ассоциативных правил. Или же нам нужны закономерности, которые выявляют странные или подозрительные события, например мошенничество со страховкой. Идентификация таких типов закономерностей известна как обнаружение аномалий или выбросов

Или, допустим, нам потребовалось выявить закономерность, которая обнаруживает продукты, которые часто покупают вместе. Опять же, в терминах науки о данных выявление такого типа закономерностей называется поиском ассоциативных правил

Например, нам понадобилось выявить закономерности, которые помогут идентифицировать группы клиентов, демонстрирующих сходное поведение и вкусы. На языке бизнеса эта задача известна как сегментация клиентов, а в терминологии науки о данных выявление такого типа закономерностей называется кластеризацией.

Машинное обучение фокусируется на разработке и оценке алгоритмов выявления закономерностей в данных. Глубинный анализ данных, как правило, предполагает анализ структурированных данных и часто подразумевает акцент на коммерческих приложениях. Наука о данных учитывает и то и другое, при этом охватывает и другие проблемы: очистку и преобразование неструктурированных веб-данных