{"id":97890,"date":"2020-10-22T20:43:19","date_gmt":"2020-10-22T18:43:19","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction"},"modified":"2021-02-01T11:42:45","modified_gmt":"2021-02-01T09:42:45","slug":"razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction","title":{"rendered":"Lad os finde ud af, hvad forskellen er mellem Data Mining og Data Extraction","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/524336\/\"><img decoding=\"async\" alt=\"Lad os finde ud af, hvad forskellen er mellem Data Mining og Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/bd0e140b564b7f6696b346865a91784f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/a><\/noindex><br \/>\nDe to modetrends, der er forbundet med Data Science, forvirrer mange mennesker. Data Mining misforst\u00e5s ofte som dataudvinding og -indhentning, men i virkeligheden er det meget mere komplekst. I dette indl\u00e6g lad os klarl\u00e6gge begreberne og finde ud af forskellen mellem Data Mining og Data Extraction.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Hvad er Data Mining?<\/h2>\n<p>Data mining, ogs\u00e5 kaldet <strong>Knowledge Discovery in Databases (KDD)<\/strong>, er en metode, der ofte bruges til at analysere store datam\u00e6ngder ved hj\u00e6lp af statistiske og matematiske metoder for at finde skjulte m\u00f8nstre eller tendenser og udvinde v\u00e6rdi fra dem.<\/p>\n<h2>Hvad kan man g\u00f8re med Data Mining?<\/h2>\n<p>Ved at automatisere processen, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.octoparse.com\/blog\/7-web-mining-tools-around-the-web\">data mining-v\u00e6rkt\u00f8jer<\/a><\/noindex> kan gennemg\u00e5 databaser og effektivt identificere skjulte m\u00f8nstre. For virksomheder bruges data mining ofte til at tydeligg\u00f8re m\u00f8nstre og sammenh\u00e6nge i data, som hj\u00e6lper med at tr\u00e6ffe optimale forretningsbeslutninger.<\/p>\n<h2>Eksempler p\u00e5 anvendelse<\/h2>\n<p>Efter at data mining i 1990'erne blev popul\u00e6rt, begyndte virksomheder i en bred vifte af brancher, herunder detailhandel, finans, sundhed, transport, telekommunikation, e-handel osv., at anvende data mining-metoder til at opn\u00e5 indsigt baseret p\u00e5 data. Data mining kan hj\u00e6lpe med at segmentere kunder, opdage svindel, forudsige salg og meget mere.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Segmentering af kunder<\/b><br \/>\nVed at analysere data om kunder og identificere tr\u00e6k ved m\u00e5lgrupper, kan virksomheder gruppere dem og tilbyde specialtilbud, der im\u00f8dekommer deres behov.<\/li>\n<li><b>Markedskurv-analyse<\/b><br \/>\nDenne metode er baseret p\u00e5 teorien om, at hvis du k\u00f8ber en bestemt gruppe varer, er du sandsynligvis ogs\u00e5 interesseret i at k\u00f8be en anden gruppe varer. Et kendt eksempel er: n\u00e5r f\u00e6dre k\u00f8ber bleer til deres babyer, k\u00f8ber de typisk ogs\u00e5 \u00f8l sammen med bleerne.<\/li>\n<li><b>Salgsprognose<\/b><br \/>\nDet kan minde om markedskurv-analysen, men denne gang bruges dataanalyse til at forudsige, hvorn\u00e5r en kunde igen vil k\u00f8be et produkt i fremtiden. For eksempel k\u00f8ber en tr\u00e6ner en d\u00e5se protein, der skal r\u00e6kke i 9 m\u00e5neder. Butikken, der s\u00e6lger dette protein, planl\u00e6gger at lancere et nyt om 9 m\u00e5neder, s\u00e5 tr\u00e6neren vil k\u00f8be det igen.<\/li>\n<li><b>Opdagelse af svindel<\/b><br \/>\nData mining hj\u00e6lper med at opbygge modeller til opdage svindel. Ved at samle pr\u00f8ver af svigagtige og \u00e6gte rapporter f\u00e5r virksomheder mulighed for at bestemme, hvilke operationer der er mist\u00e6nkelige.<\/li>\n<li><b>Opdagelse af m\u00f8nstre i produktionen<\/b><br \/>\nI fremstillingsindustrien bruges data mining til at hj\u00e6lpe med design af systemer ved at identificere sammenh\u00e6ngen mellem produktarkitektur, profil og kundernes behov. Data mining kan ogs\u00e5 forudsige tidsrammer for produktudvikling og omkostninger.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Og det er kun nogle f\u00e5 anvendelsesscenarier for data mining.<\/p>\n<h2>Faserne i Data Mining<\/h2>\n<p>Data mining er en helhedsproces, der omfatter indsamling, udv\u00e6lgelse, reng\u00f8ring, transformation og ekstraktion af data for at evaluere m\u00f8nstre og i sidste ende tr\u00e6kke v\u00e6rdi.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Lad os finde ud af, hvad forskellen er mellem Data Mining og Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/0f601a9f32e2b9517f1a7deb0e353b5a.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/p>\n<p>Generelt kan hele data mining-processen sammenfattes i 7 faser:<\/p>\n<ol>\n<li><b>Data reng\u00f8ring<\/b><br \/>\nI den virkelige verden er data ikke altid renset og struktureret. De er ofte st\u00f8jende, ufuldst\u00e6ndige og kan indeholde fejl. For at sikre, at resultatet af data mining er pr\u00e6cist, er det f\u00f8rst n\u00f8dvendigt at rense dataene. Nogle metoder til reng\u00f8ring inkluderer udfyldning af manglende v\u00e6rdier, automatisk og manuel kontrol osv.<\/li>\n<li><b>Data integration<\/b><br \/>\nDette er den fase, hvor data fra forskellige kilder udvindes, kombineres og integreres. Kilderne kan v\u00e6re databaser, tekstfiler, regneark, dokumenter, multidimensionale datam\u00e6ngder, internettet og s\u00e5 videre.<\/li>\n<li><b>Data udv\u00e6lgelse<\/b><br \/>\nNormalt er ikke alle integrerede data n\u00f8dvendige i data mining. Data udv\u00e6lgelse er den fase, hvor kun nyttige data v\u00e6lges og udvindes fra en stor database.<\/li>\n<li><b>Data transformation<\/b><br \/>\nEfter dataudv\u00e6lgelse transformeres de til former, der er egnede til minedrift. Denne proces omfatter normalisering, aggregering, generalisering osv.<\/li>\n<li><b>Intelligent dataanalyse<\/b><br \/>\nHer kommer den vigtigste del af data mining \u2014 brugen af intellektuelle metoder til at finde m\u00f8nstre i dem. Processen inkluderer regression, klassifikation, forudsigelse, klyngedannelse, associationsstudier og meget mere.<\/li>\n<li><b>Modelvurdering<\/b><br \/>\nDenne fase har til form\u00e5l at identificere potentielt nyttige, letforst\u00e5elige m\u00f8nstre samt m\u00f8nstre, der bekr\u00e6fter hypoteser.<\/li>\n<li><b>Pr\u00e6sentation af viden<\/b><br \/>\nI den afsluttende fase pr\u00e6senteres de indsamlede oplysninger i et tiltalende format ved hj\u00e6lp af metoder til vidensrepr\u00e6sentation og visualisering.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Ulemper ved Data Mining<\/h2>\n<ul>\n<li><b>Store investeringer af tid og arbejde<\/b><br \/>\nDa dataudvinding er en langvarig og kompleks proces, kr\u00e6ver den betydelig arbejde fra produktive og kvalificerede personer. Specialister inden for dataanalyse kan drage fordel af kraftfulde dataudvindingsv\u00e6rkt\u00f8jer, men de har ogs\u00e5 brug for fagfolk til at forberede dataene og forst\u00e5 resultaterne. Som f\u00f8lge heraf kan det tage noget tid at behandle al information.<\/li>\n<li><b>Privatliv og datasikkerhed<\/b><br \/>\nDa data mining indsamler oplysninger om kunder ved hj\u00e6lp af markedsmetoder, kan det kr\u00e6nke brugernes fortrolighed. Desuden kan hackere f\u00e5 adgang til data, der opbevares i dataudvindingssystemer. Dette udg\u00f8r en trussel mod kundernes datasikkerhed. Hvis stj\u00e5lne data misbruges, kan det nemt skade andre.<\/li>\n<\/ul>\n<blockquote><p>Ovenst\u00e5ende er en kort introduktion til data mining. Som n\u00e6vnt indeholder data mining processen med indsamling og integration af data, som inkluderer dataudvindingsprocessen. I dette tilf\u00e6lde kan man med sikkerhed sige, at dataudvinding kan v\u00e6re en del af den langvarige data mining-proces.<\/p><\/blockquote>\n<h2>Hvad er Data Extraction?<\/h2>\n<p>Ogs\u00e5 kendt som \"web data extraction\" og \"web scraping\", er denne proces en handling af at udvinde data fra (normalt uh\u00e6vde eller d\u00e5rligt strukturerede) datakilder til centraliserede steder og samle dem p\u00e5 \u00e9t sted til opbevaring eller videre behandling. Is\u00e6r inkluderer ikke-strukturerede datakilder websteder, e-mails, dokumenter, PDF-filer, scannet tekst, mainframe-rapporter, b\u00e5ndfiler, annoncer mv. Centraliserede lagre kan v\u00e6re lokale, cloud-baserede eller hybride. Det er vigtigt at huske, at dataudvinding ikke inkluderer behandling eller anden analyse, som kan finde sted senere.<\/p>\n<h2>Hvad kan man g\u00f8re med Data Extraction?<\/h2>\n<p>Overordnet set opdeles form\u00e5lene med dataudvinding i 3 kategorier.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Arkivering<\/b><br \/>\nData extraction kan konvertere data fra fysiske formater: b\u00f8ger, aviser, fakturaer til digitale formater, s\u00e5som databaser til opbevaring eller backup.<\/li>\n<li><b>\u00c6ndring af dataformat<\/b><br \/>\nN\u00e5r du vil overf\u00f8re data fra din nuv\u00e6rende hjemmeside til en ny, der er under udvikling, kan du indsamle data fra din egen side ved at udtr\u00e6kke dem.<\/li>\n<li><b>Dataanalyse<\/b><br \/>\nDet er almindeligt at udf\u00f8re en ekstra analyse af de udtrukne data for at f\u00e5 indsigt i dem. Dette kan virke som dataanalyse i data mining, men husk, at dataanalyse er m\u00e5let for udtr\u00e6kningen, men ikke en del af den. Desuden analyseres dataene anderledes. Et eksempel: ejere af onlinebutikker udtr\u00e6kker produktinformation fra e-handelswebsteder som Amazon for at overv\u00e5ge konkurrenternes strategier i realtid. Ligesom data mining er data extraction en automatiseret proces, som har mange fordele. Tidligere kopierede og indsatte folk data manuelt fra et sted til et andet, hvilket tog meget tid. Data extraction fremskynder indsamlingen og forbedrer betydeligt n\u00f8jagtigheden af de udtrukne data.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Nogle eksempler p\u00e5 anvendelse af Data Extraction<\/h2>\n<p>Ligesom data mining anvendes data extraction bredt i forskellige brancher. Foruden priskontrol i e-handel kan data extraction hj\u00e6lpe med egen forskning, nyhedsaggregation, marketing, i ejendom, rejser og turisme, i r\u00e5dgivning, finans og meget mere.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Leadgenerering<\/b><br \/>\nVirksomheder kan udtr\u00e6kke data fra kataloger: Yelp, Crunchbase, Yellowpages og generere leads til forretningsudvikling. Du kan se videoen nedenfor for at l\u00e6re, hvordan du udtr\u00e6kker data fra Yellowpages ved hj\u00e6lp af <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.octoparse.com\/blog\/big-announcement-web-scraping-template-take-away\">web scraping skabelon<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><center><iframe loading=\"lazy\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/5f9016d7d4323713fd415857\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"\"><\/iframe><\/center><\/li>\n<li><b>Indholds- og nyhedsaggregation<\/b><br \/>\nIndholdsaggregator-websteder kan modtage regelm\u00e6ssige datastr\u00f8mme fra flere kilder og holde deres sider opdaterede.<\/li>\n<li><b>Sentimentanalyse<\/b><br \/>\nEfter at have udtrukket anmeldelser, kommentarer og feedback fra sociale medier som Instagram og Twitter, kan specialister analysere de underliggende holdninger og f\u00e5 indsigt i, hvordan brandet, produktet eller et f\u00e6nomen opfattes.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Trin i Data Extraction<\/h2>\n<p>Dataextraktion er det f\u00f8rste trin i ETL (extract, transform, load: udvinding, transformation, indl\u00e6sning) og ELT (udvinding, indl\u00e6sning og transformation). ETL og ELT er i sig selv en del af en komplet dataintegrationsstrategi. Med andre ord kan dataudvinding v\u00e6re en del af deres udvinding.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Lad os finde ud af, hvad forskellen er mellem Data Mining og Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/25128c2d46b3bc383606efde5862b480.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\nUdvinding, transformation, indl\u00e6sning<\/p>\n<p>Mens data mining er processen med at hente information fra store datam\u00e6ngder, er dataudvinding en meget kortere og enklere proces. Den kan reduceres til tre trin:<\/p>\n<ol>\n<li><b>V\u00e6lg datakilde<\/b><br \/>\nV\u00e6lg kilden, som du \u00f8nsker at hente data fra, for eksempel en hjemmeside.<\/li>\n<li><b>Dataindsamling<\/b><br \/>\nSend en \"GET\"-anmodning til websitet og analyser det modtagne HTML-dokument ved hj\u00e6lp af programmeringssprog som Python, PHP, R, Ruby mv.<\/li>\n<li><b>Dataopbevaring<\/b><br \/>\nGem dataene i din lokale database eller i en cloud-lagring til fremtidig brug. Hvis du er en erfaren programm\u00f8r, der \u00f8nsker at udvinde data, kan de ovenn\u00e6vnte trin virke enkle. Men hvis du ikke programmerer, er der en genvej - at bruge dataudvindingsv\u00e6rkt\u00f8jer s\u00e5som <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.octoparse.com\/\">Octoparse<\/a><\/noindex>. Dataudvindingsv\u00e6rkt\u00f8jer, ligesom data mining-v\u00e6rkt\u00f8jer, er designet til at spare kraft og g\u00f8re databehandling enkel for alle. Disse v\u00e6rkt\u00f8jer er ikke kun omkostningseffektive, men ogs\u00e5 brugervenlige for begyndere. De g\u00f8r det muligt for brugere at samle data p\u00e5 f\u00e5 minutter, gemme dem i skyen og eksportere dem i mange formater: Excel, CSV, HTML, JSON eller til databaser p\u00e5 hjemmesiden via API.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Ulemper ved dataudvinding<\/h2>\n<ul>\n<li><b>Serverfejl<\/b><br \/>\nN\u00e5r data udvindes i stor skala, kan webserveren p\u00e5 den m\u00e5lrettede hjemmeside blive overbelastet, hvilket kan resultere i servernedbrud. Dette vil skade ejerens interesser.<\/li>\n<li><b>IP-banning<\/b><br \/>\nN\u00e5r en person henter data for ofte, kan hjemmesider blokere hans IP-adresse. Ressourcen kan fuldst\u00e6ndigt forbyde IP-adressen eller begr\u00e6nse adgangen, hvilket g\u00f8r dataene ufuldst\u00e6ndige. For at udvinde data og undg\u00e5 blokering, skal dette g\u00f8res med moderat hastighed og anvende nogle af anti-blokeringsmetoderne.<\/li>\n<li><b>Juridiske problemer<\/b><br \/>\nData extraction fra webben ligger i en gr\u00e5 zone, n\u00e5r det kommer til lovlighed. Store websteder som LinkedIn og Facebook angiver klart i deres brugsvilk\u00e5r, at enhver automatisk dataudvinding er forbudt. Der har v\u00e6ret mange retssager mellem virksomheder p\u00e5 grund af botaktivitet.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>N\u00f8gleforskelle mellem Data Mining og Data Extraction<\/h2>\n<ol>\n<li>Data mining kaldes ogs\u00e5 vidensopdagelse i databaser, vidensudvinding, data\/pattern analyse, information indsamling. Data extraction bruges ombytteligt med web data udvinding, web scraping, dataindsamling osv.<\/li>\n<li>Forskning i data mining er hovedsageligt baseret p\u00e5 strukturerede data, mens data extraction typisk henter data fra ustrukturerede eller d\u00e5rligt strukturerede kilder.<\/li>\n<li>M\u00e5let med data mining er at g\u00f8re data mere nyttige til analyse. Data extraction er indsamling af data et sted, hvor de kan gemmes eller behandles.<\/li>\n<li>Analysen i data mining er baseret p\u00e5 matematiske metoder til at identificere m\u00f8nstre eller tendenser. Data extraction er baseret p\u00e5 programmeringssprog eller dataudvindingsv\u00e6rkt\u00f8jer til at navigere i kilder.<\/li>\n<li>M\u00e5let med data mining er at finde fakta, der tidligere var ukendte eller ignorante, mens data extraction h\u00e5ndterer eksisterende information.<\/li>\n<li>Data mining er mere komplekst og kr\u00e6ver st\u00f8rre investeringer i medarbejderuddannelse. Data extraction kan v\u00e6re ekstremt enkelt og omkostningseffektivt ved brug af det rette v\u00e6rkt\u00f8j.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Vi hj\u00e6lper begyndere med at undg\u00e5 forvirring om Data. Specielt for Habr-l\u00e6sere har vi lavet en rabatkode <b>HABR<\/b>, som giver yderligere 10% rabat p\u00e5 den rabat, der er angivet p\u00e5 banneret.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_banner&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=habr_banner\"><img decoding=\"async\" alt=\"Lad os finde ud af, hvad forskellen er mellem Data Mining og Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/19f2c89f80e09bcb31702236b2cbc4d2.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Uddannelse i Data Science fra bunden<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-science-camp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSTCAMP&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Online bootcamp i Data Science<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataanalystpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DAPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Uddannelse i professionen Data Analyst fra bunden<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/business-analytics-camp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DACAMP&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Online bootcamp i Data Analytics<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Kursus \u00abPython til webudvikling\u00bb<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p><b class=\"spoiler_title\">Flere kurser<\/b><\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/analytics?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_SDA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Kursus i dataanalyse<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEVOPS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Kursus i DevOps<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_WEBDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Profession som webudvikler<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/iosdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_IOSDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Profession som iOS-udvikler fra bunden<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ANDR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Profession som Android-udvikler fra bunden<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_JAVA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Profession som Java-udvikler fra bunden<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/javascript?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FJS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Kursus i JavaScript<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Kursus i Maskinl\u00e6ring<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Kursus \u00abMatematik og Maskinl\u00e6ring til Data Science\u00bb<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Avanceret kursus \u00abMachine Learning Pro + Deep Learning\u00bb<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Anbefalede artikler<\/h2>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/507024\">Hvordan man bliver Data Scientist uden online kurser<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/503196\/\">450 gratis kurser fra Ivy League<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/510444\/\">Hvordan man studerer Machine Learning fem dage om ugen i ni m\u00e5neder<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/520540\/\">Hvor meget tjener en dataanalytiker: en oversigt over l\u00f8n og job i Rusland og i udlandet i 2020<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/522776\/\">Machine Learning og Computer Vision i minedriftsindustrien<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p>Kilde: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/524336\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0414\u0432\u0430 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 Data Science, \u0441\u0431\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0442\u043e\u043b\u043a\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439. Data Mining \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0434 Mining \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 Data Mining \u0438 Data Extraction. \u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Data Mining? Data mining, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":97891,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-97890","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.3 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Yuri Gagarin\"\/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction\" \/>\n\t\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.3\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"da_DK\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:title\" content=\"\ud83e\udd47\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f, \u0432 \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 Data Mining \u0438 Data Extraction | ProHoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:secure_url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:published_time\" content=\"2020-10-22T18:43:19+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2021-02-01T09:42:45+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:author\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<!-- All in One SEO -->\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Lad os finde ud af, hvad forskellen er mellem Data Mining og Data Extraction | ProHoster","description":"","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"da_DK","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f, \u0432 \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 Data Mining \u0438 Data Extraction | ProHoster","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2020-10-22T18:43:19+00:00","article:modified_time":"2021-02-01T09:42:45+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"97890","title":null,"description":"","keywords":"","keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":"","og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":null,"breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-02-28 10:11:01","updated":"2022-10-02 23:04:48","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/97890","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=97890"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/97890\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/97891"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=97890"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=97890"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=97890"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}