Diese beiden Schlagworte der Datenwissenschaft verwirren viele Menschen. Data Mining wird oft als das Extrahieren und Abrufen von Daten missverstanden, in Wirklichkeit ist es jedoch viel komplexer. In diesem Beitrag geben wir dem Mining den letzten Schliff und erfahren den Unterschied zwischen Data Mining und Datenextraktion.
Was ist Data Mining?
Data Mining, auch Data Mining genannt Datenbank-Knowledge-Discovery (KDD)ist eine Technik, die häufig zur Analyse großer Datenmengen mithilfe statistischer und mathematischer Techniken verwendet wird, um verborgene Muster oder Trends zu finden und daraus Werte zu extrahieren.
Was können Sie mit Data Mining machen?
Durch die Automatisierung des Prozesses kann Datenbanken scannen und versteckte Muster effektiv identifizieren. Für Unternehmen wird Data Mining häufig eingesetzt, um Muster und Beziehungen in Daten zu identifizieren und so bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Anwendungsbeispiele
Nachdem Data Mining in den 1990er Jahren weit verbreitet war, begannen Unternehmen in den unterschiedlichsten Branchen, darunter Einzelhandel, Finanzen, Gesundheitswesen, Transportwesen, Telekommunikation, E-Commerce usw., Data-Mining-Techniken einzusetzen, um Informationen auf Datenbasis zu gewinnen. Data Mining kann dabei helfen, Kunden zu segmentieren, Betrug aufzudecken, Verkäufe zu prognostizieren und vieles mehr.
- Kundensegmentierung
Durch die Analyse von Kundendaten und die Identifizierung der Merkmale von Zielkunden können Unternehmen diese einer bestimmten Gruppe zuordnen und spezielle Angebote anbieten, die ihren Bedürfnissen entsprechen. - Warenkorbanalyse
Diese Technik basiert auf der Theorie, dass die Wahrscheinlichkeit, dass Sie eine andere Produktgruppe kaufen, größer ist, wenn Sie eine bestimmte Produktgruppe kaufen. Ein berühmtes Beispiel: Wenn Väter Windeln für ihre Babys kaufen, neigen sie dazu, zu den Windeln auch Bier zu kaufen. - Umsatzprognosen
Dies mag einer Warenkorbanalyse ähneln, doch dieses Mal wird die Datenanalyse verwendet, um vorherzusagen, wann ein Kunde ein Produkt in Zukunft erneut kaufen wird. Ein Trainer kauft beispielsweise eine Dose Protein, die 9 Monate reichen soll. Der Laden, der dieses Protein verkauft, plant, in 9 Monaten ein neues auf den Markt zu bringen, sodass der Trainer es erneut kaufen wird. - Entdeckung eines Betruges
Data Mining hilft bei der Erstellung von Modellen zur Betrugserkennung. Durch das Sammeln von Stichproben betrügerischer und legitimer Berichte können Unternehmen feststellen, welche Transaktionen verdächtig sind. - Mustererkennung in der Produktion
In der Fertigungsindustrie wird Data Mining zur Unterstützung des Systemdesigns eingesetzt, indem die Beziehung zwischen Produktarchitektur, Profil und Kundenbedürfnissen ermittelt wird. Mithilfe von Data Mining können auch Produktentwicklungszeiten und -kosten vorhergesagt werden.
Und das sind nur einige Einsatzszenarien für Data Mining.
Data-Mining-Phasen
Data Mining ist der ganzheitliche Prozess des Sammelns, Auswählens, Bereinigens, Transformierens und Extrahierens von Daten, um Muster zu bewerten und letztendlich einen Mehrwert zu schaffen.
Grundsätzlich lässt sich der gesamte Data-Mining-Prozess in 7 Phasen zusammenfassen:
- Datenreinigung
In der realen Welt sind Daten nicht immer bereinigt und strukturiert. Sie sind oft verrauscht, unvollständig und können Fehler enthalten. Um sicherzustellen, dass das Data-Mining-Ergebnis korrekt ist, müssen Sie zunächst die Daten bereinigen. Einige Reinigungsmethoden umfassen das Ausfüllen fehlender Werte, die automatische und manuelle Überprüfung usw. - Datenintegration
In dieser Phase werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, kombiniert und integriert. Quellen können Datenbanken, Textdateien, Tabellenkalkulationen, Dokumente, mehrdimensionale Datensätze, das Internet usw. sein. - Datenerfassung
Typischerweise werden beim Data Mining nicht alle integrierten Daten benötigt. Beim Datensampling handelt es sich um die Phase, in der nur nützliche Daten ausgewählt und aus einer großen Datenbank extrahiert werden. - Datenkonvertierung
Sobald die Daten ausgewählt sind, werden sie in geeignete Formen für das Mining umgewandelt. Dieser Prozess umfasst Normalisierung, Aggregation, Generalisierung usw. - Data Mining
Hier kommt der wichtigste Teil des Data Mining – die Verwendung intelligenter Methoden, um darin Muster zu finden. Der Prozess umfasst Regression, Klassifizierung, Vorhersage, Clustering, Assoziationslernen und mehr. - Modellbewertung
Dieser Schritt zielt darauf ab, potenziell nützliche, leicht verständliche und hypothesenunterstützende Muster zu identifizieren. - Wissensrepräsentation
Im letzten Schritt werden die gewonnenen Informationen mithilfe von Wissensdarstellungs- und Visualisierungsmethoden in attraktiver Form präsentiert.
Nachteile von Data Mining
- Großer Zeit- und Arbeitsaufwand
Da Data Mining ein langer und komplexer Prozess ist, erfordert es viel Arbeit von produktiven und qualifizierten Mitarbeitern. Data-Miner können leistungsstarke Data-Mining-Tools nutzen, benötigen jedoch Experten, um die Daten aufzubereiten und die Ergebnisse zu verstehen. Daher kann es einige Zeit dauern, bis alle Informationen verarbeitet sind. - Datenschutz und Sicherheit
Da Data Mining Kundeninformationen mithilfe von Marktmethoden sammelt, kann es die Privatsphäre der Benutzer verletzen. Darüber hinaus können Hacker an Daten gelangen, die in Data-Mining-Systemen gespeichert sind. Dies stellt eine Gefahr für die Sicherheit der Kundendaten dar. Werden die gestohlenen Daten missbraucht, kann es leicht zu Schäden für andere kommen.
Oben finden Sie eine kurze Einführung in das Data Mining. Wie ich bereits erwähnt habe, umfasst Data Mining den Prozess des Sammelns und Integrierens von Daten, einschließlich des Prozesses der Datenextraktion. In diesem Fall kann man mit Sicherheit sagen, dass die Datenextraktion Teil eines langfristigen Data-Mining-Prozesses sein kann.
Was ist Datenextraktion?
Bei diesem Prozess, der auch als „Web Data Mining“ und „Web Scraping“ bezeichnet wird, werden Daten aus (normalerweise unstrukturierten oder schlecht strukturierten) Datenquellen an zentralen Orten extrahiert und zur Speicherung oder Weiterverarbeitung an einem Ort zentralisiert. Zu den unstrukturierten Datenquellen gehören insbesondere Webseiten, E-Mails, Dokumente, PDF-Dateien, gescannter Text, Mainframe-Berichte, Reel-to-Reel-Dateien, Werbung usw. Zentralisierter Speicher kann lokal, in der Cloud oder hybrid sein. Es ist wichtig zu bedenken, dass die Datenextraktion keine Verarbeitung oder andere Analyse umfasst, die später erfolgen kann.
Was kann man mit der Datenextraktion machen?
Grundsätzlich lassen sich Datenextraktionszwecke in drei Kategorien einteilen.
- Archivierung
Durch die Datenextraktion können Daten aus physischen Formaten (Bücher, Zeitungen, Rechnungen) in digitale Formate umgewandelt werden, beispielsweise in Datenbanken zur Speicherung oder Sicherung. - Ändern des Datenformats
Wenn Sie Daten von Ihrer aktuellen Site auf eine neue, in der Entwicklung befindliche Site migrieren möchten, können Sie Daten von Ihrer eigenen Site sammeln, indem Sie sie extrahieren. - Анализ данных
Eine zusätzliche Analyse der extrahierten Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen ist üblich. Dies mag dem Data Mining ähneln, aber bedenken Sie, dass Data Mining der Zweck des Data Mining ist und nicht Teil davon. Darüber hinaus werden die Daten unterschiedlich analysiert. Ein Beispiel: Online-Shop-Betreiber extrahieren Produktinformationen von E-Commerce-Seiten wie Amazon, um die Strategien der Wettbewerber in Echtzeit zu überwachen. Wie das Data Mining ist auch die Datenextraktion ein automatisierter Prozess, der viele Vorteile bietet. In der Vergangenheit mussten Daten manuell von einem Ort an einen anderen kopiert und eingefügt werden, was sehr zeitaufwändig war. Die Datenextraktion beschleunigt die Erfassung und verbessert die Genauigkeit der extrahierten Daten erheblich.
Einige Beispiele für die Verwendung der Datenextraktion
Ähnlich wie Data Mining wird Data Mining in verschiedenen Branchen häufig eingesetzt. Neben der Überwachung der Preise im E-Commerce kann Data Mining bei Ihrer eigenen Recherche, Nachrichtenaggregation, Marketing, Immobilien, Reisen und Tourismus, Beratung, Finanzen und vielem mehr hilfreich sein.
- Ligogenierung
Unternehmen können Daten aus Verzeichnissen extrahieren: Yelp, Crunchbase, Yellowpages und Leads für die Geschäftsentwicklung generieren. Sie können sich das Video unten ansehen, um zu erfahren, wie Sie Daten aus Yellowpages extrahieren . - Aggregation von Inhalten und Nachrichten
Content-Aggregation-Websites können regelmäßige Datenströme aus mehreren Quellen empfangen und ihre Websites auf dem neuesten Stand halten. - Stimmungsanalyse
Durch das Extrahieren von Bewertungen, Kommentaren und Feedback von Social-Media-Seiten wie Instagram und Twitter können Experten die zugrunde liegenden Stimmungen analysieren und Einblicke in die Wahrnehmung einer Marke, eines Produkts oder eines Phänomens gewinnen.
Schritte zur Datenextraktion
Die Datenextraktion ist die erste Stufe von ETL (Abkürzung: Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load and Transform). ETL und ELT sind selbst Teil einer vollständigen Datenintegrationsstrategie. Mit anderen Worten: Die Datenextraktion kann Teil des Data Mining sein.
Extrahieren, konvertieren, laden
Während es beim Data Mining darum geht, Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren, ist die Datenextraktion ein viel kürzerer und einfacherer Prozess. Es kann auf drei Stufen reduziert werden:
- Auswählen einer Datenquelle
Wählen Sie die Quelle aus, aus der Sie Daten extrahieren möchten, beispielsweise eine Website. - Datensammlung
Senden Sie eine „GET“-Anfrage an die Site und analysieren Sie das resultierende HTML-Dokument mit Programmiersprachen wie Python, PHP, R, Ruby usw. - Datenspeicherung
Speichern Sie Daten für die zukünftige Verwendung in Ihrer lokalen Datenbank oder im Cloud-Speicher. Wenn Sie ein erfahrener Programmierer sind, der Daten extrahieren möchte, mögen Ihnen die oben genannten Schritte einfach erscheinen. Wenn Sie jedoch nicht programmieren, besteht eine Abkürzung darin, Datenextraktionstools zu verwenden, z. B. . Datenextraktionstools wie Data-Mining-Tools sind darauf ausgelegt, Energie zu sparen und die Datenverarbeitung für jedermann einfach zu machen. Diese Werkzeuge sind nicht nur wirtschaftlich, sondern auch einsteigerfreundlich. Sie ermöglichen es Benutzern, Daten innerhalb von Minuten zu sammeln, in der Cloud zu speichern und in viele Formate zu exportieren: Excel, CSV, HTML, JSON oder über eine API in Website-Datenbanken.
Nachteile der Datenextraktion
- Serverabsturz
Beim Abrufen von Daten in großem Umfang kann es zu einer Überlastung des Webservers der Zielseite kommen, was zum Absturz des Servers führen kann. Dies würde den Interessen des Websitebesitzers schaden. - Verbot durch IP
Wenn eine Person zu häufig Daten sammelt, blockieren Websites möglicherweise ihre IP-Adresse. Die Ressource kann eine IP-Adresse vollständig verweigern oder den Zugriff einschränken, wodurch die Daten unvollständig werden. Um Daten abzurufen und Blockierungen zu vermeiden, müssen Sie dies mit mäßiger Geschwindigkeit tun und einige Antiblockiertechniken verwenden. - Probleme mit dem Gesetz
Das Extrahieren von Daten aus dem Internet fällt in Bezug auf die Legalität in eine Grauzone. Große Seiten wie Linkedin und Facebook weisen in ihren Nutzungsbedingungen klar darauf hin, dass jegliche automatisierte Datenextraktion verboten ist. Aufgrund von Bot-Aktivitäten kam es zu zahlreichen Rechtsstreitigkeiten zwischen Unternehmen.
Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Datenextraktion
- Data Mining wird auch als Wissensentdeckung in Datenbanken, Wissensextraktion, Daten-/Musteranalyse und Informationsbeschaffung bezeichnet. Datenextraktion wird austauschbar mit Web-Datenextraktion, Web-Crawling, Data Mining usw. verwendet.
- Die Data-Mining-Forschung basiert hauptsächlich auf strukturierten Daten, während sie beim Data-Mining meist aus unstrukturierten oder schlecht strukturierten Quellen extrahiert werden.
- Das Ziel des Data Mining besteht darin, Daten für die Analyse nützlicher zu machen. Unter Datenextraktion versteht man die Sammlung von Daten an einem Ort, wo sie gespeichert oder verarbeitet werden können.
- Die Analyse im Data Mining basiert auf mathematischen Methoden zur Identifizierung von Mustern oder Trends. Die Datenextraktion basiert auf Programmiersprachen oder Datenextraktionstools zum Crawlen von Quellen.
- Das Ziel des Data Mining besteht darin, bisher unbekannte oder ignorierte Fakten zu finden, während sich die Datenextraktion mit vorhandenen Informationen befasst.
- Data Mining ist komplexer und erfordert große Investitionen in die Schulung der Mitarbeiter. Die Datenextraktion mit dem richtigen Tool kann äußerst einfach und kostengünstig sein.
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Source: habr.com