Diese beiden trendigen Begriffe, die mit Data Science verbunden sind, verwirren viele Menschen. Data Mining wird oft fälschlicherweise als Datenextraktion und -erfassung verstanden, aber in Wirklichkeit ist alles viel komplizierter. In diesem Beitrag werden wir die Punkte über Mining klären und den Unterschied zwischen Data Mining und Data Extraction herausfinden.
Was ist Data Mining?
Data Mining, auch genannt Knowledge Discovery in Databases (KDD), ist eine Methode, die häufig für die Analyse großer Datenmengen verwendet wird, um versteckte Muster oder Trends zu finden und aus ihnen Wert zu schöpfen, oft unter Verwendung statistischer und mathematischer Methoden.
Was kann man mit Data Mining tun?
Durch die Automatisierung des Prozesses können Datenbanken durchsuchen und effektiv versteckte Muster aufdecken. Für Unternehmen wird Data Mining häufig eingesetzt, um Muster und Zusammenhänge in Daten zu ermitteln, die dabei helfen, optimale Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Anwendungsbeispiele
Nachdem Data Mining in den 1990er Jahren weit verbreitet wurde, begannen Unternehmen aus verschiedenen Branchen, darunter Einzelhandel, Finanzen, Gesundheitswesen, Transport, Telekommunikation, E-Commerce usw., Methoden des Data Minings einzusetzen, um Informationen aus Daten zu gewinnen. Data Mining kann helfen, Kunden zu segmentieren, Betrug aufzudecken, Verkäufe vorherzusagen und vieles mehr.
- Kundensegmentierung
Durch die Analyse von Kundendaten und die Identifizierung der Merkmale von Zielkunden können Unternehmen diese in separate Gruppen einteilen und maßgeschneiderte Angebote unterbreiten, die ihren Bedürfnissen entsprechen. - Warenkorbanalyse
Diese Methode basiert auf der Theorie, dass, wenn Sie eine bestimmte Gruppe von Produkten kaufen, es wahrscheinlich ist, dass Sie auch eine andere Produktgruppe kaufen. Ein bekanntes Beispiel: Wenn Väter Windeln für ihre Babys kaufen, kaufen sie in der Regel auch Bier zusammen mit den Windeln. - Verkaufsprognose
Dies mag wie eine Analyse des Marktportfolios erscheinen, aber diesmal wird die Datenanalyse genutzt, um vorherzusagen, wann der Käufer in Zukunft das Produkt erneut kaufen wird. Zum Beispiel kauft ein Trainer eine Dose Protein, die für 9 Monate reichen sollte. Der Shop, der dieses Protein verkauft, plant, in 9 Monaten eine neue auf den Markt zu bringen, damit der Trainer es erneut kauft. - Betrugserkennung
Data Mining hilft beim Aufbau von Modellen zur Betrugserkennung. Durch das Sammeln von Mustern betrügerischer und wahrheitsgemäßer Berichte erhalten Unternehmen die Möglichkeit, verdächtige Transaktionen zu identifizieren. - Mustererkennung in der Produktion
In der verarbeitenden Industrie wird Data Mining eingesetzt, um bei der Gestaltung von Systemen zu helfen, indem Beziehungen zwischen der Produktarchitektur, dem Profil und den Bedürfnissen der Kunden aufgedeckt werden. Data Mining kann auch die Entwicklungszeiten und Kosten von Produkten vorhersagen.
Und das sind nur einige Anwendungsfälle für Data Mining.
Phasen des Data Mining
Data Mining ist ein ganzheitlicher Prozess des Sammelns, Auswählens, Reinigens, Transformierens und Extrahierens von Daten zur Bewertung von Mustern und letztendlich zur Wertschöpfung.
Im Allgemeinen kann der gesamte Data Mining-Prozess in 7 Phasen zusammengefasst werden:
- Datenreinigung
In der realen Welt werden Daten nicht immer gereinigt und strukturiert. Oft sind sie rauschhaft, unvollständig und können Fehler enthalten. Um sicherzustellen, dass das Ergebnis des Data Mining genau ist, müssen die Daten zuerst gereinigt werden. Zu den Methoden der Datenreinigung gehören das Ausfüllen fehlender Werte, automatisierte und manuelle Kontrollen usw. - Datenintegration
Dies ist die Phase, in der Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, kombiniert und integriert werden. Zu den Quellen können Datenbanken, Textdateien, Tabellenkalkulationen, Dokumente, mehrdimensionale Datenarrays, das Internet usw. gehören. - Datenauswahl
In der Regel sind nicht alle integrierten Daten für das Data Mining erforderlich. Die Datenauswahl ist die Phase, in der aus einer großen Datenbank nur nützliche Daten ausgewählt und extrahiert werden. - Datentransformation
Nach der Auswahl werden die Daten in geeignete Formen für das Data Mining umgewandelt. Dieser Prozess umfasst Normalisierung, Aggregation, Generalisierung usw. - Intelligente Datenanalyse
Hier beginnt der wichtigste Teil des Data Mining — die Verwendung intelligenter Methoden zur Mustererkennung. Der Prozess umfasst Regression, Klassifizierung, Prognose, Clusteranalyse, Assoziationsstudien und vieles mehr. - Modellbewertung
Dieser Schritt zielt darauf ab, potenziell nützliche, leicht verständliche Muster sowie Muster, die Hypothesen stützen, zu identifizieren. - Wissensdarstellung
In der abschließenden Phase wird die gewonnene Information ansprechend dargestellt, unter Verwendung von Methoden der Wissensdarstellung und Visualisierung.
Nachteile des Data Mining
- Hoher Zeit- und Arbeitsaufwand
Da Data Mining ein langwieriger und komplexer Prozess ist, erfordert es erhebliche Arbeit von produktiven und qualifizierten Fachleuten. Datenanalysten können auf leistungsstarke Data Mining-Tools zurückgreifen, benötigen jedoch Spezialisten zur Datenaufbereitung und zum Verständnis der Ergebnisse. Daher kann die Verarbeitung aller Informationen einige Zeit in Anspruch nehmen. - Datenschutz und Datensicherheit
Da Data Mining Informationen über Kunden mithilfe von Marktforschungsmethoden sammelt, kann dies die Privatsphäre der Nutzer beeinträchtigen. Darüber hinaus können Hacker Zugang zu in Data Mining-Systemen gespeicherten Daten erhalten. Dies stellt eine Bedrohung für die Sicherheit der Kundendaten dar. Wenn gestohlene Daten missbraucht werden, kann dies leicht anderen schaden.
Oben finden Sie eine kurze Einführung in das Data Mining. Wie bereits erwähnt, umfasst Data Mining den Prozess des Sammelns und Integratierens von Daten, der den Prozess der Datenextraktion einschließt. In diesem Fall kann man mit Sicherheit sagen, dass die Datenextraktion Teil des langwierigen Data Mining-Prozesses sein kann.
Was ist Datenextraktion?
Auch bekannt als „Web-Datenextraktion“ und „Web-Scraping“ ist dieser Prozess der Akt des Extrahierens von Daten aus (gewöhnlich unstrukturierten oder schlecht strukturierten) Datenquellen in zentralisierte Orte und deren Zentralisierung an einem Ort zur Speicherung oder weiteren Verarbeitung. Insbesondere zu den unstrukturierten Datenquellen gehören Webseiten, E-Mails, Dokumente, PDF-Dateien, gescannte Texte, Mainframe-Berichte, Tonbanddateien, Anzeigen usw. Zentrale Speicherorte können lokal, cloud-basiert oder hybrid sein. Es ist wichtig zu beachten, dass die Datenextraktion keine Verarbeitung oder andere Analysen umfasst, die später stattfinden könnten.
Was kann mit Data Extraction gemacht werden?
In der Regel werden die Ziele der Datenextraktion in 3 Kategorien unterteilt.
- Archivierung
Data Extraction kann Daten aus physikalischen Formaten: Büchern, Zeitungen, Rechnungen in digitale Formate umwandeln, z.B. Datenbanken zur Speicherung oder Sicherung. - Datenformat ändern
Wenn Sie Daten von Ihrer aktuellen Website auf eine neue, sich in der Entwicklung befindliche Website übertragen möchten, können Sie Daten von Ihrer eigenen Website sammeln, indem Sie sie extrahieren. - Datenanalyse
Eine zusätzliche Analyse der extrahierten Daten ist weit verbreitet, um Einblicke in diese zu gewinnen. Dies kann ähnlich wie die Datenanalyse beim Data Mining erscheinen, aber beachten Sie, dass die Datenanalyse das Ziel der Extraktion ist, aber nicht Teil davon. Darüber hinaus werden Daten anders analysiert. Ein Beispiel: Besitzer von Online-Shops extrahieren Produktinformationen von E-Commerce-Websites wie Amazon, um Wettbewerbsstrategien in Echtzeit zu überwachen. Wie beim Data Mining ist auch die Datenextraktion ein automatisierter Prozess mit vielen Vorteilen. Früher haben Menschen Daten manuell von einem Ort an einen anderen kopiert und eingefügt, was sehr zeitaufwendig war. Die Datenextraktion beschleunigt die Sammlung und erhöht die Genauigkeit der extrahierten Daten erheblich.
Einige Anwendungsbeispiele für Data Extraction
Ähnlich wie Data Mining wird die Datenextraktion in verschiedenen Branchen weit verbreitet eingesetzt. Neben der Preisüberwachung im E-Commerce kann die Datenextraktion bei eigenen Recherchen, der Aggregation von Nachrichten, im Marketing, in der Immobilienbranche, im Reise- und Tourismussektor, in der Beratung, der Finanzwelt und vielem mehr helfen.
- Leadgenerierung
Unternehmen können Daten aus Verzeichnissen wie Yelp, Crunchbase, Yellowpages extrahieren und Leads für die Geschäftsentwicklung generieren. Sie können das folgende Video ansehen, um zu erfahren, wie Sie Daten aus Yellowpages mit Hilfe von . - Inhalts- und Nachrichtenaggregation
Inhaltsaggregierende Websites können regelmäßige Datenströme aus mehreren Quellen erhalten und ihre Websites auf dem neuesten Stand halten. - Sentiment-Analyse
Nach der Extraktion von Bewertungen, Kommentaren und Feedbacks aus sozialen Netzwerken wie Instagram und Twitter können Fachleute die zugrunde liegenden Meinungen analysieren und Einblicke gewinnen, wie die Marke, das Produkt oder ein Phänomen wahrgenommen wird.
Schritte zur Datenextraktion
Die Datenextraktion ist der erste Schritt im ETL-Prozess (Extract, Transform, Load: extrahieren, transformieren, laden) und ELT (extrahieren, laden, transformieren). ETL und ELT sind Teil einer umfassenden Datenintegrationsstrategie. Mit anderen Worten, die Datenextraktion kann ein Teil ihrer Gewinnung sein.
Extrahieren, Transformieren, Laden
Während Data Mining die Informationsgewinnung aus großen Datenmengen beinhaltet, ist die Datenextraktion ein viel kürzerer und einfacher Prozess. Sie lässt sich auf drei Schritte reduzieren:
- Auswahl der Datenquelle
Wählen Sie die Quelle, aus der Sie Daten extrahieren möchten, z. B. eine Website. - Datensammlung
Senden Sie eine 'GET'-Anfrage an die Website und analysieren Sie das erhaltene HTML-Dokument mit Programmiersprachen wie Python, PHP, R, Ruby usw. - Datenspeicherung
Speichern Sie die Daten in Ihrer lokalen Datenbank oder in einem Cloud-Speicher zur späteren Verwendung. Wenn Sie ein erfahrener Programmierer sind, der Daten extrahieren möchte, erscheinen Ihnen die oben genannten Schritte möglicherweise einfach. Wenn Sie jedoch nicht programmieren, gibt es einen schnelleren Weg: Nutzen Sie Datenextraktionstools wie . Die Werkzeuge zur Datenextraktion, ebenso wie die Werkzeuge zur Datenanalyse, wurden entwickelt, um Energie zu sparen und die Datenverarbeitung für alle einfach zu gestalten. Diese Werkzeuge sind nicht nur kosteneffizient, sondern auch benutzerfreundlich für Einsteiger. Sie ermöglichen es den Nutzern, Daten in wenigen Minuten zu sammeln, sie in der Cloud zu speichern und in viele Formate zu exportieren: Excel, CSV, HTML, JSON oder in Datenbanken auf der Website über API.
Nachteile der Datenextraktion
- Serverausfall
Bei der Datenextraktion in großem Maßstab kann der Webserver der Zielseite überlastet werden, was zu einem Serverausfall führen kann. Dies schadet den Interessen des Website-Besitzers. - IP-Sperre
Wenn eine Person zu häufig Daten sammelt, können Websites ihre IP-Adresse sperren. Die Ressource kann die IP-Adresse vollständig blockieren oder den Zugang einschränken, wodurch die Daten unvollständig werden. Um Daten zu extrahieren und eine Sperre zu vermeiden, sollte dies in moderatem Tempo erfolgen und einige Anti-Blockier-Methoden angewendet werden. - Rechtsprobleme
Die Datenextraktion aus dem Web bewegt sich in einer rechtlichen Grauzone. Große Websites wie LinkedIn und Facebook erklären in ihren Nutzungsbedingungen ausdrücklich, dass automatisierte Datenextraktionen untersagt sind. Zwischen den Unternehmen gab es viele Klageverfahren aufgrund der Aktivitäten von Bots.
Wesentliche Unterschiede zwischen Datenanalyse und Datenextraktion
- Datenanalyse wird auch als Wissensentdeckung in Datenbanken, Wissensextraktion, Daten-/Musteranalyse und Informationssammlung bezeichnet. Datenextraktion wird synonym mit Web-Datenextraktion, Web-Scraping, Datensammlung usw. verwendet.
- Datenanalysen basieren hauptsächlich auf strukturierten Daten, während bei der Datenextraktion diese normalerweise aus unstrukturierten oder schlecht strukturierten Quellen stammen.
- Das Ziel der Datenanalyse ist es, die Daten für die Analyse nützlicher zu machen. Datenextraktion ist das Sammeln von Daten an einem Ort, wo sie gespeichert oder verarbeitet werden können.
- Die Analyse bei der Datenanalyse basiert auf mathematischen Methoden zur Identifizierung von Mustern oder Trends. Die Datenextraktion nutzt Programmiersprachen oder Datenextraktionstools zum Durchsuchen der Quellen.
- Ziel der Datenanalyse ist es, Fakten zu finden, die zuvor unbekannt oder ignoriert wurden, während sich die Datenextraktion mit bestehenden Informationen beschäftigt.
- Data Mining ist komplexer und erfordert größere Investitionen in die Ausbildung von Menschen. Data Extraction kann bei Verwendung des richtigen Werkzeugs äußerst einfach und kosteneffizient sein.
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Quelle: habr.com
