🥇Selgitame välja, milles seisneb erinevus andmete kaevandamise ja andmete ekstraktsiooni vahel

Need for Data Science-related terms often confuses many people. Data Mining is frequently misunderstood as data extraction, but the truth is more complex. In this post, let's clarify Mining and understand the difference between Data Mining and Data Extraction.

What is Data Mining?

Data mining, also known as Knowledge Discovery in Databases (KDD), is a method commonly used to analyze large datasets using statistical and mathematical methods to identify hidden patterns or trends and extract value from them.

What can be done with Data Mining?

By automating the process, data mining tools can scan databases and efficiently detect hidden patterns. For businesses, data mining is often used to uncover correlations and relationships in data, helping to make optimal business decisions.

Application examples

After data mining gained popularity in the 1990s, companies across a wide range of industries, including retail, finance, healthcare, transportation, telecommunications, e-commerce, etc., began utilizing data mining techniques to gain insights from data. Data mining can help segment customers, detect fraud, forecast sales, and much more.

Customer Segmentation
By analyzing customer data and identifying characteristics of target customers, companies can group them into a separate category and provide tailored offers that meet their needs.
Market Basket Analysis
This technique is based on the theory that if you purchase a certain group of items, you are likely to buy another group of items. One well-known example is when fathers buy diapers for their babies, they tend to buy beer along with the diapers.
Sales Forecasting
This may seem similar to market basket analysis, but this time data analysis is used to predict when a customer will repurchase a product in the future. For example, a coach buys a can of protein that should last for 9 months. The store selling this protein plans to release a new one in 9 months, so the coach buys it again.
Fraud Detection
Andmete kaevandamine aitab luua mudelit petmise avastamiseks. Kogudes näidiseid petlike ja tõeliste aruannete hulgast, saavad ettevõtted õiguse määrata, millised tehingud on kahtlased.
Musterte avastamine tootmises
Tööstuses kasutatakse andmete kaevandamist, et aidata süsteemide projekteerimisel, avastades seoseid toote arhitektuuri, profiili ja klientide vajaduste vahel. Andmete kaevandamine suudab ka prognoosida toote arendamise ajakava ja kulusid.

Ja need on vaid mõned andmete kaevandamise kasutusjuhtumid.

Andmete kaevandamise etapid

Andmete kaevandamine on terviklik protsess, mis hõlmab andmete kogumist, valimist, puhastamist, muundamist ja ekstraheerimist, et hinnata mustreid ja lõpuks väärtust ekstraheerida.

Tavaliselt saab kogu andmete kaevandamise protsessi kokku võtta seitsmeks etapiks:

Andmete puhastamine
Reaalmaailmas ei ole andmed alati puhastatud ja struktureeritud. Need on sageli lärmakad, puudulikud ja võivad sisaldada vigu. Andmete kaevandamise tulemuse täpsuse tagamiseks tuleb andmed kõigepealt puhastada. Puhastamise meetoditeks on näiteks puuduvaid väärtusi täitmine, automaatne ja käsitsi kontroll jne.
Andmete integreerimine
See on etapp, kus andmed erinevatest allikatest ekstraheeritakse, kombineeritakse ja integreeritakse. Allikateks võivad olla andmebaasid, tekstifailid, tabelid, dokumendid, mitmemõõtmelised andmemassiivid, internet jne.
Andmete valimine
Tavaliselt ei ole kõik integreeritud andmed andmete kaevandamise jaoks vajalikud. Andmete valik on etapp, kus suurest andmebaasist valitakse ja ekstraheeritakse ainult kasulikud andmed.
Andmete töötlemine.
Peale andmete valimist muundatakse need andmete kaevandamiseks sobivatesse vormidesse. See protsess hõlmab normaliseerimist, agregeerimist, üldistamist jne.
Intelligentne andmeanalüüs
Siin algab andmete kaevandamise kõige olulisem osa — intelligentsete meetodite kasutamine mustrite leidmiseks. Protsess hõlmab regressiooni, klassifitseerimist, prognoosimist, klasterdamist, assotsiatsioonide uurimist ja palju muud.
Mudeli hindamine
See etapp on suunatud potentsiaalselt kasulike, arusaadavate mustrite tuvastamisele, samuti mustritele, mis kinnitavad hüpoteese.
Teadmiste esitlemine
Lõppstaadiumis esitatakse saadud teave atraktiivses vormis teadmiste esitlemise ja visualiseerimise meetodite abil.

Data Miningu puudused

Suured ajainvesteeringud ja vaeva
Kuna andmete kaevandamine on pikaajaline ja keeruline protsess, nõuab see palju produktiivsete ja kvalifitseeritud inimeste tööd. Andmeanalüüsi spetsialistid saavad kasutada võimsaid andmete kaevandamise tööriistu, kuid nad vajavad andmete ettevalmistamiseks ja tulemuste mõistmiseks spetsialiste. Seetõttu võib kogu teabe töötlemiseks kuluda aega.
Andmete privaatsus ja turvalisus
Kuna andmete kaevandamine kogub teavet klientide kohta turundusmeetodite abil, võib see rikkuda kasutajate konfidentsiaalsust. Lisaks võivad häkkerid saada juurde andmetele, mis on salvestatud andmete kaevandamise süsteemidesse. See esitab ohu kliendiandmete turvalisusele. Kui varastatud andmeid kasutatakse valesti, võib see kergesti teisi kahjustada.

Ülaltoodud on lühike sissejuhatus andmete kaevandamisse. Nagu mainisin, sisaldab andmete kaevandamine andmete kogumise ja integreerimise protsessi, mis hõlmab andmete eraldamise protsessi (data extraction). Sel juhul võib kindlalt öelda, et andmete eraldamine võib olla osa pikaajaliselt andmete kaevandamise protsessist.

Mis on Andmete Eraldamine?

Tuntud ka kui „veebandmete eraldamine“ ja „veebikogumine“, on see protsess andmete eraldamine (tavaliselt struktureerimata või halvasti struktureeritud) andmeallikatest kesksetesse kohtadesse ning koondamine ühte kohta ladustamiseks või edasise töötlemise jaoks. Eelkõige kuuluvad struktureerimata andmeallikate alla veebilehed, e-post, dokumendid, PDF-failid, skannitud tekst, peamiste raudade aruanded, lintfailid, reklaamid jne. Kesksed andmehanked võivad olla kohalikud, pilve- või hübriidlahendused. Oluline on meeles pidada, et andmete eraldamine ei hõlma töötlemist ega muud analüüsi, mis võib toimuda hiljem.

Mida saab teha Andmete Eraldamisega?

Peamiselt jagunevad andmete eraldamise eesmärgid 3 kategooriasse.

Arhiveerimine
Andmete ekstraktsioon võib muuta andmeid füüsilistest formaatidest, nagu raamatud, ajalehed, arved, digitaalseteks formaatideks, näiteks andmebaasidesse salvestamiseks või varundamiseks.
Andmeformaadi muutmine
Kui soovite andmeid oma praeguselt veebisaidilt uuele, mis on arendamise faasis, üle kanda, saate andmeid oma veebisaidilt pärida, neid välja tuues.
Andmeanalüüs
Tavaliselt analüüsitakse ekstraheeritud andmeid, et neist ülevaade saada. See võib tunduda sarnane andmete kaevandamise (data mining) analüüsiga, kuid pidage meeles, et andmeanalüüs on andmete ekstraheerimise eesmärk, mitte selle osa. Veelgi enam, andmeid analüüsitakse teistmoodi. Üks näide: veebipoe omanikud ekstraktsioonivad tooteinfot e-kaubanduse saitidelt, nagu Amazon, et jälgida konkurentsistrateegiaid reaalajas. Nii nagu andmete kaevandamine, on ka andmete ekstraheerimine automatiseeritud protsess, millel on palju eeliseid. Varem kopeerisid inimesed andmeid käsitsi ühest kohast teise, mis võttis palju aega. Andmete ekstraktsioon kiirendab kogumist ja suurendab oluliselt ekstraheeritud andmete täpsust.

Mõned andmete ekstraktsiooni rakendused

Nagu andmete kaevandamine, on andmete ekstraheerimine laialdaselt kasutusel erinevates tööstusharudes. Lisaks e-kaubanduse hindade jälgimisele võib andmete ekstraheerimine aidata oma teadusuuringutes, uudiste kogumises, turunduses, kinnisvaras, reisides ja turismis, konsultatsioonides, rahanduses ning mujal.

Müügivihjete genereerimine
Ettevõtted saavad andmeid välja ekstraktsioonida kataloogidest, nagu Yelp, Crunchbase, Yellowpages, ja genereerida müügivihjeid oma äriarengu jaoks. Allolevast videost saate teada, kuidas saada andmeid Yellowpages'ist veebikaabitsuse malliga.
Sisu ja uudiste kogumine
Sisu koguvad veebisaidid saavad regulaarselt andmevooge mitmest allikast ja hoiavad oma saidid ajakohastena.
Meeleolu analüüs
Pärast arvustuste, kommentaaride ja tagasiside ekstraktsiooni sotsiaalmeediast, nagu Instagram ja Twitter, saavad spetsialistid analüüsida nende taga olevaid arvamusi ning saada ülevaadet sellest, kuidas bränd, toode või nähtus on vastu võetud.

Andmete ekstraheerimise sammud

Andmete väljavõtt on ETL (Extract, Transform, Load: väljavõtmine, transformeerimine, laadimine) ja ELT (väljavõtmine, laadimine ja transformeerimine) esimene etapp. ETL ja ELT on osa lõpuni viidud andmete integreerimise strateegiast. Teisisõnu, andmete väljavõtt võib olla osa nende kaevandamisest.

Väljavõttmine, transformeerimine, laadimine

Kui andmete kaevandamine on teabe hankimine suurtest andmemassiividest, siis andmete väljavõtt on tunduvalt lühem ja lihtsam protsess. Selle saab kokku võtta kolme etappi:

Andmeallika valimine
Valige allikas, millest soovite andmeid väljavõtta, näiteks veebisait.
Andmete kogumine
Saada veebisaidile 'GET' päring ja analüüsi saadud HTML-dokumenti programmeerimiskeelte abil, nagu Python, PHP, R, Ruby jne.
Andmete salvestamine
Salvestage andmed oma kohalikku andmebaasi või pilvesalvestusse tulevikuks. Kui olete kogenud arendaja, võivad eespool mainitud sammud teile tunduda lihtsad. Kuid kui te ei programmeeri, on olemas kiirem tee – kasutada andmete väljavõtu tööriistu, nagu Octoparse. Andmete väljavõtu tööriistad, nagu ka andmete kaevandamise tööriistad, on loodud selleks, et säästa energiat ja muuta andmete töötlemine lihtsaks kõigile. Need tööriistad on mitte ainult ökonoomsed, vaid ka algajatele mugavad. Nad võimaldavad kasutajatel andmeid koguda mõne minuti jooksul, salvestada neid pilve ja eksportida mitmesugustesse formaatidesse: Excel, CSV, HTML, JSON või veebisaidi andmebaasidesse API kaudu.

Andmete väljavõtu puudused

Serveri rike
Kui andmeid väljavõetakse suurtes kogustes, võib sihtveebisaidi server üle koormata, mis võib viia serveri riketeeni. See tekitab kahju saidi omaniku huvidele.
IP-aadressi blokeerimine
Kui isik kogub andmeid liiga tihti, võivad veebisaidid tema IP-aadressi blokeerida. Ressursi võib täielikult blokeerida või juurdepääsu piirata, muutes andmed puudulikeks. Andmete väljavõtmiseks ja blokeeringute vältimiseks tuleb seda teha mõõdetud tempos ning rakendada mõningaid takistuste vältimise meetodeid.
Õiguslikud probleemid
Veebist andmete ekstraktsioon satub halli tsooni, kui räägitakse seaduslikkusest. Suured saidid nagu Linkedin ja Facebook väidavad selgelt oma kasutustingimustes, et igasugune automaatne andmete ekstraktsioon on keelatud. Ettevõtete vahel on olnud palju kohtuasju botitegevuse tõttu.

Peamised erinevused andmete kaevandamise ja andmete ekstraktsiooni vahel

Andmete kaevandamist nimetatakse ka teadmiste avastamiseks andmebaasides, teadmiste ekstraktsiooniks, andmete/mustrite analüüsiks, teabe kogumiseks. Andmete ekstraktsioon kasutab vaheldumisi veebandmete ekstraktsiooni, veebilehtede skaneerimist, andmete kogumist jne.
Andmete kaevandamise uuringud põhinevad peamiselt struktureeritud andmetel, samas kui andmete ekstraktsiooni puhul eraldatakse andmed tavaliselt struktureerimata või halvasti struktureeritud allikatest.
Andmete kaevandamise eesmärk on muuta andmed analüüsimise jaoks kasulikumaks. Andmete ekstraktsioon on andmete kogumine ühte kohta, kus neid saab säilitada või töödelda.
Andmete kaevandamise analüüs põhineb matemaatilistel meetoditel mustrite või trendide tuvastamiseks. Andmete ekstraktsioon põhineb programmeerimiskeeltel või andmete ekstraktsiooni tööriistadel allikate läbimiseks.
Andmete kaevandamise eesmärk on leida fakte, mis on varem olnud tundmatud või unustatud, samas kui andmete ekstraktsioon tegeleb juba olemasoleva teabega.
Andmete kaevandamine on keerulisem ja nõuab suurt investeeringut inimeste koolitusse. Andmete ekstraktsioon võib õigete tööriistade kasutamisel olla äärmiselt lihtne ja kulutõhus.

Me aitame algajatel mitte andmete seas segadusse minna. Erakordselt Habrati liikmete jaoks oleme loonud sooduskoodi HABR, mis annab lisaks 10% allahindlusele, mis on näidatud bänneril.