Nous examinons la différence entre Data Mining et Data Extraction

Ces deux termes à la mode liés à la science des données, souvent confondus, peuvent troubler de nombreuses personnes. L'exploration de données est souvent mal comprise comme l'extraction et l'obtention de données, mais la réalité est bien plus complexe. Dans cet article, mettons les points sur les i et clarifions la différence entre l'exploration de données et l'extraction de données.

Qu'est-ce que l'exploration de données ?

L'exploration de données, également appelée découverte de connaissances dans les bases de données (KDD), est une méthode souvent utilisée pour analyser de grands ensembles de données à l'aide de méthodes statistiques et mathématiques afin de rechercher des motifs cachés ou des tendances et d'en extraire de la valeur.

Que peut-on faire avec l'exploration de données ?

En automatisant le processus, les outils d'exploration de données peuvent parcourir les bases de données et identifier efficacement les motifs cachés. Pour les entreprises, l'exploration de données est souvent utilisée pour identifier des motifs et des relations dans les données, aidant ainsi à prendre des décisions optimales.

Exemples d'application

Après que l'exploration de données a gagné en popularité dans les années 1990, des entreprises de divers secteurs, tels que le commerce de détail, la finance, la santé, le transport, les télécommunications, le commerce électronique, etc., ont commencé à utiliser des méthodes d'exploration de données pour obtenir des informations basées sur les données. L'exploration de données peut aider à segmenter les clients, à détecter la fraude, à prévoir les ventes et bien plus encore.

• Segmentation des clients
  En analysant les données des clients et en identifiant les caractéristiques des clients cibles, les entreprises peuvent les classer dans des groupes distincts et leur faire des offres spéciales qui répondent à leurs besoins.
• Analyse du panier de marché
  Cette méthode repose sur la théorie selon laquelle si vous achetez un certain groupe de produits, il est probable que vous achetiez un autre groupe de produits. Un exemple célèbre : lorsque les pères achètent des couches pour leurs bébés, ils ont tendance à acheter de la bière en même temps que les couches.
• Prévision des ventes
  Cela peut sembler similaire à l'analyse du panier de marché, mais cette fois, l'analyse des données est utilisée pour prévoir quand un client achètera à nouveau un produit à l'avenir. Par exemple, un entraîneur achète un pot de protéine qui devrait durer 9 mois. Le magasin qui vend cette protéine prévoit de sortir une nouvelle version dans 9 mois, afin que l'entraîneur l'achète à nouveau.
• Détection de fraude
  L'exploration de données aide à construire des modèles pour détecter les fraudes. En recueillant des échantillons de rapports frauduleux et véridiques, les entreprises peuvent identifier quelles transactions sont suspectes.
• Détection de schémas dans la production
  Dans l'industrie manufacturière, l'exploration de données est utilisée pour aider à concevoir des systèmes, en mettant en évidence les relations entre l'architecture du produit, le profil et les besoins des clients. L'exploration de données peut également prédire les délais de développement des produits et les coûts.

Et ce ne sont là que quelques scénarios d'utilisation de l'exploration de données.

Étapes de l'exploration de données

L'exploration de données est un processus complet de collecte, de sélection, de nettoyage, de transformation et d'extraction de données pour évaluer des motifs et, en fin de compte, extraire de la valeur.

En général, l'ensemble du processus d'exploration de données peut être résumé en 7 étapes :

1. Nettoyage des données
   Dans le monde réel, les données ne sont pas toujours nettoyées et structurées. Souvent, elles sont bruyantes, incomplètes et peuvent contenir des erreurs. Pour s'assurer que le résultat de l'exploration de données est précis, il est d'abord nécessaire de nettoyer les données. Certaines méthodes de nettoyage incluent le remplissage des valeurs manquantes, le contrôle automatique et manuel, etc.
2. Intégration des données
   C'est l'étape où les données provenant de différentes sources sont extraites, combinées et intégrées. Les sources peuvent être des bases de données, des fichiers texte, des feuilles de calcul, des documents, des tableaux multidimensionnels de données, Internet, etc.
3. Échantillonnage des données
   Généralement, toutes les données intégrées ne sont pas nécessaires pour l'exploration de données. L'échantillonnage des données est l'étape où seules les données utiles sont sélectionnées et extraites d'une grande base de données.
4. Transformation des données
   Après la sélection des données, celles-ci sont transformées en formes adaptées à l'exploration. Ce processus inclut la normalisation, l'agrégation, la généralisation, etc.
5. Analyse intelligente des données
   Ici commence la partie la plus importante de l'exploration de données - l'utilisation de méthodes intelligentes pour rechercher des motifs. Le processus inclut la régression, la classification, les prévisions, la segmentation, l'étude des associations et bien plus encore.
6. Évaluation du modèle
   Cette étape vise à identifier des motifs potentiellement utiles, simples à comprendre ainsi que des motifs confirmant des hypothèses.
7. Présentation des connaissances
   À la phase finale, les informations obtenues sont présentées d'une manière attrayante en utilisant des méthodes de représentation des connaissances et de visualisation.

Inconvénients de l'extraction de données

• Exigences élevées en temps et en efforts
  Étant donné que l'extraction de données est un processus long et complexe, elle nécessite beaucoup de travail de la part de personnes compétentes et qualifiées. Les spécialistes de l'analyse de données peuvent utiliser des outils puissants d'extraction de données, mais ils ont besoin d'experts pour préparer les données et comprendre les résultats. Par conséquent, le traitement de l'ensemble des informations peut prendre du temps.
• Confidentialité et sécurité des données
  Étant donné que l'extraction de données collecte des informations clients par des méthodes commerciales, elle peut violer la confidentialité des utilisateurs. De plus, les hackers peuvent accéder aux données stockées dans les systèmes d'extraction de données. Cela représente une menace pour la sécurité des données des clients. Si les données volées sont utilisées à des fins non autorisées, cela peut facilement nuire à d'autres.

Ci-dessus, un bref aperçu de l'extraction de données. Comme je l'ai déjà mentionné, l'extraction de données inclut le processus de collecte et d'intégration des données, qui comprend le processus d'extraction des données. Dans ce cas, on peut affirmer avec certitude que l'extraction des données peut faire partie d'un processus long d'extraction de données.

Qu'est-ce que l'extraction de données ?

Également connu sous le nom de « web scraping » ou d'« extraction de données Web », ce processus consiste à extraire des données de sources de données (généralement non structurées ou mal structurées) vers des endroits centralisés, et à les centraliser en un seul lieu pour stockage ou traitement ultérieur. En particulier, les sources de données non structurées incluent les pages Web, les courriels, les documents, les fichiers PDF, le texte numérisé, les rapports de mainframe, les fichiers audio, les annonces, etc. Les lieux de stockage centralisé peuvent être locaux, cloud ou hybrides. Il est important de rappeler que l'extraction de données n'inclut pas le traitement ou toute autre analyse qui peut avoir lieu par la suite.

Que peut-on faire avec l'extraction de données ?

Les objectifs de l'extraction de données sont principalement divisés en 3 catégories.

• Archivage
  L'extraction de données peut transformer des données de formats physiques : livres, journaux, factures en formats numériques, par exemple, des bases de données pour le stockage ou la sauvegarde.
• Changement de format de données
  Lorsque vous souhaitez transférer des données de votre site actuel vers un nouveau site en développement, vous pouvez extraire des données de votre propre site.
• Analyse de données
  Une analyse supplémentaire des données extraites est courante pour en obtenir une vue d'ensemble. Cela peut sembler similaire à l'analyse de données dans le data mining, mais gardez à l'esprit que l'analyse de données est l'objectif de l'extraction, mais pas une partie de celle-ci. De plus, les données sont analysées différemment. Un exemple : les propriétaires de magasins en ligne extraient des informations sur les produits depuis des sites de commerce électronique, comme Amazon, pour surveiller en temps réel les stratégies de leurs concurrents. Tout comme le data mining, l'extraction de données est un processus automatisé offrant de nombreux avantages. Auparavant, les gens copiaient et collaient manuellement des données d'un endroit à un autre, ce qui prenait beaucoup de temps. L'extraction de données accélère la collecte et améliore considérablement la précision des données extraites.

Quelques exemples d'application de l'extraction de données

Tout comme le data mining, l'extraction de données est largement utilisée dans divers secteurs. En plus de la surveillance des prix dans le commerce électronique, l'extraction de données peut aider dans la recherche interne, l'agrégation de nouvelles, le marketing, dans l'immobilier, les voyages et le tourisme, le conseil, la finance et bien plus encore.

• Génération de leads
  Les entreprises peuvent extraire des données de répertoires : Yelp, Crunchbase, Yellowpages et générer des leads pour le développement commercial. Vous pouvez regarder la vidéo ci-dessous pour apprendre comment extraire des données de Yellowpages avec un modèle de web scraping.

• Agrégation de contenu et de nouvelles
  Les sites web agrégateurs de contenu peuvent recevoir des flux réguliers de données provenant de plusieurs sources et maintenir leurs sites à jour.
• Analyse de sentiments
  Après avoir extrait des avis, commentaires et retours des réseaux sociaux comme Instagram et Twitter, les spécialistes peuvent analyser les opinions sous-jacentes et obtenir un aperçu de la perception d'une marque, d'un produit ou d'un phénomène.

Étapes de l'extraction de données

L'extraction de données est la première étape de l'ETL (abréviation de Extract, Transform, Load : extraction, transformation, chargement) et de l'ELT (extraction, chargement et transformation). L'ETL et l'ELT font partie intégrante d'une stratégie complète d'intégration des données. En d'autres termes, l'extraction de données peut faire partie de leur collecte.

Extraction, transformation, chargement

Alors que le data mining consiste à obtenir des informations à partir de grands ensembles de données, l'extraction de données est un processus beaucoup plus court et simple. Il peut se résumer en trois étapes :

1. Sélection de la source de données
   Choisissez la source dont vous souhaitez extraire les données, comme un site web.
2. Collecte des données
   Envoyez une requête « GET » au site et analysez le document HTML reçu à l'aide de langages de programmation tels que Python, PHP, R, Ruby, etc.
3. Stockage des données
   Enregistrez les données dans votre base de données locale ou dans un stockage cloud pour une utilisation future. Si vous êtes un programmeur expérimenté souhaitant extraire des données, les étapes ci-dessus peuvent vous sembler simples. Cependant, si vous ne programmez pas, il existe un moyen plus facile : utiliser des outils d'extraction de données, comme Octoparse. Les outils d'extraction de données, tout comme les outils de data mining, sont conçus pour économiser de l'énergie et simplifier le traitement des données pour tous. Ces outils sont non seulement économiques mais aussi faciles à utiliser pour les débutants. Ils permettent aux utilisateurs de collecter des données en quelques minutes, de les stocker dans le cloud et de les exporter dans de nombreux formats : Excel, CSV, HTML, JSON ou dans des bases de données sur le site via une API.

Inconvénients de l'extraction de données

• Panne de serveur
  Lors de l'extraction de données à grande échelle, le serveur web du site cible peut être surchargé, ce qui peut provoquer une panne. Cela nuira aux intérêts du propriétaire du site.
• Blocage par IP
  Lorsqu'une personne collecte des données trop fréquemment, les sites web peuvent bloquer son adresse IP. La ressource peut interdire complètement l'adresse IP ou restreindre l'accès, rendant les données incomplètes. Pour extraire des données et éviter le blocage, il faut le faire à un rythme modéré et appliquer certaines méthodes anti-bloque.
• Problèmes juridiques
  L'extraction de données sur le web se situe dans une zone grise en ce qui concerne la légalité. De grands sites tels que Linkedin et Facebook déclarent clairement dans leurs conditions d'utilisation que toute extraction automatique de données est interdite. De nombreux litiges ont eu lieu entre ces entreprises en raison des activités des bots.

Différences clés entre Data Mining et Data Extraction

1. Le data mining est également connu sous le nom de découverte de connaissances dans des bases de données, d'extraction de connaissances, d'analyse de données/modèles et de collecte d'informations. L'extraction de données est utilisée de manière interchangeable avec l'extraction de données web, le scraping de pages web, la collecte de données, etc.
2. Les recherches sur le data mining se basent principalement sur des données structurées, tandis que l'extraction de données porte généralement sur des sources non structurées ou mal structurées.
3. L'objectif du data mining est de rendre les données plus utiles pour l'analyse. L'extraction de données est le processus de collecte de données en un seul endroit, où elles peuvent être stockées ou traitées.
4. L'analyse dans le data mining repose sur des méthodes mathématiques pour identifier des modèles ou des tendances. L'extraction de données repose sur des langages de programmation ou des outils d'extraction de données pour interroger des sources.
5. L'objectif du data mining est de découvrir des faits qui étaient auparavant inconnus ou ignorés, tandis que l'extraction de données s'occupe d'informations existantes.
6. Le data mining est plus complexe et nécessite des investissements considérables dans la formation des personnes. L'extraction de données, avec l'outil approprié, peut être extrêmement simple et économique.

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Source : habr.com