Ez a két Data Science divatszó sok embert összezavar. Az adatbányászatot gyakran félreértik adatok kinyerése és visszakereséseként, de a valóság sokkal összetettebb. Ebben a bejegyzésben mutassuk be a bányászatot, és megtudjuk, mi a különbség az adatbányászat és az adatkinyerés között.
Mi az adatbányászat?
Adatbányászat, más néven Knowledge Discovery in Database (KDD), egy olyan technika, amelyet gyakran használnak nagy mennyiségű adat statisztikai és matematikai technikák segítségével történő elemzésére, hogy megtalálják a rejtett mintákat vagy trendeket, és értéket vonjanak ki belőlük.
Mit tehet az adatbányászattal?
A folyamat automatizálásával képes átvizsgálni az adatbázisokat és hatékonyan azonosítani a rejtett mintákat. Vállalkozások esetében az adatbányászatot gyakran használják az adatok mintáinak és összefüggéseinek azonosítására a jobb üzleti döntések meghozatala érdekében.
Alkalmazási példák
Miután az 1990-es években az adatbányászat széles körben elterjedt, a vállalatok számos iparágban, beleértve a kiskereskedelmet, a pénzügyet, az egészségügyet, a szállítást, a távközlést, az e-kereskedelmet stb., elkezdtek adatbányászati módszereket használni az adatbázison alapuló információk megszerzésére. Az adatbányászat segíthet az ügyfelek szegmentálásában, a csalások azonosításában, az eladások előrejelzésében stb.
- Ügyfélszegmentálás
Az ügyfelek adatainak elemzésével és a megcélzott ügyfelek jellemzőinek azonosításával a vállalatok külön csoportba tudják őket célozni, és az igényeiknek megfelelő speciális ajánlatokat kínálnak. - Piaci kosárelemzés
Ez a technika azon az elméleten alapul, hogy ha egy bizonyos termékcsoportot vásárol, nagyobb valószínűséggel vásárol egy másik termékcsoportot. Egy híres példa: amikor az apák pelenkát vesznek a babáiknak, hajlamosak sört venni a pelenkával együtt. - Értékesítési előrejelzés
Ez hasonlónak tűnhet a piaci kosárelemzéshez, de ezúttal az adatelemzést használják annak előrejelzésére, hogy a vásárló a jövőben mikor vásárol újra egy terméket. Például egy edző vesz egy doboz fehérjét, aminek 9 hónapig kell tartania. Az ezt a fehérjét árusító üzlet 9 hónapon belül egy újat tervez kiadni, így a tréner újra megveszi. - Csalások felderítése
Az adatbányászat segít modellek felépítésében a csalások felderítésére. A csalárd és jogszerű jelentések mintáinak gyűjtésével a vállalkozások felhatalmazást kapnak arra, hogy megállapítsák, mely tranzakciók gyanúsak. - Mintaészlelés a gyártásban
A feldolgozóiparban az adatbányászatot a termékarchitektúra, a profil és a vevői igények közötti kapcsolat azonosításával segítik a rendszertervezésben. Az adatbányászat megjósolhatja a termékfejlesztés ütemezését és költségeit is.
És ez csak néhány forgatókönyv az adatbányászat használatához.
Az adatbányászat szakaszai
Az adatbányászat egy holisztikus folyamat az adatok gyűjtésére, kiválasztására, tisztítására, átalakítására és kinyerésére a minták értékelése és végső soron az értékek kinyerése érdekében.
Általában a teljes adatbányászati folyamat 7 lépésben foglalható össze:
- Adattisztítás
A való világban az adatok nem mindig vannak megtisztítva és strukturálva. Gyakran zajosak, hiányosak és hibákat tartalmazhatnak. Annak érdekében, hogy az adatbányászati eredmény pontos legyen, először meg kell tisztítania az adatokat. Egyes tisztítási módszerek közé tartozik a hiányzó értékek kitöltése, automatikus és kézi vezérlés stb. - Adatintegráció
Ez az a szakasz, ahol a különböző forrásokból származó adatokat kinyerik, kombinálják és integrálják. Források lehetnek adatbázisok, szöveges fájlok, táblázatok, dokumentumok, többdimenziós adatkészletek, internet stb. - Adatmintavétel
Az adatbányászatban általában nincs szükség minden integrált adatra. Az adatmintavétel az a szakasz, amelyben csak a hasznos adatokat választják ki és nyerik ki egy nagy adatbázisból. - Adatkonverzió
Az adatok kiválasztása után a bányászat számára megfelelő formákká konvertálódnak. Ez a folyamat magában foglalja a normalizálást, az összesítést, az általánosítást stb. - Adatbányászat
Itt jön az adatbányászat legfontosabb része – intelligens módszerekkel mintákat találni benne. A folyamat magában foglalja a regressziót, az osztályozást, az előrejelzést, a klaszterezést, az asszociációs tanulást stb. - Modell értékelés
Ennek a lépésnek az a célja, hogy azonosítsa a potenciálisan hasznos, könnyen érthető és hipotéziseket alátámasztó mintákat. - A tudás reprezentációja
A végső szakaszban a megszerzett információkat vonzó módon, tudásreprezentációs és vizualizációs módszerekkel mutatják be.
Az adatbányászat hátrányai
- Nagy idő és munka befektetés
Mivel az adatbányászat hosszú és összetett folyamat, sok munkát igényel a produktív és képzett emberektől. Az adattudósok hatékony adatbányászati eszközöket használhatnak, de szakértőkre van szükségük az adatok előkészítéséhez és az eredmények megértéséhez. Ennek eredményeként az összes információ feldolgozása eltarthat egy ideig. - Adatvédelem és biztonság
Mivel az adatbányászat piaci módszerekkel gyűjti az ügyfelek adatait, sértheti a felhasználók adatait. Ezenkívül a hackerek megszerezhetik az adatbányászati rendszerekben tárolt adatokat. Ez veszélyt jelent az ügyfelek adatainak biztonságára. Ha az ellopott adatokkal visszaélnek, az könnyen kárt okozhat másoknak.
A fentiek röviden bemutatják az adatbányászatot. Mint már említettem, az adatbányászat az adatgyűjtés és -integrálás folyamatát tartalmazza, amelybe beletartozik az adatkinyerés (adatkinyerés) folyamata is. Ebben az esetben nyugodtan kijelenthetjük, hogy az adatkinyerés egy hosszú adatbányászati folyamat része lehet.
Mi az adatkinyerés?
A „webes adatbányászat” és a „webes lekaparás” néven is ismert folyamat során az adatokat (általában strukturálatlan vagy rosszul strukturált) adatforrásokból központosított helyekre kinyerjük, majd egyetlen helyen központosítjuk tárolás vagy további feldolgozás céljából. Konkrétan a strukturálatlan adatforrások közé tartoznak a weboldalak, e-mailek, dokumentumok, PDF-fájlok, szkennelt szövegek, nagyszámítógépes jelentések, tekercsfájlok, közlemények stb. A központosított tárolás lehet helyi, felhő vagy hibrid. Fontos megjegyezni, hogy az adatkinyerés nem foglalja magában a később esetlegesen előforduló feldolgozást vagy egyéb elemzést.
Mit tehet az adatkinyeréssel?
Az adatkinyerés céljai alapvetően 3 kategóriába sorolhatók.
- archiválás
Az adatkinyeréssel az adatokat fizikai formátumokból: könyvekből, újságokból, számlákból digitális formátumokká lehet átalakítani, például adatbázisokká tárolás vagy biztonsági mentés céljából. - Az adatformátum megváltoztatása
Ha adatokat szeretne migrálni jelenlegi webhelyéről egy fejlesztés alatt álló új webhelyre, akkor a saját webhelyéről gyűjthet adatokat a kibontással. - Adatelemzés
Gyakori a kinyert adatok további elemzése, hogy betekintést nyerjünk abba. Ez hasonlíthat az adatbányászatra, de ne feledje, hogy az adatbányászat az adatbányászat célja, nem pedig része. Ráadásul az adatokat eltérően elemezzük. Az egyik példa az, hogy az online boltok tulajdonosai termékinformációkat gyűjtenek az e-kereskedelmi webhelyekről, például az Amazonról, hogy valós időben figyeljék a versenytársak stratégiáit. Az adatbányászathoz hasonlóan az adatkinyerés is egy automatizált folyamat, számos előnnyel. Korábban az emberek manuálisan másolták és illesztették be az adatokat egyik helyről a másikra, ami nagyon időigényes volt. Az adatkinyerés felgyorsítja a gyűjtést és nagymértékben javítja a kinyert adatok pontosságát.
Néhány példa az adatkivonás használatára
Az adatbányászathoz hasonlóan az adatbányászatot is széles körben használják különféle iparágakban. Az e-kereskedelmi árfigyelés mellett az adatbányászat segíthet a saját kutatásban, hírösszesítésben, marketingben, ingatlanügyben, utazásban és turizmusban, tanácsadásban, pénzügyekben stb.
- Vezető generáció
A cégek adatokat kinyerhetnek a következő címtárakból: Yelp, Crunchbase, Yellowpages, és leadeket generálhatnak az üzletfejlesztéshez. Az alábbi videó megtekintésével megtudhatja, hogyan lehet adatokat kinyerni a Yellowpages szolgáltatásból . - Tartalom és hírek összesítése
A tartalmat összesítő webhelyek rendszeres adatfolyamokat kaphatnak több forrásból, és naprakészen tarthatják webhelyeiket. - Érzelemelemzés
A közösségi média oldalakról, például az Instagramról és a Twitterről származó vélemények, megjegyzések és visszajelzések kinyerésével a szakértők elemezhetik a mögöttes érzelmeket, és betekintést nyerhetnek abba, hogyan érzékelnek egy márkát, terméket vagy jelenséget.
Adatkinyerési lépések
Az adatkinyerés az ETL (Extract, Transform, Load) és az ELT (extract, load and transform) első szakasza. Az ETL és az ELT maguk is egy teljes adatintegrációs stratégia részét képezik. Más szóval, az adatkinyerés az adatbányászat része lehet.
Kivonat, átalakítás, betölt
Míg az adatbányászat célja a nagy mennyiségű adatból való információ kinyerése, az adatkinyerés sokkal rövidebb és egyszerűbb folyamat. Három szakaszra redukálható:
- Adatforrás kiválasztása
Válassza ki azt a forrást, amelyből adatokat szeretne kinyerni, például egy webhelyet. - Adatgyűjtés
Küldjön "GET" kérést a webhelynek, és elemezze a kapott HTML-dokumentumot olyan programozási nyelvek segítségével, mint a Python, PHP, R, Ruby stb. - Adattárolás
Mentse el az adatokat helyi adatbázisába vagy felhőtárhelyére későbbi felhasználás céljából. Ha Ön tapasztalt programozó, aki adatokat szeretne kinyerni, a fenti lépések egyszerűnek tűnhetnek. Ha azonban nem programozó, van egy parancsikon - használjon adatbányászati eszközöket, mint pl . Az adatkinyerési eszközöket, például az adatbányászati eszközöket úgy tervezték, hogy energiát takarítsanak meg, és mindenki számára megkönnyítsék az adatfeldolgozást. Ezek az eszközök nem csak gazdaságosak, de kezdőbarátok is. Lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy perceken belül adatokat gyűjtsenek, tároljanak a felhőben, és exportálják őket számos formátumba: Excel, CSV, HTML, JSON vagy webhelyek adatbázisaiba API-n keresztül.
Az adatkinyerés hátrányai
- Szerver összeomlik
Az adatok nagy léptékű lekérésekor a céloldal webszervere túlterhelt lehet, ami a szerver összeomlását okozhatja. Ez sérti a webhely tulajdonosának érdekeit. - Kitiltás IP alapján
Ha egy személy túl gyakran gyűjt adatokat, a webhelyek blokkolhatják az IP-címét. Egy erőforrás teljesen letilthat egy IP-címet, vagy korlátozhatja a hozzáférést az adatok hiányossá tételével. Az adatok lekéréséhez és a blokkolások elkerüléséhez mérsékelt sebességgel kell végrehajtania, és bizonyos blokkolásgátló technikákat kell alkalmaznia. - Joggal kapcsolatos problémák
Az adatok webről történő kinyerése szürke zónába esik, ha törvényességről van szó. Az olyan nagy oldalak, mint a Linkedin és a Facebook, egyértelműen kimondják a használati feltételeik között, hogy tilos az adatok bármilyen automatikus kinyerése. Sok per indult a cégek között a bottevékenység miatt.
Főbb különbségek az adatbányászat és az adatkinyerés között
- Az adatbányászatot tudásfelfedezésnek is nevezik az adatbázisokban, tudáskinyerésnek, adat/mintaelemzésnek, információgyűjtésnek. Az adatkinyerést felváltva használják a webes adatkinyeréssel, webes feltérképezéssel, adatbányászattal és így tovább.
- Az adatbányászati kutatások főként strukturált adatokon alapulnak, míg az adatbányászatban általában strukturálatlan vagy rosszul strukturált forrásokból nyerik ki.
- Az adatbányászat célja, hogy az adatokat hasznosabbá tegye az elemzéshez. Az adatkinyerés az adatok egy helyre történő gyűjtése, ahol azok tárolhatók vagy feldolgozhatók.
- Az adatbányászatban végzett elemzés a minták vagy trendek azonosítására szolgáló matematikai módszereken alapul. Az adatkinyerés programozási nyelveken vagy adatkinyerési eszközökön alapul a források megkerülésére.
- Az adatbányászat célja a korábban ismeretlen vagy figyelmen kívül hagyott tények felkutatása, míg az adatkinyerés a meglévő információkkal foglalkozik.
- Az adatbányászat összetettebb, és nagy befektetést igényel az emberek képzésébe. Az adatkinyerés a megfelelő eszközzel rendkívül egyszerű és költséghatékony lehet.
Segítünk a kezdőknek, hogy ne tévedjenek össze a Databan. Különösen a habravchanok számára készítettünk promóciós kódot GYERTYÁNFÉNY, további 10% kedvezményt ad a banneren feltüntetett kedvezményhez.
További tanfolyamok
Kiemelt cikkek
Forrás: will.com