Questi due termini di moda legati alla Data Science possono confondere molte persone. Data Mining è spesso frainteso come estrazione e acquisizione di dati, ma in realtà è molto più complesso. In questo post, facciamo chiarezza su Mining e scopriamo la differenza tra Data Mining e Data Extraction.
Che cos'è il Data Mining?
Il data mining, noto anche come scoperta della conoscenza nei database (KDD), è un metodo spesso utilizzato per analizzare grandi volumi di dati attraverso metodi statistici e matematici per trovare schemi o tendenze nascoste e trarne valore.
Cosa si può fare con il Data Mining?
Automatizzando il processo, possono esaminare i database ed evidenziare efficacemente schemi nascosti. Per le aziende, il data mining è spesso utilizzato per identificare schemi e correlazioni nei dati, aiutando a prendere decisioni ottimali.
Esempi di applicazione
Dopo che il data mining ha guadagnato popolarità negli anni '90, le aziende in una vasta gamma di settori, tra cui retail, finanza, sanità, trasporti, telecomunicazioni, e-commerce e altri, hanno iniziato a utilizzare metodi di data mining per estrarre informazioni dai dati. Il data mining può aiutare a segmentare i clienti, identificare frodi, prevedere le vendite e molto altro.
- Segmentazione dei clienti
Grazie all'analisi dei dati sui clienti e all'identificazione delle caratteristiche dei clienti target, le aziende possono raggrupparli e offrire loro offerte personalizzate in base alle loro esigenze. - Analisi del mercato della spesa
Questa metodologia si basa sulla teoria che se acquisti un certo gruppo di prodotti, è probabile che tu acquisti anche un altro gruppo di prodotti. Un esempio noto: quando i padri acquistano pannolini per i loro bambini, tendono a comprare birra insieme ai pannolini. - Previsione delle vendite
Questo potrebbe sembrare simile a un'analisi del carrello di mercato, ma stavolta l'analisi dei dati viene utilizzata per prevedere quando un acquirente riacquisterà un prodotto in futuro. Ad esempio, un allenatore acquista un barattolo di proteine, che dovrebbe durare 9 mesi. Il negozio che vende questa proteina pianifica di rilasciarne una nuova tra 9 mesi, affinché l'allenatore possa acquistarla di nuovo. - Rilevamento delle frodi
Il data mining aiuta a costruire modelli per il rilevamento delle frodi. Raccogliendo campioni di rapporti fraudolenti e veritieri, le imprese possono identificare quali operazioni sono sospette. - Rilevamento dei modelli nella produzione
Nell'industria manifatturiera, il data mining è utilizzato per aiutare a progettare sistemi, identificando le relazioni tra l'architettura del prodotto, il profilo e le esigenze dei clienti. Il data mining può anche prevedere i tempi di sviluppo del prodotto e i costi.
E questi sono solo alcuni scenari d'uso del data mining.
Fasi del Data Mining
Il data mining è un processo completo di raccolta, selezione, pulizia, trasformazione e estrazione di dati per valutare schemi e, in ultima analisi, per estrarre valore.
In generale, l'intero processo di data mining può essere riassunto in 7 fasi:
- Pulizia dei dati
Nel mondo reale, i dati non sono sempre puliti e strutturati. Spesso sono rumorosi, incompleti e possono contenere errori. Per garantire risultati accurati nel data mining, è fondamentale prima pulire i dati. Alcuni metodi di pulizia includono il riempimento dei valori mancanti, il controllo automatico e manuale, ecc. - Integrazione dei dati
Questa è la fase in cui i dati provenienti da diverse fonti vengono estratti, combinati e integrati. Le fonti possono includere database, file di testo, fogli di calcolo, documenti, array multidimensionali e così via. - Estrazione dei dati
Di solito, non sono tutte le informazioni integrate necessarie per il data mining. Il campionamento dei dati è la fase in cui vengono selezionati ed estratti solo i dati utili da un ampio database. - Trasformazione dei dati
Dopo la selezione dei dati, questi vengono trasformati in forme adatte per l'estrazione. Questo processo include normalizzazione, aggregazione, sintesi, e altro. - Analisi intellettuale dei dati
Qui entra in gioco la parte più importante del data mining: l'uso di metodi intellettuali per cercare pattern nei dati. Il processo include regressione, classificazione, previsione, clustering, analisi delle associazioni e molto altro. - Valutazione del modello
Questo stadio è mirato a identificare pattern potenzialmente utili e facilmente comprensibili, oltre a pattern che confermano le ipotesi. - Rappresentazione delle conoscenze
Nella fase finale, le informazioni ottenute vengono presentate in modo accattivante utilizzando metodi di rappresentazione delle conoscenze e visualizzazione.
Svantaggi del Data Mining
- Elevati investimenti di tempo e lavoro
Poiché il data mining è un processo lungo e complesso, richiede un notevole lavoro da parte di persone produttive e qualificate. Gli esperti di analisi dei dati possono avvalersi di potenti strumenti di data mining, ma necessitano di specialisti per la preparazione dei dati e per comprendere i risultati. Di conseguenza, potrebbe essere necessario del tempo per elaborare tutte le informazioni. - Privacy e sicurezza dei dati
Poiché il data mining raccoglie informazioni sui clienti tramite metodi di mercato, potrebbe violare la riservatezza degli utenti. Inoltre, i pirati informatici possono accedere ai dati memorizzati nei sistemi di data mining. Ciò rappresenta una minaccia per la sicurezza dei dati dei clienti. Se i dati rubati vengono utilizzati in modo improprio, possono facilmente danneggiare gli altri.
Qui sopra è stata fornita una breve introduzione al data mining. Come ho già accennato, il data mining comprende il processo di raccolta e integrazione dei dati, che include il processo di estrazione dei dati (data extraction). In questo caso, si può affermare con certezza che l'estrazione dei dati può essere parte di un lungo processo di data mining.
Che cos'è l'estrazione dei dati?
Conosciuto anche come "estrazione web" e "web scraping", questo processo consiste nell'estrazione di dati da fonti di dati (di solito non strutturate o scarsamente strutturate) in luoghi centralizzati e nella loro concentrazione in un unico spazio per l'archiviazione o l'elaborazione successiva. In particolare, le fonti di dati non strutturate includono pagine web, email, documenti, file PDF, testo scansionato, report di mainframe, file a bobina, annunci, ecc. Gli archivi centralizzati possono essere locali, cloud o ibride. È importante ricordare che l'estrazione dei dati non include l'elaborazione o altre analisi che possono verificarsi successivamente.
Cosa si può fare con l'Estrazione dei Dati?
Fondamentalmente, gli obiettivi dell'estrazione dei dati possono essere suddivisi in 3 categorie.
- Archiviazione
L'estrazione dei dati può trasformare i dati da formati fisici: libri, giornali, fatture, in formati digitali, come database per l'archiviazione o il backup. - Cambio del formato dei dati
Quando desideri trasferire i dati dal tuo sito attuale a uno nuovo in fase di sviluppo, puoi raccogliere i dati dal tuo sito estraendoli. - Analisi dei dati
È comune eseguire un'analisi supplementare dei dati estratti per avere una visione più chiara. Questo potrebbe sembrare simile all'analisi dei dati nel data mining, ma ricorda che l'analisi dei dati è l'obiettivo dell'estrazione, non una sua parte. Inoltre, i dati vengono analizzati in modo diverso. Un esempio è quando i proprietari di negozi online estraggono informazioni sui prodotti da siti di e-commerce come Amazon per monitorare le strategie dei concorrenti in tempo reale. Proprio come il data mining, l'estrazione dei dati è un processo automatizzato che offre numerosi vantaggi. In passato, le persone copiavano e incollavano i dati manualmente da un luogo all'altro, rendendolo un'attività molto dispendiosa in termini di tempo. L'estrazione dei dati accelera la raccolta e aumenta significativamente l'accuratezza dei dati estratti.
Alcuni esempi di applicazione dell'estrazione dei dati
Come il data mining, l'estrazione dei dati è ampiamente utilizzata in vari settori. Oltre al monitoraggio dei prezzi nell'e-commerce, l'estrazione dei dati può aiutare nella ricerca personale, nell'aggregazione di notizie, nel marketing, nel settore immobiliare, nei viaggi e nel turismo, nella consulenza, nella finanza e molto altro.
- Lead Generation
Le aziende possono estrarre dati da cataloghi come Yelp, Crunchbase, Yellowpages e generare contatti per far crescere il business. Puoi guardare il video qui sotto per scoprire come estrarre dati da Yellowpages utilizzando . - Aggregazione di contenuti e notizie
I siti web di aggregazione dei contenuti possono ricevere flussi costanti di dati da più fonti e mantenere i loro siti aggiornati. - Analisi del sentiment
Dopo aver estratto recensioni, commenti e feedback dai social media come Instagram e Twitter, gli esperti possono analizzare le opinioni sottostanti e ottenere informazioni su come viene percepito un marchio, un prodotto o un fenomeno.
Passaggi per l'estrazione dei dati
L'estrazione dei dati è la prima fase dell'ETL (acronimo di Extract, Transform, Load: estrazione, trasformazione, caricamento) e dell'ELT (estrazione, caricamento e trasformazione). ETL ed ELT sono parte integrante di una strategia di integrazione dei dati. In altre parole, l'estrazione dei dati può far parte del loro processo di raccolta.
Estrazione, trasformazione, caricamento
Mentre il data mining comporta l'ottenimento di informazioni da grandi volumi di dati, l'estrazione dei dati è un processo molto più breve e semplice. Può essere ridotto a tre fasi:
- Selezione della fonte dei dati
Scegli la fonte da cui desideri estrarre i dati, ad esempio un sito web. - Raccolta dati
Invia una richiesta 'GET' al sito e analizza il documento HTML ricevuto utilizzando linguaggi di programmazione come Python, PHP, R, Ruby e altri. - Archiviazione dei dati
Salva i dati nel tuo database locale o in uno storage cloud per un utilizzo futuro. Se sei un programmatore esperto che desidera estrarre dati, i passaggi sopra indicati potrebbero sembrarti semplici. Tuttavia, se non programmi, c'è un modo più semplice: utilizzare strumenti di estrazione dati come . Gli strumenti di data extraction, così come quelli di data mining, sono progettati per risparmiare risorse e semplificare il processamento dei dati per tutti. Questi strumenti non solo sono economici, ma anche user-friendly per i principianti. Permettono agli utenti di raccogliere dati in pochi minuti, conservarli nel cloud ed esportarli in diversi formati: Excel, CSV, HTML, JSON o in database sul sito tramite API.
Svantaggi della Data Extraction
- Guasto del server
Durante l'estrazione di dati su larga scala, il server web del sito target può essere sovraccaricato, portando a un guasto del server. Questo danneggerebbe gli interessi del proprietario del sito. - Blocco per IP
Quando una persona raccoglie dati troppo frequentemente, i siti web possono bloccare il suo indirizzo IP. La risorsa può completamente vietare l'indirizzo IP o limitare l'accesso, rendendo i dati incompleti. Per estrarre dati e evitare il blocco, è necessario farlo a una velocità moderata e utilizzare alcune tecniche anti-blocco. - Problemi legali
L'estrazione dei dati dal web si colloca in una zona grigia quando si tratta di legalità. Grandi siti come Linkedin e Facebook dichiarano chiaramente nei loro termini di utilizzo che qualsiasi estrazione automatica di dati è vietata. Tra le aziende ci sono stati diversi contenziosi a causa dell'attività dei bot.
Differenze chiave tra Data Mining e Data Extraction
- Il data mining è anche conosciuto come scoperta di conoscenza nei database, estrazione di conoscenza, analisi di dati/modelli, raccolta di informazioni. L'estrazione di dati è utilizzata in modo intercambiabile con estrazione di dati dal web, web scraping, raccolta dati e così via.
- Le ricerche di data mining si basano principalmente su dati strutturati, mentre nell'estrazione di dati questi vengono solitamente estratti da fonti non strutturate o male strutturate.
- L'obiettivo del data mining è rendere i dati più utili per l'analisi. L'estrazione di dati consiste nella raccolta di dati in un luogo unico, dove possono essere salvati o elaborati.
- L'analisi nel data mining si basa su metodi matematici per identificare schemi o tendenze. L'estrazione dei dati si fonda su linguaggi di programmazione o strumenti di estrazione per esplorare le fonti.
- L'obiettivo del data mining è scoprire fatti che prima non erano noti o ignorati, mentre l'estrazione dei dati si occupa di informazioni esistenti.
- Il data mining è più complesso e richiede ingenti investimenti nella formazione delle persone. L'estrazione dei dati, utilizzando lo strumento giusto, può essere estremamente semplice ed economica.
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Fonte: habr.com
