Queste due parole d'ordine di Data Science confondono molte persone. Il data mining è spesso frainteso come estrazione e recupero di dati, ma la realtà è molto più complessa. In questo post, puntiamo sul Mining e scopriamo la differenza tra Data Mining ed Estrazione Dati.
Cos'è il data mining?
Data mining, chiamato anche Database Knowledge Discovery (KDD), è una tecnica spesso utilizzata per analizzare set di dati di grandi dimensioni utilizzando metodi statistici e matematici per trovare modelli o tendenze nascosti ed estrarne valore.
Cosa si può fare con il Data Mining?
Automatizzando il processo, può sfogliare i database e scoprire in modo efficace i modelli nascosti. Per le aziende, il data mining viene spesso utilizzato per scoprire modelli e relazioni nei dati per aiutare a prendere decisioni aziendali migliori.
Esempi di applicazione
Dopo che il data mining si è diffuso negli anni '1990, le aziende in un'ampia gamma di settori, tra cui vendita al dettaglio, finanza, sanità, trasporti, telecomunicazioni, e-commerce, ecc., hanno iniziato a utilizzare metodi di data mining per ottenere informazioni sulla base di dati. Il data mining può aiutare a segmentare i clienti, identificare le frodi, prevedere le vendite e altro ancora.
- Segmentazione della clientela
Analizzando i dati dei clienti e identificando le caratteristiche dei clienti target, le aziende possono raggrupparli in un gruppo separato e fornire offerte speciali che soddisfano le loro esigenze. - Analisi del paniere di mercato
Questa tecnica si basa sulla teoria secondo cui se acquisti un determinato gruppo di prodotti, è più probabile che tu acquisti un diverso gruppo di prodotti. Un esempio famoso: quando i padri comprano i pannolini per i loro bambini, tendono a comprare la birra insieme ai pannolini. - Previsioni di vendita
Può sembrare simile all'analisi del paniere di mercato, ma questa volta l'analisi dei dati viene utilizzata per prevedere quando un cliente acquisterà nuovamente un prodotto in futuro. Ad esempio, un allenatore acquista una lattina di proteine che dovrebbe durare 9 mesi. Il negozio che vende questa proteina prevede di rilasciarne una nuova tra 9 mesi in modo che l'allenatore la compri di nuovo. - Intercettazione di una frode
Il data mining aiuta a costruire modelli per il rilevamento delle frodi. Raccogliendo campioni di segnalazioni fraudolente e veritiere, le aziende hanno il potere di determinare quali transazioni sono sospette. - Rilevamento del modello in produzione
Nell'industria manifatturiera, il data mining viene utilizzato per aiutare a progettare i sistemi identificando la relazione tra l'architettura del prodotto, il profilo e le esigenze del cliente. Il data mining può anche prevedere tempi e costi di sviluppo del prodotto.
E questi sono solo alcuni casi d'uso per il data mining.
Fasi del data mining
Il data mining è un processo olistico di raccolta, selezione, pulizia, trasformazione ed estrazione dei dati al fine di valutare modelli e, in definitiva, 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. Sono spesso rumorosi, incompleti e possono contenere errori. Per assicurarti che il risultato del data mining sia accurato, devi prima ripulire i dati. Alcuni metodi di pulizia includono il riempimento di valori mancanti, controlli automatici e manuali e così via. - Integrazione dei dati
Questa è la fase in cui i dati provenienti da diverse fonti vengono estratti, combinati e integrati. Le fonti possono essere database, file di testo, fogli di calcolo, documenti, set di dati multidimensionali, Internet e così via. - Campionamento dei dati
Di solito, non tutti i dati integrati sono necessari nel data mining. Il campionamento dei dati è la fase in cui solo i dati utili vengono selezionati ed estratti da un database di grandi dimensioni. - Conversione dati
Una volta selezionati i dati, vengono convertiti in forme adatte al mining. Questo processo include normalizzazione, aggregazione, generalizzazione, ecc. - Estrazione dei dati
Qui arriva la parte più importante del data mining: utilizzare metodi intelligenti per trovare schemi in essi. Il processo include regressione, classificazione, previsione, clustering, apprendimento per associazione e altro ancora. - Valutazione del modello
Questo passaggio mira a identificare modelli potenzialmente utili e di facile comprensione, nonché modelli che supportano ipotesi. - Rappresentazione della conoscenza
Nella fase finale, le informazioni ottenute vengono presentate in modo attraente utilizzando metodi di rappresentazione e visualizzazione della conoscenza.
Svantaggi del data mining
- Grande investimento di tempo e lavoro
Poiché il data mining è un processo lungo e complesso, richiede molto lavoro da parte di persone produttive e qualificate. I data scientist possono utilizzare potenti strumenti di data mining, ma hanno bisogno di esperti per preparare i dati e 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 attraverso metodi di mercato, può violare la privacy degli utenti. Inoltre, gli hacker possono ottenere i dati archiviati 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.
Quanto sopra è una breve introduzione al data mining. Come ho già accennato, il data mining contiene il processo di raccolta e integrazione dei dati, che include il processo di estrazione dei dati (estrazione dei dati). In questo caso, è corretto affermare che l'estrazione dei dati può far parte di un lungo processo di data mining.
Che cos'è l'estrazione dei dati?
Conosciuto anche come "web data mining" e "web scraping", questo processo è l'atto di estrarre i dati da fonti di dati (solitamente non strutturate o scarsamente strutturate) in posizioni centralizzate e centralizzare in un'unica posizione per l'archiviazione o l'ulteriore elaborazione. Nello specifico, le origini dati non strutturate includono pagine Web, e-mail, documenti, file PDF, testo scansionato, report mainframe, file reel, annunci e così via. Lo storage centralizzato può essere locale, cloud o ibrido. È importante ricordare che l'estrazione dei dati non include l'elaborazione o altre analisi che potrebbero verificarsi in seguito.
Cosa si può fare con l'estrazione dei dati?
Fondamentalmente, gli scopi di estrazione dei dati rientrano in 3 categorie.
- Archiviazione
L'estrazione dei dati può convertire i dati da formati fisici come libri, giornali, fatture in formati digitali come database per l'archiviazione o il backup. - Modifica del formato dei dati
Quando desideri migrare 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 analizzare ulteriormente i dati estratti per ottenere informazioni su di essi. Questo può sembrare simile al data mining, ma tieni presente che il data mining è l'obiettivo del data mining, non parte di esso. Inoltre, i dati vengono analizzati in modo diverso. Un esempio è che i proprietari di negozi online estraggono informazioni sui prodotti da siti di e-commerce come Amazon per monitorare le strategie della concorrenza in tempo reale. Come il data mining, l'estrazione dei dati è un processo automatizzato con molti vantaggi. In passato, le persone copiavano e incollavano i dati manualmente da un posto all'altro, il che richiedeva molto tempo. L'estrazione dei dati accelera la raccolta e migliora notevolmente l'accuratezza dei dati estratti.
Alcuni esempi di utilizzo di Estrazione dati
Simile al data mining, il data mining è ampiamente utilizzato in vari settori. Oltre al monitoraggio dei prezzi dell'e-commerce, il data mining può aiutarti con le tue ricerche, l'aggregazione di notizie, il marketing, il settore immobiliare, i viaggi e il turismo, la consulenza, la finanza e altro ancora.
- Generazione di piombo
Le aziende possono estrarre dati dalle directory: Yelp, Crunchbase, Yellowpages e generare lead per lo sviluppo del business. Puoi guardare il video qui sotto per imparare come estrarre i dati da Yellowpages con . - Aggregazione di contenuti e notizie
I siti Web di aggregazione di contenuti possono ricevere feed di dati regolari da più fonti e mantenere aggiornati i propri siti. - Analisi del sentimento
Dopo aver estratto recensioni, commenti e testimonianze dai social network come Instagram e Twitter, i professionisti possono analizzare gli atteggiamenti sottostanti e ottenere informazioni su come viene percepito un marchio, un prodotto o un fenomeno.
Passaggi di estrazione dei dati
L'estrazione dei dati è la prima fase di ETL (Extract, Transform, Load: Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, and Transform). ETL e ELT sono essi stessi parte di una strategia completa di integrazione dei dati. In altre parole, l'estrazione dei dati può far parte della loro estrazione.
Estrai, trasforma, carica
Mentre il data mining consiste nell'estrarre informazioni da grandi quantità di dati, l'estrazione dei dati è un processo molto più breve e semplice. Può essere ridotto a tre stadi:
- Selezione di un'origine dati
Seleziona la fonte da cui estrarre i dati, ad esempio un sito web. - Raccolta dati
Invia una richiesta "GET" al sito e analizza il documento HTML risultante utilizzando linguaggi di programmazione come Python, PHP, R, Ruby, ecc. - Archiviazione dei dati
Salva i dati nel database locale o nell'archivio cloud per un uso futuro. Se sei un programmatore esperto che desidera estrarre dati, i passaggi precedenti potrebbero sembrarti semplici. Tuttavia, se non sei un programmatore, c'è una scorciatoia: usa strumenti di data mining come . Gli strumenti di estrazione dei dati, proprio come gli strumenti di data mining, sono progettati per risparmiare energia e rendere l'elaborazione dei dati facile per tutti. Questi strumenti non sono solo economici, ma anche adatti ai principianti. Consentono agli utenti di raccogliere dati in pochi minuti, archiviarli nel cloud ed esportarli in molti formati: Excel, CSV, HTML, JSON o nei database sul sito tramite un'API.
Svantaggi dell'estrazione dei dati
- Arresto del server
Quando si estraggono dati su larga scala, il server Web del sito di destinazione potrebbe essere sovraccarico, il che può causare un arresto anomalo del server. Ciò danneggerà gli interessi del proprietario del sito. - Divieto tramite IP
Quando una persona raccoglie dati troppo spesso, i siti Web possono bloccare il suo indirizzo IP. Una risorsa può vietare completamente un indirizzo IP o limitare l'accesso rendendo i dati incompleti. Per recuperare i dati ed evitare il blocco, è necessario farlo a una velocità moderata e applicare alcune tecniche anti-blocco. - Problemi di legge
L'estrazione di dati dal web cade in un'area grigia quando si parla di legalità. I principali siti come Linkedin e Facebook affermano chiaramente nei loro termini di utilizzo che qualsiasi estrazione automatica di dati è vietata. Ci sono state molte cause legali tra le aziende a causa delle attività dei bot.
Differenze chiave tra data mining ed estrazione di dati
- Il data mining è anche chiamato scoperta della conoscenza nei database, estrazione della conoscenza, analisi di dati/pattern, raccolta di informazioni. L'estrazione dei dati viene utilizzata in modo intercambiabile con l'estrazione dei dati Web, la scansione delle pagine Web, la raccolta dei dati e così via.
- La ricerca sul data mining si basa principalmente su dati strutturati, mentre il data mining di solito attinge da fonti non strutturate o scarsamente strutturate.
- L'obiettivo del data mining è rendere i dati più utili per l'analisi. L'estrazione dei dati è la raccolta di dati in un unico luogo in cui possono essere archiviati o elaborati.
- L'analisi nel data mining si basa su metodi matematici per identificare modelli o tendenze. L'estrazione dei dati si basa su linguaggi di programmazione o strumenti di estrazione dei dati per aggirare le fonti.
- Lo scopo del data mining è trovare fatti che non erano precedentemente noti o ignorati, mentre l'estrazione dei dati si occupa di informazioni esistenti.
- Il data mining è più complesso e richiede un grande investimento nella formazione delle persone. L'estrazione dei dati con lo strumento giusto può essere estremamente semplice ed economica.
Aiutiamo i principianti a non confondersi con i dati. Soprattutto per gli habravchan, abbiamo creato un codice promozionale CARPENNA, dando un ulteriore sconto del 10% allo sconto indicato sul banner.
Più corsi
Articoli consigliati
Fonte: habr.com