🥇データマイニングとデータ抽出の違いを理解する

これら XNUMX つのデータサイエンスの流行語は、多くの人を混乱させます。データマイニングは、データの抽出と取得であるとよく誤解されますが、実際ははるかに複雑です。この投稿では、マイニングをドットにして、データマイニングとデータ抽出の違いを見てみましょう。

データマイニングとは何ですか?

データマイニングとも呼ばれます データベース知識発見 (KDD)は、統計的および数学的手法を使用して大規模なデータセットを分析し、隠れたパターンや傾向を見つけてそこから値を抽出するためによく使用される手法です。

データマイニングで何ができるのでしょうか?

プロセスを自動化することで、データマイニングツールデータベースを参照して、隠れたパターンを効果的に発見できます。ビジネスでは、データマイニングは、より適切なビジネス上の意思決定を支援するためにデータ内のパターンや関係を発見するためによく使用されます。

アプリケーション例

1990年代にデータマイニングが普及してからは、小売、金融、医療、運輸、通信、電子商取引など幅広い業界の企業が、データベースで情報を取得するデータマイニング手法を使い始めました。データマイニングは、顧客のセグメント化、不正行為の特定、売上予測などに役立ちます。

顧客のセグメンテーション
顧客データを分析し、対象となる顧客の特徴を特定することで、企業は顧客を別のグループに分類し、ニーズに合った特別オファーを提供できます。
マーケットバスケット分析
この手法は、特定の製品グループを購入すると、別の製品グループを購入する可能性が高くなるという理論に基づいています。有名な例としては、父親がおむつを赤ちゃんに買うとき、おむつと一緒にビールを買う傾向があります。
販売予測
マーケットバスケット分析と似ているように思えるかもしれませんが、今回は顧客が将来いつ商品を再度購入するかを予測するためにデータ分析が使用されます。たとえば、コーチは 9 か月間使用できるプロテインの缶を購入するとします。このプロテインを販売する店は、コーチが再びそれを購入できるように、9か月後に新しいプロテインを発売する予定です。
不正行為の検出
データマイニングは、不正行為検出のためのモデルの構築に役立ちます。不正なレポートと真実のレポートのサンプルを収集することで、企業はどの取引が疑わしいかを判断できるようになります。
本番環境でのパターン検出
製造業では、製品アーキテクチャ、プロファイル、顧客ニーズの間の関係を特定することにより、システム設計を支援するためにデータマイニングが使用されます。データマイニングにより、製品の開発時間とコストを予測することもできます。

これらはデータマイニングの使用例のほんの一部です。

データマイニングの段階

データマイニングは、パターンを評価し、最終的には価値を抽出するために、データを収集、選択、クリーニング、変換、抽出する総合的なプロセスです。

一般に、データマイニングプロセス全体は 7 つのステップに要約できます。

データクレンジング
現実の世界では、データは常にクリーンアップされ、構造化されているわけではありません。多くの場合、ノイズが多く、不完全で、エラーが含まれる可能性があります。データマイニングの結果が正確であることを確認するには、まずデータをクリーンアップする必要があります。いくつかのクリーニング方法には、欠損値の埋め込み、自動および手動制御などが含まれます。
データ統合
これは、さまざまなソースからのデータが抽出、結合、統合される段階です。ソースとしては、データベース、テキストファイル、スプレッドシート、ドキュメント、多次元データセット、インターネットなどが考えられます。
データサンプリング
通常、データマイニングではすべての統合データが必要というわけではありません。データサンプリングとは、大規模なデータベースから有用なデータのみを選択して抽出する段階です。
データ変換
データが選択されると、マイニングに適した形式に変換されます。このプロセスには、正規化、集計、一般化などが含まれます。
データマイニング
データマイニングの最も重要な部分は、インテリジェントな方法を使用してデータのパターンを見つけることです。このプロセスには、回帰、分類、予測、クラスタリング、相関学習などが含まれます。
モデルの評価
このステップの目的は、潜在的に有用で理解しやすいパターンと、仮説を裏付けるパターンを特定することです。
知識の表現
最終段階では、得られた情報が知識表現と視覚化手法を使用して魅力的な方法で提示されます。

データマイニングの欠点

多大な時間と労力の投資
データマイニングは長くて複雑なプロセスであるため、生産性と熟練した人材による多大な労力が必要です。データサイエンティストは強力なデータマイニングツールを使用できますが、データを準備して結果を理解するには専門家が必要です。その結果、すべての情報を処理するのに時間がかかる場合があります。
データのプライバシーとセキュリティ
データマイニングは市場手法を通じて顧客情報を収集するため、ユーザーのプライバシーを侵害する可能性があります。さらに、ハッカーはデータマイニングシステムに保存されているデータを入手する可能性があります。これは顧客データのセキュリティに脅威をもたらします。盗まれたデータが悪用されると、他人に簡単に損害を与える可能性があります。

以上がデータマイニングの簡単な紹介です。すでに述べたように、データマイニングにはデータを収集して統合するプロセスが含まれており、これにはデータを抽出するプロセス（データ抽出）も含まれます。この場合、データ抽出は長いデータマイニングプロセスの一部である可能性があると言っても過言ではありません。

データ抽出とは何ですか?

「Web データマイニング」や「Web スクレイピング」とも呼ばれるこのプロセスは、(通常は構造化されていない、または構造化が不十分な) データソースからデータを抽出して一元化された場所に保存し、保管またはさらなる処理のために XNUMX か所に集中化する行為です。具体的には、非構造化データソースには、Web ページ、電子メール、ドキュメント、PDF ファイル、スキャンされたテキスト、メインフレームレポート、リールファイル、お知らせなどが含まれます。一元化されたストレージは、ローカル、クラウド、またはハイブリッドのいずれかになります。データ抽出には、後で行われる可能性のある処理やその他の分析は含まれないことに留意することが重要です。

データ抽出では何ができるのでしょうか?

基本的に、データ抽出の目的は 3 つのカテゴリに分類されます。

アーカイブ
データ抽出では、書籍、新聞、請求書などの物理形式から、保管またはバックアップ用のデータベースなどのデジタル形式にデータを変換できます。
データ形式を変更する
現在のサイトから開発中の新しいサイトにデータを移行する場合、自分のサイトからデータを抽出して収集できます。
データ分析
抽出されたデータをさらに分析して洞察を得るのが一般的です。これはデータマイニングと似ているように聞こえるかもしれませんが、データマイニングはデータマイニングの目的であり、データマイニングの一部ではないことに注意してください。さらに、データの分析方法も異なります。一例として、オンラインストアのオーナーが Amazon などの電子商取引サイトから商品情報を取得して、競合他社の戦略をリアルタイムで監視することが挙げられます。データマイニングと同様に、データ抽出は自動化されたプロセスであり、多くの利点があります。以前は、データをある場所から別の場所に手動でコピーして貼り付けていましたが、これには非常に時間がかかりました。データ抽出により収集が高速化され、抽出されたデータの精度が大幅に向上します。

データ抽出の使用例

データマイニングと同様に、データマイニングはさまざまな業界で広く使用されています。データマイニングは、電子商取引の価格監視に加えて、独自の調査、ニュースの集計、マーケティング、不動産、旅行と観光、コンサルティング、金融などにも役立ちます。

リードジェネレーション
企業は、Yelp、Crunchbase、Yellowpages のディレクトリからデータを抽出し、事業開発のためのリードを生成できます。イエローページからデータを抽出する方法については、以下のビデオをご覧ください。ウェブスクレイピングテンプレート.
コンテンツとニュースの集約
コンテンツを集約した Web サイトは、複数のソースから定期的にデータフィードを受信し、サイトを最新の状態に保つことができます。
感情分析
Instagram や Twitter などのソーシャルネットワークからレビュー、コメント、体験談を抽出した後、専門家は根底にある態度を分析し、ブランド、製品、現象がどのように認識されているかについて洞察を得ることができます。

データ抽出手順

データ抽出は、ETL (抽出、変換、読み込み: 抽出、変換、読み込み) および ELT (抽出、読み込み、変換) の最初の段階です。 ETL と ELT は、それ自体が完全なデータ統合戦略の一部です。つまり、データの抽出は抽出の一部となる可能性があります。

抽出、変換、読み込み

データマイニングは大量のデータから情報を抽出することですが、データ抽出ははるかに短時間で単純なプロセスです。それは次の XNUMX つの段階に減らすことができます。

データソースの選択
Web サイトなど、データを抽出するソースを選択します。
データ収集
「GET」リクエストをサイトに送信し、Python、PHP、R、Ruby などのプログラミング言語を使用して結果の HTML ドキュメントを解析します。
データ保存
将来使用できるよう、データをローカルデータベースまたはクラウドストレージに保存します。データを抽出したい経験豊富なプログラマーであれば、上記の手順は簡単に思えるかもしれません。ただし、プログラマーでない場合は、近道があります。次のようなデータマイニングツールを使用します。オクトパース。データ抽出ツールは、データマイニングツールと同様に、エネルギーを節約し、誰でも簡単にデータ処理できるように設計されています。これらのツールは経済的であるだけでなく、初心者にも優しいものです。これにより、ユーザーは数分以内にデータを収集し、クラウドに保存し、Excel、CSV、HTML、JSON などのさまざまな形式にエクスポートしたり、API 経由でサイト上のデータベースにエクスポートしたりすることができます。

データ抽出の欠点

サーバークラッシュ
大規模なデータを抽出すると、ターゲットサイトの Web サーバーに過負荷がかかり、サーバーのクラッシュが発生する可能性があります。これはサイト所有者の利益を損なうことになります。
IPによる禁止
データを頻繁に収集しすぎると、Web サイトがその IP アドレスをブロックする可能性があります。リソースは、データを不完全にすることで IP アドレスを完全に禁止したり、アクセスを制限したりできます。データを取得してブロックを回避するには、適度な速度でデータを取得し、いくつかのアンチブロッキング技術を適用する必要があります。
法律上の問題
Web からのデータの抽出は、合法性に関してはグレーゾーンに分類されます。 Linkedin や Facebook などの大手サイトでは、データの自動抽出を禁止することが利用規約に明記されています。ボットの活動が原因で企業間で多くの訴訟が起きています。

データマイニングとデータ抽出の主な違い

データマイニングは、データベースでの知識発見、知識抽出、データ/パターン分析、情報収集とも呼ばれます。データ抽出は、Web データ抽出、Web ページスキャン、データ収集などと同じ意味で使用されます。
データマイニングの研究は主に構造化データに基づいていますが、データマイニングは通常、非構造化ソースまたは構造化が不十分なソースから取得します。
データマイニングの目標は、データを分析にさらに役立つものにすることです。データ抽出とは、データを XNUMX か所に集めて保存または処理できるようにすることです。
データマイニングにおける分析は、パターンや傾向を特定するための数学的手法に基づいています。データ抽出は、ソースをバイパスするプログラミング言語またはデータ抽出ツールに基づいています。
データマイニングの目的は、これまで知られていなかった、または無視されていた事実を見つけることですが、データ抽出は既存の情報を扱います。
データマイニングはより複雑であり、人材のトレーニングに多額の投資が必要です。適切なツールを使用したデータ抽出は、非常に簡単でコスト効率が高くなります。

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出所： habr.com