🥇데이터 마이닝과 데이터 추출의 차이점 이해

이 두 가지 데이터 과학 전문 용어는 많은 사람들을 혼란스럽게 합니다. 데이터 마이닝을 데이터를 추출하고 검색하는 것으로 오해하는 경우가 많지만 현실은 훨씬 더 복잡합니다. 이번 포스팅에서는 도트마이닝(Dot Mining)에 대해 알아보고 데이터 마이닝(Data Mining)과 데이터 추출(Data Extraction)의 차이점을 알아 보겠습니다.

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝이라고도 함 데이터베이스 지식 발견(KDD)는 숨겨진 패턴이나 추세를 찾고 그로부터 가치를 추출하기 위해 통계적, 수학적 방법을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하는 데 자주 사용되는 기술입니다.

데이터 마이닝으로 무엇을 할 수 있나요?

프로세스를 자동화함으로써, 데이터 마이닝 도구 데이터베이스를 탐색하고 숨겨진 패턴을 효과적으로 찾아낼 수 있습니다. 기업의 경우 데이터 마이닝은 데이터의 패턴과 관계를 발견하여 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 종종 사용됩니다.

적용 사례

1990년대 데이터 마이닝이 보편화되면서 소매, 금융, 의료, 운송, 통신, 전자상거래 등 다양한 산업 분야의 기업들이 데이터 기반의 정보를 얻기 위해 데이터 마이닝 방법을 사용하기 시작했습니다. 데이터 마이닝은 고객 분류, 사기 식별, 판매 예측 등을 지원합니다.

고객 세분화
기업은 고객 데이터를 분석하고 타겟 고객의 특성을 파악함으로써 이들을 별도의 그룹으로 그룹화하고 고객의 요구에 맞는 특별 제안을 제공할 수 있습니다.
시장 바구니 분석
이 기술은 특정 제품 그룹을 구매하면 다른 제품 그룹을 구매할 가능성이 더 높다는 이론에 기초합니다. 한 가지 유명한 예: 아버지가 아기를 위해 기저귀를 사줄 때 기저귀와 함께 맥주를 사는 경향이 있습니다.
매출 예측
장바구니 분석과 유사해 보일 수 있지만 이번에는 데이터 분석을 통해 고객이 향후 언제 다시 제품을 구매할지 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 코치는 9개월 동안 지속되는 단백질 캔을 구입합니다. 이 단백질을 판매하는 매장에서는 코치님이 다시 구매하실 수 있도록 9개월 후에 새로운 제품을 출시할 계획입니다.
사기 탐지
데이터 마이닝은 사기 탐지 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다. 사기성 및 진실성 보고서 샘플을 수집함으로써 기업은 어떤 거래가 의심스러운지 판단할 수 있는 권한을 부여받습니다.
생산 중 패턴 감지
제조 산업에서는 데이터 마이닝을 사용하여 제품 아키텍처, 프로필 및 고객 요구 사항 간의 관계를 식별함으로써 시스템 설계를 지원합니다. 데이터 마이닝은 제품 개발 시간과 비용도 예측할 수 있습니다.

이는 데이터 마이닝의 몇 가지 사용 사례에 불과합니다.

데이터 마이닝 단계

데이터 마이닝은 패턴을 평가하고 궁극적으로 가치를 추출하기 위해 데이터를 수집, 선택, 정리, 변환 및 추출하는 전체적인 프로세스입니다.

일반적으로 전체 데이터 마이닝 프로세스는 7단계로 요약될 수 있습니다.

데이터 정리
실제 세계에서는 데이터가 항상 정리되고 구조화되지는 않습니다. 그것들은 종종 잡음이 많고 불완전하며 오류를 포함할 수 있습니다. 데이터 마이닝 결과가 정확한지 확인하려면 먼저 데이터를 정리해야 합니다. 일부 정리 방법에는 누락된 값 채우기, 자동 및 수동 제어 등이 포함됩니다.
데이터 통합
다양한 소스의 데이터를 추출, 결합, 통합하는 단계입니다. 소스는 데이터베이스, 텍스트 파일, 스프레드시트, 문서, 다차원 데이터 세트, 인터넷 등이 될 수 있습니다.
데이터 샘플링
일반적으로 데이터 마이닝에는 모든 통합 데이터가 필요한 것은 아닙니다. 데이터 샘플링은 대규모 데이터베이스에서 유용한 데이터만을 선별하여 추출하는 단계입니다.
데이터 변환
데이터가 선택되면 마이닝에 적합한 형태로 변환됩니다. 이 프로세스에는 정규화, 집계, 일반화 등이 포함됩니다.
데이터 수집
여기에 데이터 마이닝의 가장 중요한 부분이 있습니다. 지능적인 방법을 사용하여 패턴을 찾는 것입니다. 프로세스에는 회귀, 분류, 예측, 클러스터링, 연관 학습 등이 포함됩니다.
모델 평가
이 단계의 목표는 잠재적으로 유용하고 이해하기 쉬운 패턴과 가설을 뒷받침하는 패턴을 식별하는 것입니다.
지식 표현
최종 단계에서는 얻은 정보가 지식 표현 및 시각화 방법을 사용하여 매력적인 방식으로 제시됩니다.

데이터 마이닝의 단점

시간과 노동력의 대규모 투자
데이터 마이닝은 길고 복잡한 프로세스이기 때문에 생산적이고 숙련된 사람들의 많은 작업이 필요합니다. 데이터 과학자는 강력한 데이터 마이닝 도구를 사용할 수 있지만 데이터를 준비하고 결과를 이해하려면 전문가가 필요합니다. 따라서 모든 정보를 처리하는 데 다소 시간이 걸릴 수 있습니다.
데이터 개인정보 보호 및 보안
데이터 마이닝은 시장 방식을 통해 고객 정보를 수집하기 때문에 사용자의 개인 정보를 침해할 수 있습니다. 또한 해커는 데이터 마이닝 시스템에 저장된 데이터를 얻을 수 있습니다. 이는 고객 데이터의 보안에 위협이 됩니다. 도난당한 데이터가 오용되면 다른 사람에게 쉽게 해를 끼칠 수 있습니다.

이상은 데이터 마이닝에 대한 간략한 소개입니다. 앞서 말했듯이 데이터 마이닝에는 데이터를 추출(데이터 추출)하는 과정을 포함하여 데이터를 수집하고 통합하는 과정이 포함됩니다. 이 경우 데이터 추출은 긴 데이터 마이닝 프로세스의 일부일 수 있다고 해도 무방합니다.

데이터 추출이란 무엇입니까?

"웹 데이터 마이닝" 및 "웹 스크래핑"으로도 알려져 있는 이 프로세스는 일반적으로 구조화되지 않았거나 구조화되지 않은 데이터 소스에서 데이터를 중앙 위치로 추출하고 저장 또는 추가 처리를 위해 한 위치에 중앙 집중화하는 작업입니다. 특히 비정형 데이터 소스에는 웹 페이지, 이메일, 문서, PDF 파일, 스캔한 텍스트, 메인프레임 보고서, 릴 파일, 공지 사항 등이 포함됩니다. 중앙 집중식 스토리지는 로컬, 클라우드 또는 하이브리드일 수 있습니다. 데이터 추출에는 나중에 발생할 수 있는 처리나 기타 분석이 포함되지 않는다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

데이터 추출로 무엇을 할 수 있나요?

기본적으로 데이터 추출 목적은 3가지 범주로 분류됩니다.

아카이빙
데이터 추출은 책, 신문, 송장과 같은 물리적 형식의 데이터를 저장 또는 백업용 데이터베이스와 같은 디지털 형식으로 변환할 수 있습니다.
데이터 형식 변경
현재 사이트에서 개발 중인 새 사이트로 데이터를 마이그레이션하려는 경우, 자신의 사이트에서 데이터를 추출하여 수집할 수 있습니다.
데이터 분석
추출된 데이터를 추가로 분석하여 통찰력을 얻는 것이 일반적입니다. 이는 데이터 마이닝과 유사하게 들릴 수 있지만, 데이터 마이닝은 데이터 마이닝의 일부가 아니라 데이터 마이닝의 목표라는 점을 명심하십시오. 게다가 데이터는 다르게 분석됩니다. 한 가지 예는 온라인 상점 소유자가 경쟁업체 전략을 실시간으로 모니터링하기 위해 Amazon과 같은 전자상거래 사이트에서 제품 정보를 가져오는 것입니다. 데이터 마이닝과 마찬가지로 데이터 추출은 많은 이점을 제공하는 자동화된 프로세스입니다. 과거에는 사람들이 한 곳에서 다른 곳으로 데이터를 수동으로 복사하고 붙여넣는 데 시간이 많이 걸렸습니다. 데이터 추출은 수집 속도를 높이고 추출된 데이터의 정확성을 크게 향상시킵니다.

데이터 추출 사용의 몇 가지 예

데이터 마이닝과 유사하게 데이터 마이닝은 다양한 산업 분야에서 널리 사용됩니다. 전자 상거래 가격 모니터링 외에도 데이터 마이닝은 자체 조사, 뉴스 수집, 마케팅, 부동산, 여행 및 관광, 컨설팅, 금융 등에 도움이 될 수 있습니다.

리도게네라치야
기업은 Yelp, Crunchbase, Yellowpages 디렉토리에서 데이터를 추출하고 비즈니스 개발을 위한 리드를 생성할 수 있습니다. Yellowpages에서 데이터를 추출하는 방법을 알아보려면 아래 비디오를 시청하세요. 웹 스크래핑 템플릿.
콘텐츠와 뉴스의 집합
콘텐츠 집계 웹사이트는 여러 소스로부터 정기적인 데이터 피드를 수신하고 사이트를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
감정 분석
전문가들은 인스타그램, 트위터 등 소셜 네트워크에서 리뷰, 댓글, 사용후기를 추출한 후 근본적인 태도를 분석하고 브랜드, 제품 또는 현상이 어떻게 인식되는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 추출 단계

데이터 추출은 ETL(Extract, Transform, Load: 추출, 변환, 로드)과 ELT(Extract, Load, Transform)의 첫 번째 단계입니다. ETL과 ELT는 그 자체로 완전한 데이터 통합 전략의 일부입니다. 즉, 데이터 추출이 추출의 일부일 수 있습니다.

추출, 변환, 로드

데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 정보를 추출하는 것이지만 데이터 추출은 훨씬 더 짧고 간단한 프로세스입니다. 이는 세 단계로 축소될 수 있습니다.

데이터 소스 선택
웹사이트 등 데이터를 추출하려는 소스를 선택합니다.
데이터 수집
사이트에 "GET" 요청을 보내고 Python, PHP, R, Ruby 등과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 결과 HTML 문서를 구문 분석합니다.
데이터 저장
나중에 사용할 수 있도록 데이터를 로컬 데이터베이스나 클라우드 스토리지에 저장하세요. 데이터를 추출하려는 숙련된 프로그래머라면 위 단계가 간단해 보일 수 있습니다. 그러나 프로그래머가 아닌 경우 지름길이 있습니다. 다음과 같은 데이터 마이닝 도구를 사용하십시오. 옥토파스. 데이터 마이닝 도구와 마찬가지로 데이터 추출 도구는 에너지를 절약하고 모든 사람이 쉽게 데이터를 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 도구는 경제적일 뿐만 아니라 초보자에게도 친숙합니다. 이를 통해 사용자는 몇 분 안에 데이터를 수집하고, 클라우드에 저장하고, Excel, CSV, HTML, JSON 또는 API를 통해 사이트의 데이터베이스 등 다양한 형식으로 내보낼 수 있습니다.

데이터 추출의 단점

서버 충돌
대규모로 데이터를 추출하는 경우 대상 사이트의 웹 서버에 과부하가 걸려 서버가 다운될 수 있습니다. 이는 사이트 소유자의 이익에 해를 끼칠 수 있습니다.
IP로 차단
개인이 데이터를 너무 자주 수집하면 웹사이트에서 해당 IP 주소를 차단할 수 있습니다. 리소스는 데이터를 불완전하게 만들어 IP 주소를 완전히 금지하거나 액세스를 제한할 수 있습니다. 데이터를 검색하고 차단을 방지하려면 적당한 속도로 수행하고 일부 차단 방지 기술을 적용해야 합니다.
법률 문제
웹에서 데이터를 추출하는 것은 적법성 측면에서 회색 영역에 속합니다. Linkedin, Facebook 등 주요 사이트에서는 데이터 자동 추출이 금지되어 있음을 이용 약관에 명시하고 있습니다. 봇 활동으로 인해 기업 간 소송이 많아졌습니다.

데이터 마이닝과 데이터 추출의 주요 차이점

데이터 마이닝은 데이터베이스 분야의 지식 발견, 지식 추출, 데이터/패턴 분석, 정보 수집이라고도 합니다. 데이터 추출은 웹 데이터 추출, 웹 페이지 스캐닝, 데이터 수집 등과 같은 의미로 사용됩니다.
데이터 마이닝 연구는 대부분 구조화된 데이터를 기반으로 하는 반면, 데이터 마이닝은 일반적으로 구조화되지 않았거나 구조화되지 않은 소스에서 가져옵니다.
데이터 마이닝의 목표는 데이터를 분석에 더 유용하게 만드는 것입니다. 데이터 추출은 데이터를 저장하거나 처리할 수 있는 한 장소에 수집하는 것입니다.
데이터 마이닝의 분석은 패턴이나 추세를 식별하기 위한 수학적 방법을 기반으로 합니다. 데이터 추출은 프로그래밍 언어나 데이터 추출 도구를 기반으로 소스를 우회합니다.
데이터 마이닝의 목적은 이전에 알려지지 않았거나 무시되지 않았던 사실을 찾는 것이지만, 데이터 추출은 기존 정보를 처리합니다.
데이터 마이닝은 더욱 복잡하며 인력 교육에 대규모 투자가 필요합니다. 올바른 도구를 사용한 데이터 추출은 매우 쉽고 비용 효율적일 수 있습니다.

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출처 : habr.com