Te dwa modne hasła związane z nauką o danych dezorientują wiele osób. Eksploracja danych jest często błędnie rozumiana jako wydobywanie i odzyskiwanie danych, ale rzeczywistość jest znacznie bardziej złożona. W tym poście zajmijmy się eksploracją danych i poznajmy różnicę między eksploracją danych a ekstrakcją danych.
Co to jest eksploracja danych?
Eksploracja danych, zwana także Odkrywanie wiedzy w bazie danych (KDD), to technika często stosowana do analizowania dużych zbiorów danych przy użyciu metod statystycznych i matematycznych w celu znalezienia ukrytych wzorców lub trendów oraz wydobycia z nich wartości.
Co można zrobić dzięki Data Mining?
Automatyzując proces, potrafi przeglądać bazy danych i skutecznie odkrywać ukryte wzorce. W przedsiębiorstwach eksploracja danych jest często wykorzystywana do odkrywania wzorców i relacji w danych, co pomaga w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych.
Przykłady aplikacji
Po upowszechnieniu eksploracji danych w latach 1990. firmy z wielu różnych branż, w tym handlu detalicznego, finansów, opieki zdrowotnej, transportu, telekomunikacji, handlu elektronicznego itp., zaczęły wykorzystywać metody eksploracji danych w celu uzyskania informacji na podstawie danych. Eksploracja danych może pomóc w segmentacji klientów, identyfikowaniu oszustw, przewidywaniu sprzedaży i nie tylko.
- Segmentacja klientów
Analizując dane o klientach i identyfikując cechy klientów docelowych, firmy mogą pogrupować ich w odrębną grupę i zapewnić specjalne oferty odpowiadające ich potrzebom. - Analiza koszyka rynkowego
Technika ta opiera się na teorii, że jeśli kupisz określoną grupę produktów, istnieje większe prawdopodobieństwo, że kupisz inną grupę produktów. Jeden ze znanych przykładów: kiedy ojcowie kupują pieluchy dla swoich dzieci, zwykle kupują piwo wraz z pieluchami. - Prognozowanie sprzedaży
Może się to wydawać podobne do analizy koszyka rynkowego, ale tym razem analiza danych służy do przewidzenia, kiedy klient ponownie kupi produkt w przyszłości. Na przykład trener kupuje puszkę białka, która powinna wystarczyć na 9 miesięcy. Sklep sprzedający to białko planuje za 9 miesięcy wypuścić nowe, aby trener kupił je ponownie. - Wykrywanie oszustw
Eksploracja danych pomaga w budowaniu modeli wykrywania oszustw. Zbierając próbki fałszywych i prawdziwych raportów, firmy mogą określić, które transakcje są podejrzane. - Wykrywanie wzorców w produkcji
W branży produkcyjnej eksploracja danych pomaga w projektowaniu systemów poprzez identyfikację relacji między architekturą produktu, profilem i potrzebami klienta. Eksploracja danych pozwala również przewidzieć czas i koszty rozwoju produktu.
A to tylko kilka przypadków użycia eksploracji danych.
Etapy eksploracji danych
Eksploracja danych to całościowy proces gromadzenia, selekcji, czyszczenia, przekształcania i wydobywania danych w celu oceny wzorców i ostatecznie wydobycia wartości.
Ogólnie rzecz biorąc, cały proces eksploracji danych można podsumować w 7 krokach:
- Oczyszczanie danych
W prawdziwym świecie dane nie zawsze są czyszczone i uporządkowane. Często są one zaszumione, niekompletne i mogą zawierać błędy. Aby mieć pewność, że wyniki eksploracji danych są dokładne, należy najpierw wyczyścić dane. Niektóre metody czyszczenia obejmują uzupełnianie brakujących wartości, sterowanie automatyczne i ręczne i tak dalej. - Integracja danych
Na tym etapie wydobywane, łączone i integrowane są dane z różnych źródeł. Źródłami mogą być bazy danych, pliki tekstowe, arkusze kalkulacyjne, dokumenty, wielowymiarowe zbiory danych, Internet i tak dalej. - Próbkowanie danych
Zwykle nie wszystkie zintegrowane dane są potrzebne w eksploracji danych. Próbkowanie danych to etap, w którym wybierane są tylko przydatne dane i wydobywane z dużej bazy danych. - Konwersja danych
Po wybraniu danych są one przekształcane w formy odpowiednie do eksploracji. Proces ten obejmuje normalizację, agregację, uogólnienie itp. - Eksploracja danych
Tutaj następuje najważniejsza część eksploracji danych – wykorzystanie inteligentnych metod w celu znalezienia w nich wzorców. Proces ten obejmuje regresję, klasyfikację, przewidywanie, grupowanie, uczenie się skojarzeń i wiele innych. - Ocena modelu
Ten krok ma na celu identyfikację potencjalnie użytecznych, łatwych do zrozumienia wzorców, a także wzorców potwierdzających hipotezy. - Reprezentacja wiedzy
W końcowej fazie uzyskane informacje prezentowane są w atrakcyjny sposób, wykorzystując metody reprezentacji wiedzy i wizualizacji.
Wady eksploracji danych
- Duża inwestycja czasu i pracy
Ponieważ eksploracja danych jest długim i złożonym procesem, wymaga dużo pracy ze strony produktywnych i wykwalifikowanych ludzi. Analitycy danych mogą korzystać z potężnych narzędzi do eksploracji danych, ale potrzebują ekspertów, którzy przygotują dane i zrozumieją wyniki. W rezultacie przetworzenie wszystkich informacji może zająć trochę czasu. - Prywatność i bezpieczeństwo danych
Ponieważ eksploracja danych gromadzi informacje o klientach metodami rynkowymi, może naruszać prywatność użytkowników. Ponadto hakerzy mogą uzyskać dane przechowywane w systemach eksploracji danych. Stwarza to zagrożenie dla bezpieczeństwa danych klientów. Jeśli skradzione dane zostaną niewłaściwie wykorzystane, mogą łatwo wyrządzić krzywdę innym.
Powyżej znajduje się krótkie wprowadzenie do eksploracji danych. Jak już wspomniałem, eksploracja danych obejmuje proces gromadzenia i integrowania danych, który obejmuje proces wydobywania danych (ekstrakcja danych). W tym przypadku można śmiało powiedzieć, że ekstrakcja danych może być częścią długiego procesu eksploracji danych.
Co to jest ekstrakcja danych?
Proces ten, znany również jako „eksploracja danych internetowych” i „skrobanie sieci”, polega na wyodrębnianiu danych ze źródeł danych (zwykle nieustrukturyzowanych lub słabo ustrukturyzowanych) do scentralizowanych lokalizacji i centralizacji w jednym miejscu w celu przechowywania lub dalszego przetwarzania. W szczególności nieustrukturyzowane źródła danych obejmują strony internetowe, pocztę e-mail, dokumenty, pliki PDF, zeskanowany tekst, raporty na komputerach mainframe, pliki szpul, ogłoszenia i tak dalej. Scentralizowane przechowywanie może być lokalne, w chmurze lub hybrydowe. Należy pamiętać, że ekstrakcja danych nie obejmuje przetwarzania ani innej analizy, która może nastąpić później.
Co można zrobić za pomocą ekstrakcji danych?
Zasadniczo cele ekstrakcji danych można podzielić na 3 kategorie.
- Archiwizacja
Ekstrakcja danych umożliwia konwersję danych z formatów fizycznych, takich jak książki, gazety, faktury, na formaty cyfrowe, takie jak bazy danych w celu przechowywania lub tworzenia kopii zapasowych. - Zmiana formatu danych
Jeśli chcesz przeprowadzić migrację danych z bieżącej witryny do nowej, będącej w fazie tworzenia, możesz zebrać dane z własnej witryny, wyodrębniając je. - Analiza danych
Powszechną praktyką jest dalsza analiza wyodrębnionych danych w celu uzyskania wglądu w nie. Może to brzmieć podobnie do eksploracji danych, ale należy pamiętać, że eksploracja danych jest celem eksploracji danych, a nie jej częścią. Co więcej, dane są analizowane w różny sposób. Jednym z przykładów jest to, że właściciele sklepów internetowych pobierają informacje o produktach z witryn handlu elektronicznego, takich jak Amazon, w celu monitorowania strategii konkurencji w czasie rzeczywistym. Podobnie jak eksploracja danych, ekstrakcja danych jest zautomatyzowanym procesem oferującym wiele korzyści. W przeszłości ludzie ręcznie kopiowali i wklejali dane z jednego miejsca do drugiego, co było bardzo czasochłonne. Ekstrakcja danych przyspiesza gromadzenie i znacznie poprawia dokładność wyodrębnionych danych.
Kilka przykładów wykorzystania ekstrakcji danych
Podobnie jak eksploracja danych, eksploracja danych jest szeroko stosowana w różnych gałęziach przemysłu. Oprócz monitorowania cen w handlu elektronicznym eksploracja danych może pomóc w Twoich własnych badaniach, agregowaniu wiadomości, marketingu, nieruchomościach, podróżach i turystyce, doradztwie, finansach i nie tylko.
- Generowanie leadów
Firmy mogą wydobywać dane z katalogów: Yelp, Crunchbase, Yellowpages i generować leady dla rozwoju biznesu. Możesz obejrzeć poniższy film, aby dowiedzieć się, jak wyodrębnić dane z Yellowpages za pomocą . - Agregacja treści i aktualności
Witryny agregujące treść mogą regularnie otrzymywać strumienie danych z wielu źródeł i aktualizować swoje witryny. - Analiza sentymentu
Po wyodrębnieniu recenzji, komentarzy i referencji z sieci społecznościowych, takich jak Instagram i Twitter, profesjonaliści mogą przeanalizować leżące u ich podstaw postawy i uzyskać wgląd w sposób postrzegania marki, produktu lub zjawiska.
Kroki ekstrakcji danych
Ekstrakcja danych to pierwszy etap ETL (wyodrębnij, przekształć, załaduj: wyodrębnij, przekształć, załaduj) i ELT (wyodrębnij, załaduj i przekształć). ETL i ELT same w sobie stanowią część kompletnej strategii integracji danych. Innymi słowy, wyodrębnianie danych może być częścią ich ekstrakcji.
Wyodrębnij, przekształć, załaduj
Chociaż eksploracja danych polega na wydobywaniu informacji z dużych ilości danych, ekstrakcja danych jest procesem znacznie krótszym i prostszym. Można go sprowadzić do trzech etapów:
- Wybór źródła danych
Wybierz źródło, z którego chcesz wyodrębnić dane, np. witrynę internetową. - Zbieranie danych
Wyślij żądanie „GET” do witryny i przeanalizuj powstały dokument HTML przy użyciu języków programowania, takich jak Python, PHP, R, Ruby itp. - Przechowywanie danych
Zapisz dane w lokalnej bazie danych lub w chmurze do wykorzystania w przyszłości. Jeśli jesteś doświadczonym programistą i chcesz wyodrębnić dane, powyższe kroki mogą wydawać Ci się proste. Jeśli jednak nie jesteś programistą, istnieje skrót - skorzystaj z narzędzi do eksploracji danych, takich jak . Narzędzia do ekstrakcji danych, podobnie jak narzędzia do eksploracji danych, zostały zaprojektowane tak, aby oszczędzać energię i ułatwiać każdemu przetwarzanie danych. Narzędzia te są nie tylko ekonomiczne, ale także przyjazne dla początkujących. Pozwalają użytkownikom zebrać dane w ciągu kilku minut, przechowywać je w chmurze i eksportować do wielu formatów: Excel, CSV, HTML, JSON lub do baz danych na stronie poprzez API.
Wady ekstrakcji danych
- Awaria serwera
Podczas wydobywania danych na dużą skalę serwer WWW witryny docelowej może zostać przeciążony, co może doprowadzić do awarii serwera. Zaszkodzi to interesom właściciela witryny. - Zablokuj według adresu IP
Gdy dana osoba zbiera dane zbyt często, strony internetowe mogą zablokować jej adres IP. Zasób może całkowicie zablokować adres IP lub ograniczyć dostęp, powodując niekompletność danych. Aby odzyskać dane i uniknąć blokowania, należy to robić z umiarkowaną prędkością i zastosować pewne techniki przeciwdziałające blokowaniu. - Problemy z prawem
Wyciąganie danych z sieci to szara strefa, jeśli chodzi o legalność. Główne witryny, takie jak Linkedin i Facebook, wyraźnie stwierdzają w swoich warunkach użytkowania, że jakiekolwiek automatyczne pobieranie danych jest zabronione. Było wiele procesów sądowych pomiędzy firmami w związku z działalnością botów.
Kluczowe różnice między eksploracją danych a ekstrakcją danych
- Eksploracja danych nazywana jest także odkrywaniem wiedzy w bazach danych, ekstrakcją wiedzy, analizą danych/wzorców, gromadzeniem informacji. Ekstrakcja danych jest używana zamiennie z ekstrakcją danych z Internetu, skanowaniem stron internetowych, gromadzeniem danych i tak dalej.
- Badania eksploracji danych opierają się głównie na danych ustrukturyzowanych, podczas gdy eksploracja danych zwykle czerpie ze źródeł nieustrukturyzowanych lub słabo ustrukturyzowanych.
- Celem eksploracji danych jest zwiększenie ich przydatności do analizy. Ekstrakcja danych to gromadzenie danych w jednym miejscu, w którym można je przechowywać lub przetwarzać.
- Analiza w eksploracji danych opiera się na matematycznych metodach identyfikacji wzorców lub trendów. Ekstrakcja danych opiera się na językach programowania lub narzędziach do ekstrakcji danych w celu ominięcia źródeł.
- Celem eksploracji danych jest znalezienie faktów, które nie były wcześniej znane lub zignorowane, natomiast ekstrakcja danych dotyczy istniejących informacji.
- Eksploracja danych jest bardziej złożona i wymaga dużych inwestycji w szkolenie ludzi. Ekstrakcja danych za pomocą odpowiedniego narzędzia może być niezwykle łatwa i opłacalna.
Pomagamy początkującym nie pomylić się w danych. Specjalnie dla habravchanów przygotowaliśmy kod promocyjny Habr., dając dodatkowo 10% rabatu do rabatu wskazanego na banerze.
Więcej kursów
Polecane artykuły
Źródło: www.habr.com