Essas duas palavras da moda da Ciência de Dados confundem muita gente. Data Mining é muitas vezes mal interpretado como extração e recuperação de dados, mas a realidade é muito mais complexa. Neste post, vamos pontuar Mineração e descobrir a diferença entre Mineração de Dados e Extração de Dados.
O que é mineração de dados?
Mineração de dados, também chamada Descoberta de conhecimento de banco de dados (KDD), é uma técnica frequentemente usada para analisar grandes conjuntos de dados usando métodos estatísticos e matemáticos para encontrar padrões ou tendências ocultos e extrair valor deles.
O que pode ser feito com Mineração de Dados?
Ao automatizar o processo, pode navegar em bancos de dados e efetivamente descobrir padrões ocultos. Para as empresas, a mineração de dados é frequentemente usada para descobrir padrões e relacionamentos nos dados para ajudar a tomar melhores decisões de negócios.
Exemplos de aplicação
Depois que a mineração de dados se tornou difundida na década de 1990, empresas em uma ampla gama de setores, incluindo varejo, finanças, saúde, transporte, telecomunicações, comércio eletrônico, etc., começaram a usar métodos de mineração de dados para obter informações em bases de dados. A mineração de dados pode ajudar a segmentar clientes, detectar fraudes, prever vendas e muito mais.
- Segmentação de clientes
Ao analisar os dados do cliente e identificar as características dos clientes-alvo, as empresas podem agrupá-los em um grupo separado e oferecer ofertas especiais que atendam às suas necessidades. - Análise de cesta de mercado
Essa técnica é baseada na teoria de que, se você comprar um determinado grupo de produtos, é mais provável que compre um grupo diferente de produtos. Um exemplo famoso: quando os pais compram fraldas para seus bebês, eles costumam comprar cerveja junto com as fraldas. - Previsão de vendas
Pode parecer semelhante à análise de cesta de compras, mas desta vez a análise de dados é usada para prever quando um cliente comprará um produto novamente no futuro. Por exemplo, um treinador compra uma lata de proteína que deve durar 9 meses. A loja que vende essa proteína planeja lançar uma nova em 9 meses para que o treinador volte a comprá-la. - Detecção de fraude
A mineração de dados ajuda na construção de modelos para detecção de fraudes. Ao coletar amostras de relatórios fraudulentos e verdadeiros, as empresas têm o poder de determinar quais transações são suspeitas. - Detecção de padrões na produção
Na indústria de manufatura, a mineração de dados é usada para ajudar a projetar sistemas, identificando a relação entre a arquitetura do produto, o perfil e as necessidades do cliente. A mineração de dados também pode prever tempos e custos de desenvolvimento de produtos.
E esses são apenas alguns casos de uso para mineração de dados.
Etapas da mineração de dados
A mineração de dados é um processo holístico de coleta, seleção, limpeza, transformação e extração de dados para avaliar padrões e, por fim, extrair valor.
Geralmente, todo o processo de mineração de dados pode ser resumido em 7 etapas:
- Limpeza de dados
No mundo real, os dados nem sempre são limpos e estruturados. Eles geralmente são ruidosos, incompletos e podem conter erros. Para garantir que o resultado da mineração de dados seja preciso, primeiro você precisa limpar os dados. Alguns métodos de limpeza incluem preenchimento de valores ausentes, controles automáticos e manuais e assim por diante. - Integração de dados
Esta é a fase em que os dados de diferentes fontes são extraídos, combinados e integrados. As fontes podem ser bancos de dados, arquivos de texto, planilhas, documentos, conjuntos de dados multidimensionais, a Internet e assim por diante. - Amostragem de dados
Normalmente, nem todos os dados integrados são necessários na mineração de dados. A amostragem de dados é o estágio no qual apenas dados úteis são selecionados e extraídos de um grande banco de dados. - Conversão de dados
Depois que os dados são selecionados, eles são convertidos em formatos adequados para mineração. Este processo inclui normalização, agregação, generalização, etc. - Mineração de dados
Aqui vem a parte mais importante da mineração de dados - usando métodos inteligentes para encontrar padrões neles. O processo inclui regressão, classificação, predição, agrupamento, aprendizado de associação e muito mais. - Avaliação do modelo
Esta etapa visa identificar padrões potencialmente úteis e fáceis de entender, bem como padrões que suportem hipóteses. - Representação do Conhecimento
Na etapa final, as informações obtidas são apresentadas de forma atrativa, utilizando métodos de representação e visualização do conhecimento.
Desvantagens da Mineração de Dados
- Grande investimento de tempo e trabalho
Como a mineração de dados é um processo longo e complexo, requer muito trabalho de pessoas produtivas e qualificadas. Os cientistas de dados podem usar ferramentas poderosas de mineração de dados, mas precisam de especialistas para preparar os dados e entender os resultados. Como resultado, pode levar algum tempo para processar todas as informações. - Privacidade e segurança dos dados
Como a mineração de dados coleta informações do cliente por meio de métodos de mercado, ela pode violar a privacidade do usuário. Além disso, os hackers podem obter dados armazenados em sistemas de mineração de dados. Isso representa uma ameaça à segurança dos dados do cliente. Se os dados roubados forem mal utilizados, eles podem facilmente prejudicar outras pessoas.
O texto acima é uma breve introdução à mineração de dados. Como já mencionei, a mineração de dados contém o processo de coleta e integração de dados, que inclui o processo de extração de dados (extração de dados). Nesse caso, é seguro dizer que a extração de dados pode fazer parte de um longo processo de mineração de dados.
O que é extração de dados?
Também conhecido como "web data mining" e "web scraping", este processo é o ato de extrair dados de fontes de dados (geralmente não estruturadas ou mal estruturadas) em locais centralizados e centralização em um local para armazenamento ou processamento adicional. Especificamente, as fontes de dados não estruturados incluem páginas da Web, e-mail, documentos, arquivos PDF, texto digitalizado, relatórios de mainframe, arquivos de bobina, anúncios e assim por diante. O armazenamento centralizado pode ser local, em nuvem ou híbrido. É importante lembrar que a extração de dados não inclui processamento ou outras análises que possam ocorrer posteriormente.
O que pode ser feito com a extração de dados?
Basicamente, os propósitos de extração de dados se enquadram em 3 categorias.
- Arquivamento
A extração de dados pode converter dados de formatos físicos, como livros, jornais, faturas, em formatos digitais, como bancos de dados para armazenamento ou backup. - Mudando o formato de dados
Quando quiser migrar dados de seu site atual para um novo em desenvolvimento, você pode coletar dados de seu próprio site extraindo-os. - Análise de dados
É comum analisar ainda mais os dados extraídos para obter informações sobre eles. Isso pode soar semelhante à mineração de dados, mas lembre-se de que a mineração de dados é o objetivo da mineração de dados, não faz parte dela. Além disso, os dados são analisados de forma diferente. Um exemplo é que os donos de lojas online extraem informações de produtos de sites de comércio eletrônico como a Amazon para monitorar as estratégias dos concorrentes em tempo real. Assim como a mineração de dados, a extração de dados é um processo automatizado com muitos benefícios. No passado, as pessoas copiavam e colavam dados manualmente de um lugar para outro, o que consumia muito tempo. A extração de dados acelera a coleta e melhora muito a precisão dos dados extraídos.
Alguns exemplos de uso da extração de dados
Semelhante à mineração de dados, a mineração de dados é amplamente utilizada em vários setores. Além do monitoramento de preços de comércio eletrônico, a mineração de dados pode ajudar em sua própria pesquisa, agregação de notícias, marketing, imóveis, viagens e turismo, consultoria, finanças e muito mais.
- Geração de leads
As empresas podem extrair dados dos diretórios: Yelp, Crunchbase, Yellowpages e gerar leads para desenvolvimento de negócios. Você pode assistir ao vídeo abaixo para aprender como extrair dados de Yellowpages com . - Agregação de conteúdo e notícias
Os sites de agregação de conteúdo podem receber feeds de dados regulares de várias fontes e manter seus sites atualizados. - Análise de sentimentos
Depois de extrair avaliações, comentários e depoimentos de redes sociais como Instagram e Twitter, os profissionais podem analisar as atitudes subjacentes e obter insights sobre como uma marca, produto ou fenômeno é percebido.
Etapas de extração de dados
A extração de dados é o primeiro estágio do ETL (Extrair, Transformar, Carregar: Extrair, Transformar, Carregar) e ELT (Extrair, Carregar e Transformar). ETL e ELT fazem parte de uma estratégia completa de integração de dados. Em outras palavras, extrair dados pode fazer parte de sua extração.
Extrair, transformar, carregar
Enquanto a mineração de dados trata da extração de informações de grandes quantidades de dados, a extração de dados é um processo muito mais curto e simples. Pode ser reduzido a três estágios:
- Selecionando uma fonte de dados
Selecione a fonte da qual deseja extrair dados, como um site. - Coleta de dados
Envie uma solicitação "GET" para o site e analise o documento HTML resultante usando linguagens de programação como Python, PHP, R, Ruby, etc. - Armazenamento de dados
Salve os dados em seu banco de dados local ou armazenamento em nuvem para uso futuro. Se você é um programador experiente que deseja extrair dados, as etapas acima podem parecer simples para você. No entanto, se você não for um programador, existe um atalho - use ferramentas de mineração de dados como . As ferramentas de extração de dados, assim como as ferramentas de mineração de dados, são projetadas para economizar energia e facilitar o processamento de dados para todos. Essas ferramentas não são apenas econômicas, mas também amigáveis para iniciantes. Eles permitem que os usuários coletem dados em minutos, armazenem-nos na nuvem e exportem-nos para vários formatos: Excel, CSV, HTML, JSON ou para bancos de dados no site por meio de uma API.
Desvantagens da extração de dados
- Falha do servidor
Ao extrair dados em grande escala, o servidor da Web do site de destino pode ficar sobrecarregado, o que pode levar a uma falha do servidor. Isso prejudicará os interesses do proprietário do site. - Banir por IP
Quando uma pessoa coleta dados com muita frequência, os sites podem bloquear seu endereço IP. Um recurso pode banir completamente um endereço IP ou restringir o acesso tornando os dados incompletos. Para recuperar dados e evitar bloqueios, você precisa fazer isso em velocidade moderada e aplicar algumas técnicas antibloqueio. - Problemas com a lei
A extração de dados da web cai em uma área cinzenta quando se trata de legalidade. Os principais sites, como Linkedin e Facebook, declaram claramente em seus termos de uso que qualquer extração automática de dados é proibida. Houve muitos processos entre empresas devido a atividades de bots.
Principais diferenças entre mineração de dados e extração de dados
- A mineração de dados também é chamada de descoberta de conhecimento em bancos de dados, extração de conhecimento, análise de dados/padrão, coleta de informações. A extração de dados é usada de forma intercambiável com extração de dados da web, verificação de página da web, coleta de dados e assim por diante.
- A pesquisa de mineração de dados é baseada principalmente em dados estruturados, enquanto a mineração de dados geralmente se baseia em fontes não estruturadas ou mal estruturadas.
- O objetivo da mineração de dados é tornar os dados mais úteis para análise. A extração de dados é a coleta de dados em um local onde podem ser armazenados ou processados.
- A análise na mineração de dados é baseada em métodos matemáticos para identificar padrões ou tendências. A extração de dados é baseada em linguagens de programação ou ferramentas de extração de dados para contornar as fontes.
- O objetivo da mineração de dados é encontrar fatos que não eram conhecidos ou ignorados anteriormente, enquanto a extração de dados lida com informações existentes.
- A mineração de dados é mais complexa e requer um grande investimento em treinamento de pessoas. A extração de dados com a ferramenta certa pode ser extremamente fácil e econômica.
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Fonte: habr.com