🥇 Хајде да схватимо која је разлика између рударења података и екстракције података

Ове две речи о науци о подацима збуњују многе људе. Дата Мининг се често погрешно схвата као издвајање и преузимање података, али у стварности је много сложенији. У овом посту, хајде да ставимо завршне детаље на рударење и сазнамо разлику између рударења података и екстракције података.

Шта је Дата Мининг?

Дата мининг, такође тзв Откривање знања у бази података (КДД), је техника која се често користи за анализу великих количина података користећи статистичке и математичке технике како би се пронашли скривени обрасци или трендови и из њих извукла вредност.

Шта можете да урадите са Дата Мининг?

Аутоматизацијом процеса, алати за рударење података може скенирати базе података и ефикасно идентификовати скривене обрасце. За предузећа, рударење података се често користи за идентификацију образаца и односа у подацима како би се помогло у доношењу бољих пословних одлука.

Примери примене

Након што је рударење података постало широко распрострањено 1990-их, компаније у широком спектру индустрија, укључујући малопродају, финансије, здравство, транспорт, телекомуникације, е-трговину, итд., почеле су да користе технике рударења података за добијање информација на основу података. Копање података може помоћи у сегментирању купаца, откривању преваре, предвиђању продаје и још много тога.

Сегментација купаца
Анализом података о купцима и идентификацијом карактеристика циљних купаца, компаније могу да их циљају у посебну групу и пруже посебне понуде које задовољавају њихове потребе.
Анализа тржишне корпе
Ова техника се заснива на теорији да ако купите одређену групу производа, већа је вероватноћа да ћете купити другу групу производа. Један познати пример: када очеви купују пелене за своје бебе, они имају тенденцију да купују пиво заједно са пеленама.
Салес Форецастинг
Ово може изгледати слично анализи тржишне корпе, али овај пут се анализа података користи за предвиђање када ће купац поново купити производ у будућности. На пример, тренер купује конзерву протеина, која би требало да траје 9 месеци. Продавница која продаје овај протеин планира да објави нови за 9 месеци, тако да ће га тренер поново купити.
Откривање преваре
Дата мининг помаже у изградњи модела за откривање преваре. Прикупљањем узорака лажних и легитимних извештаја, предузећа су овлашћена да утврде које су трансакције сумњиве.
Откривање образаца у производњи
У производној индустрији, рударење података се користи за помоћ у дизајну система идентификацијом односа између архитектуре производа, профила и потреба купаца. Дата мининг такође може предвидети временске рокове и трошкове развоја производа.

А ово је само неколико сценарија за коришћење рударења података.

Фазе рударења података

Дата мининг је холистички процес прикупљања, одабира, чишћења, трансформације и екстракције података ради процене образаца и коначног издвајања вредности.

По правилу, цео процес рударења података може се сажети у 7 фаза:

Чишћење података
У стварном свету, подаци нису увек очишћени и структурирани. Често су бучни, непотпуни и могу садржати грешке. Да бисте били сигурни да је резултат рударења података тачан, прво морате да очистите податке. Неке методе чишћења укључују попуњавање недостајућих вредности, аутоматску и ручну проверу итд.
Интеграција података
Ово је фаза у којој се подаци из различитих извора издвајају, комбинују и интегришу. Извори могу бити базе података, текстуалне датотеке, табеле, документи, вишедимензионални скупови података, Интернет итд.
Узорковање података
Обично нису сви интегрисани подаци потребни у рударењу података. Узорковање података је фаза у којој се бирају само корисни подаци и извлаче из велике базе података.
Конверзија података
Када су подаци одабрани, они се претварају у одговарајуће форме за рударење. Овај процес укључује нормализацију, агрегацију, генерализацију итд.
Претрага података
Овде долази најважнији део рударења података – коришћење интелигентних метода за проналажење образаца у њему. Процес укључује регресију, класификацију, предвиђање, груписање, учење асоцијација и још много тога.
Евалуација модела
Овај корак има за циљ да идентификује потенцијално корисне, лако разумљиве обрасце који подржавају хипотезе.
Репрезентација знања
У завршној фази, добијене информације се представљају у атрактивном облику коришћењем метода представљања знања и визуелизације.

Недостаци рударења података

Велико улагање времена и рада
Пошто је рударење података дуг и сложен процес, захтева много рада од продуктивних и вештих људи. Копачи података могу да искористе предности моћних алата за рударење података, али су им потребни стручњаци да припреме податке и разумеју резултате. Као резултат тога, може бити потребно неко време за обраду свих информација.
Приватност и сигурност података
Пошто дата мининг прикупља информације о клијентима путем тржишних метода, може нарушити приватност корисника. Поред тога, хакери могу добити податке ускладиштене у системима за рударење података. Ово представља претњу по безбедност података о клијентима. Ако се украдени подаци злоупотребе, лако могу нашкодити другима.

Изнад је кратак увод у рударење података. Као што сам већ поменуо, дата мининг укључује процес прикупљања и интеграције података, који укључује процес екстракције података. У овом случају, са сигурношћу се може рећи да екстракција података може бити део дугорочног процеса рударења података.

Шта је екстракција података?

Такође познат као „веб дата мининг“ и „веб сцрапинг“, овај процес је чин издвајања података из (обично неструктурираних или лоше структурираних) извора података на централизоване локације и њихово централизовање на једном месту ради складиштења или даље обраде. Конкретно, неструктурирани извори података укључују веб странице, е-пошту, документе, ПДФ датотеке, скенирани текст, извештаје главног рачунара, датотеке од колута до колута, рекламе итд. Централизовано складиштење може бити локално, у облаку или хибридно. Важно је запамтити да екстракција података не укључује обраду или другу анализу која се може десити касније.

Шта можете да урадите са екстракцијом података?

У основи, сврхе екстракције података спадају у 3 категорије.

Архивирање
Екстракција података може да трансформише податке из физичких формата: књиге, новине, фактуре у дигиталне формате, као што су базе података за складиштење или резервне копије.
Промена формата података
Када желите да мигрирате податке са своје тренутне локације на нову у развоју, можете прикупити податке са своје веб локације тако што ћете их издвојити.
Анализ данних
Уобичајена је додатна анализа издвојених података ради добијања увида. Ово може изгледати слично рударењу података, али имајте на уму да је рударење података сврха рударења података, а не његов део. Штавише, подаци се анализирају другачије. Један пример: Власници онлајн продавница извлаче информације о производима са сајтова за е-трговину као што је Амазон да би пратили стратегије конкурената у реалном времену. Као и рударење података, екстракција података је аутоматизован процес који има много предности. У прошлости су људи ручно копирали и лепили податке са једног места на друго, што је одузимало много времена. Екстракција података убрзава прикупљање и значајно побољшава тачност екстрахованих података.

Неки примери коришћења екстракције података

Слично рударењу података, дата мининг се широко користи у различитим индустријама. Поред праћења цена у е-трговини, рударење података може помоћи у вашем сопственом истраживању, прикупљању вести, маркетингу, некретнинама, путовањима и туризму, консалтингу, финансијама и још много тога.

Генерација олова
Компаније могу извући податке из именика: Иелп, Црунцхбасе, Иелловпагес и генерисати потенцијалне клијенте за развој пословања. Можете погледати видео испод да бисте научили како да извучете податке из Иелловпагес помоћу шаблон за стругање веба.
Агрегација садржаја и вести
Веб локације за агрегацију садржаја могу да примају редовне токове података из више извора и да одржавају своје сајтове ажурним.
Анализа осећања
Екстрахујући критике, коментаре и повратне информације са сајтова друштвених медија као што су Инстаграм и Твитер, стручњаци могу да анализирају основна осећања и стекну увид у то како се доживљава бренд, производ или феномен.

Кораци екстракције података

Екстракција података је прва фаза ЕТЛ (скраћеница Ектрацт, Трансформ, Лоад) и ЕЛТ (ектрацт, лоад анд трансформ). ЕТЛ и ЕЛТ су сами по себи део комплетне стратегије интеграције података. Другим речима, екстракција података може бити део рударења података.

Екстрахујте, конвертујте, учитајте

Док се рударење података односи на вађење информација из великих количина података, екстракција података је много краћи и једноставнији процес. Може се свести на три фазе:

Избор извора података
Изаберите извор из којег желите да извучете податке, као што је веб локација.
Прикупљање података
Пошаљите „ГЕТ“ захтев сајту и анализирајте резултујући ХТМЛ документ користећи програмске језике као што су Питхон, ПХП, Р, Руби, итд.
Складиштење података
Сачувајте податке у вашој локалној бази података или складишту у облаку за будућу употребу. Ако сте искусан програмер који жели да издвоји податке, горе наведени кораци могу вам изгледати једноставни. Међутим, ако не кодирате, пречица је да користите алате за екстракцију података, нпр. Оцтопарсе. Алати за екстракцију података, попут алата за рударење података, дизајнирани су да штеде енергију и свима олакшају обраду података. Ови алати нису само економични, већ и погодни за почетнике. Они омогућавају корисницима да прикупе податке у року од неколико минута, складиште их у облаку и извезу у многе формате: Екцел, ЦСВ, ХТМЛ, ЈСОН или у базе података веб локација путем АПИ-ја.

Недостаци екстракције података

Пад сервера
Приликом преузимања података у великом обиму, веб сервер циљне локације може бити преоптерећен, што може довести до пада сервера. Ово ће штетити интересима власника сајта.
Бан по ИП
Када особа превише често прикупља податке, веб локације могу блокирати њихову ИП адресу. Ресурс може потпуно одбити ИП адресу или ограничити приступ, чинећи податке непотпуним. Да бисте преузели податке и избегли блокирање, морате то да радите умереном брзином и користите неке технике против блокирања.
Проблеми са законом
Извлачење података са веба спада у сиву зону када је у питању законитост. Велики сајтови као што су Линкедин и Фацебоок јасно наводе у својим условима коришћења да је свако аутоматско вађење података забрањено. Било је много тужби између компанија због активности ботова.

Кључне разлике између рударења података и екстракције података

Дата мининг се такође назива откривањем знања у базама података, екстракцијом знања, анализом података/образаца, прикупљањем информација. Екстракција података се користи наизменично са екстракцијом веб података, претраживањем веба, рударењем података и тако даље.
Дата мининг истраживања се углавном заснивају на структурираним подацима, док се у дата минингу обично издвајају из неструктурираних или лоше структурираних извора.
Циљ рударења података је да податке учини кориснијим за анализу. Екстракција података је прикупљање података на једном месту где се могу чувати или обрадити.
Анализа у рударењу података заснива се на математичким методама за идентификацију образаца или трендова. Екстракција података је заснована на програмским језицима или алатима за вађење података за пописивање извора.
Циљ дата мининга је проналажење чињеница које су раније биле непознате или игнорисане, док се екстракција података бави постојећим информацијама.
Дата мининг је сложенији и захтева велика улагања у обуку људи. Екстракција података, када се користи са правим алатом, може бити изузетно једноставна и исплатива.

Помажемо почетницима да се не збуне у подацима. Направили смо промотивни код посебно за становнике Кхабре ХАБР, дајући додатних 10% попуста на попуст назначен на банеру.

Више курсева

Разумевање разлике између рударења података и екстракције података