Dessa två datavetenskapliga modeord förvirrar många människor. Data Mining missförstås ofta som att extrahera och hämta data, men i verkligheten är det mycket mer komplext. Låt oss i det här inlägget lägga sista handen på Mining och ta reda på skillnaden mellan Data Mining och Data Extraction.
Vad är Data Mining?
Data mining, även kallad Knowledge Discovery in Database (KDD), är en teknik som ofta används för att analysera stora mängder data med hjälp av statistiska och matematiska tekniker för att hitta dolda mönster eller trender och extrahera värde från dem.
Vad kan du göra med Data Mining?
Genom att automatisera processen, kan skanna databaser och effektivt identifiera dolda mönster. För företag används datautvinning ofta för att identifiera mönster och relationer i data för att hjälpa till att fatta bättre affärsbeslut.
Applikationsexempel
Efter att datautvinning blev utbredd på 1990-talet började företag inom ett brett spektrum av branscher, inklusive detaljhandel, finans, hälsovård, transport, telekommunikation, e-handel, etc., använda datautvinningstekniker för att få information om baserad på data. Datautvinning kan hjälpa till att segmentera kunder, upptäcka bedrägerier, prognostisera försäljning och mycket mer.
- Kundsegmentering
Genom att analysera kunddata och identifiera målkundernas egenskaper kan företag rikta in dem till en distinkt grupp och erbjuda specialerbjudanden som möter deras behov. - Marknadskorgsanalys
Denna teknik bygger på teorin att om du köper en viss produktgrupp är det mer sannolikt att du köper en annan produktgrupp. Ett berömt exempel: när pappor köper blöjor till sina bebisar, brukar de köpa öl tillsammans med blöjorna. - Försäljningsprognoser
Detta kan tyckas likna marknadskorganalys, men den här gången används dataanalys för att förutsäga när en kund kommer att köpa en produkt igen i framtiden. Till exempel köper en tränare en burk protein, som ska hålla i 9 månader. Butiken som säljer detta protein planerar att släppa ett nytt om 9 månader så tränaren kommer att köpa det igen. - Spårning av bedrägerier
Datautvinning hjälper till att bygga modeller för att upptäcka bedrägerier. Genom att samla in prover av bedrägliga och legitima rapporter får företagen befogenhet att avgöra vilka transaktioner som är misstänkta. - Detektering av mönster i produktionen
Inom tillverkningsindustrin används data mining för att hjälpa till med systemdesign genom att identifiera sambandet mellan produktarkitektur, profil och kundbehov. Data mining kan också förutsäga produktutvecklingens tidslinjer och kostnader.
Och det här är bara några scenarier för att använda datautvinning.
Data Mining Etapper
Datautvinning är den holistiska processen att samla in, välja, rensa, transformera och extrahera data för att utvärdera mönster och slutligen extrahera värde.
Som regel kan hela datautvinningsprocessen sammanfattas i 7 steg:
- Datarensning
I den verkliga världen är data inte alltid rensade och strukturerade. De är ofta bullriga, ofullständiga och kan innehålla fel. För att säkerställa att datautvinningsresultatet är korrekt måste du först rengöra datan. Vissa rengöringsmetoder inkluderar att fylla i saknade värden, automatisk och manuell kontroll, etc. - Dataintegration
Detta är det stadium där data från olika källor extraheras, kombineras och integreras. Källor kan vara databaser, textfiler, kalkylblad, dokument, flerdimensionella datamängder, Internet och så vidare. - Datasampling
Vanligtvis behövs inte all integrerad data i datautvinning. Datasampling är det stadium där endast användbar data väljs ut och extraheras från en stor databas. - Datakonvertering
När data väl har valts omvandlas den till lämpliga former för gruvdrift. Denna process inkluderar normalisering, aggregering, generalisering, etc. - Data Mining
Här kommer den viktigaste delen av datamining – att använda intelligenta metoder för att hitta mönster i den. Processen inkluderar regression, klassificering, förutsägelse, klustring, associationsinlärning och mer. - Modellutvärdering
Detta steg syftar till att identifiera potentiellt användbara, lätta att förstå och hypotesstödjande mönster. - Kunskapsrepresentation
I slutskedet presenteras den erhållna informationen i en attraktiv form med hjälp av kunskapsrepresentation och visualiseringsmetoder.
Nackdelar med Data Mining
- Stora investeringar i tid och arbete
Eftersom data mining är en lång och komplex process kräver det mycket arbete från produktiva och skickliga människor. Dataminerare kan dra fördel av kraftfulla datautvinningsverktyg, men de kräver experter för att förbereda data och förstå resultaten. Som ett resultat kan det ta lite tid att behandla all information. - Integritet och datasäkerhet
Eftersom datautvinning samlar in kundinformation genom marknadsmetoder kan det kränka användarnas integritet. Dessutom kan hackare få data som lagras i datautvinningssystem. Detta utgör ett hot mot säkerheten för kunddata. Om stulen data missbrukas kan det lätt skada andra.
Ovanstående är en kort introduktion till datautvinning. Som jag redan nämnt involverar datautvinning processen att samla in och integrera data, vilket inkluderar processen för datautvinning. I det här fallet är det säkert att säga att datautvinning kan vara en del av en långsiktig datautvinningsprocess.
Vad är dataextraktion?
Även känd som "web data mining" och "web scraping", är denna process handlingen att extrahera data från (vanligtvis ostrukturerade eller dåligt strukturerade) datakällor till centraliserade platser och centralisera dem på ett ställe för lagring eller vidare bearbetning. Specifikt inkluderar ostrukturerade datakällor webbsidor, e-post, dokument, PDF-filer, skannad text, stordatorrapporter, reel-to-reel-filer, annonser, etc. Centraliserad lagring kan vara lokal, moln eller hybrid. Det är viktigt att komma ihåg att dataextraktion inte inkluderar bearbetning eller annan analys som kan inträffa senare.
Vad kan du göra med dataextraktion?
I grund och botten faller syftena med datautvinning in i tre kategorier.
- Arkivering
Dataextraktion kan omvandla data från fysiska format: böcker, tidningar, fakturor till digitala format, såsom databaser för lagring eller säkerhetskopiering. - Ändra dataformat
När du vill migrera data från din nuvarande sida till en ny under utveckling kan du samla in data från din egen sida genom att extrahera den. - Dataanalys
Ytterligare analys av extraherade data för att få insikt är vanligt. Detta kan likna datautvinning, men kom ihåg att datautvinning är syftet med datautvinning, inte en del av det. Dessutom analyseras data på olika sätt. Ett exempel: Nätbutiksägare extraherar produktinformation från e-handelssajter som Amazon för att övervaka konkurrenternas strategier i realtid. Precis som datautvinning är dataextraktion en automatiserad process som har många fördelar. Förr brukade människor kopiera och klistra in data manuellt från en plats till en annan, vilket var mycket tidskrävande. Dataextraktion påskyndar insamlingen och förbättrar avsevärt noggrannheten hos de extraherade uppgifterna.
Några exempel på användning av dataextraktion
I likhet med datautvinning används datautvinning flitigt i olika branscher. Förutom att bevaka priser inom e-handel kan datautvinning hjälpa till i din egen research, nyhetsaggregation, marknadsföring, fastigheter, resor och turism, konsultation, ekonomi och mycket mer.
- Generering av bly
Företag kan extrahera data från kataloger: Yelp, Crunchbase, Yellowpages och generera leads för affärsutveckling. Du kan titta på videon nedan för att lära dig hur du extraherar data från Yellowpages med hjälp av . - Aggregering av innehåll och nyheter
Webbplatser för innehållsaggregation kan ta emot regelbundna strömmar av data från flera källor och hålla sina webbplatser uppdaterade. - Sentimentanalys
Genom att extrahera recensioner, kommentarer och feedback från sociala medier som Instagram och Twitter kan experter analysera de underliggande känslorna och få insikt i hur ett varumärke, en produkt eller ett fenomen uppfattas.
Dataextraktionssteg
Dataextraktion är det första steget av ETL (förkortning Extract, Transform, Load) och ELT (extract, load and transform). ETL och ELT är själva en del av en komplett dataintegrationsstrategi. Dataextraktion kan med andra ord vara en del av datautvinning.
Extrahera, konvertera, ladda
Medan datautvinning handlar om att extrahera information från stora mängder data, är dataextraktion en mycket kortare och enklare process. Det kan reduceras till tre steg:
- Välja en datakälla
Välj källan du vill extrahera data från, till exempel en webbplats. - Datainsamling
Skicka en "GET"-förfrågan till webbplatsen och analysera det resulterande HTML-dokumentet med hjälp av programmeringsspråk som Python, PHP, R, Ruby, etc. - Datalagring
Spara data i din lokala databas eller molnlagring för framtida användning. Om du är en erfaren programmerare som vill extrahera data kan ovanstående steg verka enkla för dig. Men om du inte kodar är en genväg att använda dataextraktionsverktyg, t.ex. . Dataextraktionsverktyg, som datautvinningsverktyg, är utformade för att spara energi och göra databearbetning enkel för alla. Dessa verktyg är inte bara ekonomiska utan också nybörjarvänliga. De tillåter användare att samla in data inom några minuter, lagra den i molnet och exportera den till många format: Excel, CSV, HTML, JSON eller till webbplatsdatabaser via API.
Nackdelar med dataextraktion
- Serverkrasch
Vid hämtning av data i stor skala kan målplatsens webbserver överbelastas, vilket kan få servern att krascha. Detta kommer att skada webbplatsägarens intressen. - Förbud av IP
När en person samlar in data för ofta kan webbplatser blockera deras IP-adress. Resursen kan helt neka en IP-adress eller begränsa åtkomst, vilket gör data ofullständig. För att hämta data och undvika blockering måste du göra det i måttlig hastighet och använda vissa antiblockeringstekniker. - Problem med juridik
Att extrahera data från webben hamnar i en gråzon när det kommer till laglighet. Stora sajter som Linkedin och Facebook anger tydligt i sina användarvillkor att all automatiserad datautvinning är förbjuden. Det har varit många rättegångar mellan företag på grund av botaktivitet.
Viktiga skillnader mellan datautvinning och datautvinning
- Data mining kallas även kunskapsupptäckt i databaser, kunskapsextraktion, data/mönsteranalys, informationsinsamling. Dataextraktion används omväxlande med webbdataextraktion, webbgenomsökning, datautvinning och så vidare.
- Datautvinningsforskning är huvudsakligen baserad på strukturerad data, medan den i datautvinning vanligtvis extraheras från ostrukturerade eller dåligt strukturerade källor.
- Målet med datautvinning är att göra data mer användbar för analys. Dataextraktion är insamling av data på en plats där den kan lagras eller bearbetas.
- Analys inom data mining bygger på matematiska metoder för att identifiera mönster eller trender. Dataextraktion är baserad på programmeringsspråk eller dataextraktionsverktyg för att genomsöka källor.
- Målet med datautvinning är att hitta fakta som tidigare var okända eller ignorerade, medan dataextraktion handlar om befintlig information.
- Data mining är mer komplex och kräver stora investeringar i utbildning av människor. Dataextraktion, när den används med rätt verktyg, kan vara extremt enkel och kostnadseffektiv.
Vi hjälper nybörjare att inte bli förvirrade i Data. Vi har skapat en kampanjkod speciellt för invånare i Khabra HABR, vilket ger ytterligare 10 % rabatt på rabatten som anges på bannern.
Fler kurser
Utvalda artiklar
Källa: will.com