Razlika med rudarjenjem podatkov in profiliranjem podatkov

Ena od temeljnih zahtev pred porabo naborov podatkov za katero koli aplikacijo je razumevanje nabora podatkov in njegovih metapodatkov. Postopek odkrivanja metapodatkov danega nabora podatkov je znan kot "profiliranje podatkov", ki zajema široko paleto metod za pregled naborov podatkov in izdelavo metapodatkov. Rudarjenje podatkov je širok pojem, ki uporablja široko paleto metodologij in tehnik za množico problemov. Rudarjenje podatkov lahko preprosto imenujemo odkrivanje znanja, kar preprosto pomeni zbiranje vzorcev iz razpoložljivih podatkov. Jasna, dobro opredeljena razlika med obema ne obstaja.

Kaj je podatkovno rudarjenje?

Podatkovno rudarjenje je proces prepoznavanja vzorcev in korelacij v velikih naborih podatkov za pridobivanje uporabnejših delov znanja. Te pomembne koščke znanja lahko nato prenesete na splošnejša področja poslovne inteligence. Potreba po razumevanju velikih, zapletenih naborov podatkov je skupna skoraj vsem področjem poslovanja, znanosti in inženiringa. Celoten postopek uporabe računalniško zasnovanih metodologij, vključno z novimi tehnologijami, za pridobivanje koristnih informacij, skritih v podatkih, se imenuje rudarjenje podatkov. Preprosto ovrednoti veliko zbirko surovih podatkov in jih spremeni v informacije. Pridobivanje podatkov je iskanje novega, dragocenega in netrivialnega znanja v velikih naborih podatkov in nato uporaba teh informacij za odkrivanje razmerij in skritih vzorcev v teh naborih podatkov. Preprosto povedano, podatkovno rudarjenje je pridobivanje znanja iz podatkov.

Kaj je profiliranje podatkov?

Profiliranje podatkov je proces analize neobdelanih podatkov iz obstoječih naborov podatkov za namene zbiranja statističnih podatkov ali informativnih povzetkov o podatkih. Nanaša se na niz dejavnosti, namenjenih določanju metapodatkov danega nabora podatkov, kadar niso na voljo, in preverjanju metapodatkov, če so na voljo v naboru podatkov. Ti metapodatki, kot so statistični podatki o podatkih ali odvisnosti med stolpci, lahko pomagajo razumeti in upravljati nove nabore podatkov. Nekatere profiliranje podatkov je mogoče uporabiti za vse vrste podatkov, nekatere pa za posamezno vrsto podatkov. To se zelo razlikuje od analize podatkov, ki se raje uporablja za pridobivanje poslovnih podatkov iz podatkov. Profiliranje podatkov se uporablja za pridobivanje informacij o samih podatkih in oceno kakovosti podatkov za odkrivanje nepravilnosti v naboru podatkov. Poleg tega pomaga razumeti in pripraviti podatke za naknadno čiščenje, integracijo in analizo.

Razlika med rudarjenjem podatkov in profiliranjem podatkov

Opredelitev  

- Podatkovno rudarjenje je proces prepoznavanja vzorcev in korelacij, ki so prisotni v neobdelanih podatkih, in razlage teh vzorcev na njihovih problemskih področjih, da jih spremenimo v uporabne informacije in znanje. Te pomembne koščke znanja lahko nato prenesete na splošnejša področja poslovne inteligence. Profiliranje podatkov pa je proces analize podatkov iz obstoječih naborov podatkov za določitev dejanske vsebine, strukture in kakovosti podatkov. Profiliranje podatkov je proces, ki vključuje učenje iz podatkov.

Postopek

- Profiliranje podatkov vključuje niz dejavnosti, vključno s tehnikami odkrivanja in analitike za zbiranje statističnih podatkov ali informativnih povzetkov o podatkih, ki jih lahko nato analizira poslovni analitik, da ugotovi, ali se podatki ujemajo s poslovnim namenom. Pomaga razumeti in pripraviti podatke za naknadno čiščenje, integracijo in analizo. Rudarjenje podatkov pa lahko razdelimo v eno od dveh kategorij: predvidevanje rudarjenja podatkov, ki vključuje uporabo nekaterih spremenljivk v naboru podatkov za napovedovanje neznanih ali prihodnjih vrednosti drugih spremenljivk, ki nas zanimajo, in opisno rudarjenje podatkov, ki se osredotoča o ustvarjanju novih, netrivialnih informacij na podlagi razpoložljivega nabora podatkov.

Namen

- Namen rudarjenja podatkov je pridobivanje podatkov za uporabne informacije. Vključuje učinkovito zbiranje in obdelavo podatkov ter uporabo sofisticiranih matematičnih algoritmov za segmentiranje podatkov in napovedovanje prihodnjih trendov, tako da jih je mogoče uporabiti na splošnejših področjih poslovne inteligence. Namen profiliranja podatkov je pridobiti informacije o podatkih in oceniti kakovost podatkov, da bi odkrili nepravilnosti v naboru podatkov. Cilj je ustvariti bazo znanja o točnih informacijah o vaših podatkih. Postopek je treba občasno ponoviti v kritičnih skladiščih podatkov, da zagotovimo, da so informacije točne.

Podatkovno rudarjenje proti profiliranju podatkov: primerjalna tabela

Povzetek

Očitno je, da se lahko nekatere tehnike rudarjenja podatkov uporabijo za profiliranje podatkov. Profiliranje podatkov se uporablja za zbiranje statističnih podatkov ali informativnih povzetkov o podatkih, medtem ko podatkovno rudarjenje pomaga prepoznati posebne vzorce podatkov v velikih naborih podatkov. Podatkovno profiliranje zbira tehnične metapodatke za podporo upravljanja podatkov, medtem ko podatkovno rudarjenje odkrije neočitne rezultate za podporo poslovnega upravljanja z novimi uporabnimi vpogledi. Podatkovno rudarjenje je precej širok pojem, ki temelji na dejstvu, da je treba analizirati velike količine podatkov v skoraj vseh domenah in profiliranje podatkov tej analizi doda vrednost.

Oglejte si več o: ,