Разлика между извличане на данни и профилиране на данни

Едно от основните изисквания, преди да се използват набори от данни за всяко приложение, е да се разбере наличният набор от данни и неговите метаданни. Процесът на откриване на метаданните на даден набор от данни е известен като „профилиране на данни“, който обхваща широк набор от методи за изследване на набори от данни и създаване на метаданни. Извличането на данни е широко понятие, което използва широк спектър от методологии и техники за множество набори от проблеми. Извличането на данни може просто да бъде наречено откриване на знания, което просто означава да се събират модели от наличните данни. Ясно, ясно разграничение между двете не съществува.

Какво е Data Mining?

Извличането на данни е процес на идентифициране на модели и корелации в големи масиви от данни, за да се извлекат по -полезни части от знания. След това тези значими частици знания могат да бъдат въведени в по -общите области на бизнес разузнаването. Необходимостта от разбиране на големите, сложни набори от данни е обща за почти всички области на бизнеса, науката и инженерството. Целият процес на прилагане на компютърно базирани методологии, включително нови технологии, за извличане на полезна информация, скрита в данните, се нарича извличане на данни. Той просто оценява голяма колекция от необработени данни и ги превръща в информация. Извличането на данни е търсене на нови, ценни и нетривиални знания в големи масиви от данни и след това използване на информацията за разкриване на връзки и скрити модели в тези набори от данни. Просто казано, извличането на данни е извличане на знания от данни.

Какво представлява профилирането на данни?

Профилирането на данни е процес на анализ на необработени данни от съществуващи набори от данни с цел събиране на статистически данни или информационни обобщения за данните. Той се отнася до набор от дейности, предназначени да определят метаданните на даден набор от данни, когато те не са налични, и за валидиране на метаданни, когато са налични в рамките на набор от данни. Тези метаданни, като например статистика за данните или зависимости между колони, могат да помогнат за разбирането и управлението на нови набори от данни. Някои профили на данни могат да бъдат приложени към всеки тип данни, докато някои са специфични за типа. Това е много различно от анализа на данните, който по -скоро се използва за извличане на бизнес информация от данни. Профилирането на данни се използва за извличане на информация за самите данни и оценка на качеството на данните, за да се открият аномалии в набора от данни. Освен това той помага да се разберат и подготвят данни за последващо почистване, интегриране и анализ.

Разлика между извличане на данни и профилиране на данни

Определение  

- Извличането на данни е процес на идентифициране на модели и корелации, присъстващи в необработените данни, и интерпретиране на тези модели в техните проблемни области, за да ги превърне в полезна информация и знания. След това тези значими частици знания могат да бъдат въведени в по -общите области на бизнес разузнаването. Профилирането на данни, от друга страна, е процес на анализиране на данни от съществуващи набори от данни, за да се определи действителното съдържание, структура и качество на данните. Профилирането на данни е процес, който включва учене от данните.

Процес

- Профилирането на данни използва набор от дейности, включително откривателни и аналитични техники за събиране на статистически данни или информационни обобщения за данните, които след това могат да бъдат анализирани от бизнес анализатор, за да се определи дали данните съвпадат с бизнес намеренията. Той помага да се разберат и подготвят данни за последващо почистване, интегриране и анализ. Извличането на данни, от друга страна, може да бъде поставено в една от двете категории: Прогнозно извличане на данни, което включва използването на някои променливи в набора от данни за прогнозиране на неизвестни или бъдещи стойности на други променливи, които представляват интерес, и Описателно извличане на данни, което се фокусира за създаване на нова, нетривиална информация въз основа на наличния набор от данни.

Предназначение

- Целта на извличането на данни е да се извличат данните за действителна информация. Тя включва ефективно събиране и обработка на данни и използване на сложни математически алгоритми за сегментиране на данните и прогнозиране на бъдещите тенденции, така че да може да се използва в по -общите области на Business Intelligence. Целта на профилирането на данни е да се извлече информация за данните и да се оцени качеството на данните, за да се открият аномалии в набора от данни. Целта е да се създаде база от знания с точна информация за вашите данни. Процесът трябва понякога да се повтаря в критичните хранилища на данни, за да се гарантира, че информацията остава точна.

Извличане на данни срещу профилиране на данни: Сравнителна диаграма

Резюме

Очевидно е, че някои от техниките за извличане на данни могат да се използват за профилиране на данни. Профилирането на данни се използва за събиране на статистически данни или информационни обобщения за данните, докато извличането на данни помага за идентифициране на специфични модели на данни в големи набори от данни. Профилирането на данни събира технически метаданни в подкрепа на управлението на данни, докато извличането на данни открива неочевидни резултати в подкрепа на управлението на бизнеса с нови прозрения, които могат да се прилагат. Извличането на данни е доста широко понятие, което се основава на факта, че е необходимо да се анализират огромни обеми от данни в почти всеки домейн и профилирането на данни добавя стойност към този анализ.

Вижте повече за: