Różnica między eksploracją danych a profilowaniem danych

Jednym z podstawowych wymagań przed zużyciem zestawów danych dla dowolnej aplikacji jest zrozumienie dostępnego zestawu danych i jego metadanych. Proces odkrywania metadanych danego zestawu danych jest znany jako „profilowanie danych”, które obejmuje szeroki wachlarz metod badań zestawów danych i produkcji metadanych. Wydobycie danych to szeroka koncepcja, która wykorzystuje szeroki zakres metodologii i technik do wielu zestawów problemów. Wydobycie danych można po prostu określać jako odkrycie wiedzy, co oznacza po prostu zbieranie wzorców z dostępnych danych. Nie istnieje jasne, dobrze zdefiniowane rozróżnienie między nimi.

Co to jest wydobycie danych?

Wydobycie danych to proces identyfikacji wzorców i korelacji w dużych zestawach danych, aby uzyskać bardziej przydatne fragmenty wiedzy. Te znaczące fragmenty wiedzy mogą być następnie przekazywane w bardziej ogólnych obszarach inteligencji biznesowej. Konieczność zrozumienia dużych, złożonych zestawów danych jest wspólna dla praktycznie wszystkich dziedzin biznesu, nauki i inżynierii. Cały proces stosowania metodologii komputerowych, w tym nowe technologie, w celu wyodrębnienia przydatnych informacji ukrytych w danych nazywane jest eksploracją danych. Po prostu ocenia duży zbiór surowych danych i zamienia je w informacje. Wydobycie danych to wyszukiwanie nowej, cennej i nietrywialnej wiedzy w dużych zestawach danych, a następnie wykorzystanie informacji do odkrywania relacji i ukrytych wzorców w tych zestawach danych. Mówiąc najprościej, wydobycie danych to wydobycie wiedzy na podstawie danych.

Co to jest profilowanie danych?

Profilowanie danych to proces analizy surowych danych z istniejących zestawów danych w celu zebrania statystyk lub pouczających podsumowania na temat danych. Odnosi się do zestawu działań zaprojektowanych w celu ustalenia metadanych danego zestawu danych, gdy jest on nie dostępny, i do weryfikacji metadanych, gdy jest on dostępny w zestawie danych. Te metadane, takie jak statystyki dotyczące danych lub zależności między kolumnami, mogą pomóc w zrozumieniu i zarządzaniu nowymi zestawami danych. Niektóre profilowanie danych można zastosować do dowolnego typu danych, a niektóre są specyficzne dla typu. To bardzo różni się od analizy danych, która jest raczej wykorzystywana do uzyskania informacji biznesowych z danych. Profilowanie danych służy do uzyskania informacji o samych danych i oceny jakości danych w celu odkrycia anomalii w zestawie danych. Ponadto pomaga zrozumieć i przygotować dane do późniejszego oczyszczania, integracji i analizy.

Różnica między eksploracją danych a profilowaniem danych

Definicja

- Wydobycie danych to proces identyfikacji wzorców i korelacji obecnych w surowych danych i interpretacji tych wzorców w ich dziedzinach problemowych, aby przekształcić je w przydatne informacje i wiedzę. Te znaczące fragmenty wiedzy mogą być następnie przekazywane w bardziej ogólnych obszarach inteligencji biznesowej. Z drugiej strony profilowanie danych to proces analizy danych z istniejących zestawów danych w celu ustalenia rzeczywistej treści, struktury i jakości danych. Profilowanie danych to proces obejmujący uczenie się na podstawie danych.

Proces

- Profilowanie danych wykorzystuje zestaw działań, w tym techniki odkrywania i analityczne w celu zbierania statystyk lub pouczających podsumowania danych, które mogą być przeanalizowane przez analityka biznesowego w celu ustalenia, czy dane pasują do zamiaru biznesowego. Pomaga zrozumieć i przygotować dane do późniejszego oczyszczania, integracji i analizy. Z drugiej strony eksploracja danych można umieścić w jednej z dwóch kategorii: eksploracja danych predykcyjnych, która obejmuje wykorzystanie niektórych zmiennych w zestawie danych, aby przewidzieć nieznane lub przyszłe wartości innych interesujących zmiennych oraz opisowe wydobycie danych, które koncentruje się Po tworzeniu nowych, nietrywialnych informacji opartych na dostępnym zestawie danych.

Zamiar

- Celem eksploracji danych jest wydobycie danych pod kątem dostępnych informacji. Obejmuje skuteczne gromadzenie i przetwarzanie danych oraz wykorzystanie wyrafinowanych algorytmów matematycznych do segmentacji danych i przewidywania przyszłych trendów, aby można je było wykorzystać w bardziej ogólnych obszarach inteligencji biznesowej. Celem profilowania danych jest uzyskanie informacji o danych i ocena jakości danych w celu odkrycia anomalii w zestawie danych. Celem jest stworzenie bazy wiedzy o dokładnych informacjach o twoich danych. Proces ten należy czasami powtórzyć w krytycznych sklepach danych, aby upewnić się, że informacje pozostają dokładne.

Wydobycie danych vs. Profilowanie danych: wykres porównawczy

Streszczenie

Oczywiste jest, że niektóre techniki eksploracji danych można wykorzystać do profilowania danych. Profilowanie danych służy do gromadzenia statystyk lub pouczających podsumowania danych, a eksploracja danych pomaga zidentyfikować określone wzorce danych w dużych zestawach danych. Profilowanie danych zbiera metadane techniczne w celu wspierania zarządzania danymi, a wydobycie danych odkrywa nieoczywisty wyniki, aby wspierać zarządzanie przedsiębiorstwem z nowymi wglądami, które można. Wydobycie danych jest dość szeroką koncepcją, która opiera się na fakcie, że istnieje potrzeba analizy ogromnych objętości danych w prawie każdej domenie, a profilowanie danych zwiększa wartość tej analizy.