Dolování dat vs profilování dat: Rozdíl a srovnání

 Sbírka dat v databázi je známá jako datová sada. Jsou ve formátu tabulky sestávající ze sloupců a řádků. Každý sloupec představuje proměnnou, zatímco každý řádek představuje hodnotu.

Jedním ze základních požadavků před výběrem datových sad pro jakoukoli aplikaci je pochopení datové sady a jejích metadat. K tomu slouží dva procesy – Data mining a Data profiling. 

Key Takeaways

1. Data Mining objevuje vzory a vztahy ve velkých souborech dat, zatímco datové profilování analyzuje a hodnotí kvalitu dat, úplnost a konzistenci.
2. Data Mining se používá k získávání užitečných poznatků a znalostí z dat, zatímco datové profilování se používá k identifikaci problémů s kvalitou dat a potenciálních zdrojů dat pro analýzu.
3. Data Mining je průzkumný proces, zatímco datové profilování je přípravný proces před analýzou dat.

Dolování dat vs profilování dat

Rozdíl mezi data mining a profilování dat je to – dolování dat je proces shromažďování vzorů z jakýchkoli daných dat. Na druhé straně datové profilování je proces vyhledání metadat z datové sady. Při dolování dat využíváte k extrakci informací širokou škálu metodologií. Při profilování dat analyzujete data a shromažďujete souhrny. 

Data mining je postup analýzy velkého množství dat za účelem vyhledání business intelligence. Pomáhá společnostem zmírňovat rizika, chopit se příležitostí a řešit problémy.

Data mining pomáhá při hledání odpovědí na ty otázky v podnikání, které spotřebují spoustu času ručně. Ke zkoumání dat využívá velké množství statistických technik.  

Proces vytváření a zkoumání souhrnů dat je známý jako datové profilování. Poskytuje kritické vhledy do jakýchkoli dat. Společnosti mohou tato data využít ve svůj prospěch.

Datové profilování prohlíží data a určuje jejich kvalitu a legitimitu. Algoritmy zjišťují vlastnosti v sadě dat, jako je minimum, maximum, průměr a frekvence. 

Srovnávací tabulka

Parametry srovnání	Data Mining	Profilování dat
Definice	Je to proces shromažďování vzorů z jakýchkoli dat.	Je to proces hledání metadat v jakémkoli daném datovém souboru.
Účel	K dolování dat pro řešení problémů.	K vytvoření informační základny.
Úkol	Klasifikace, sumarizace, regrese, odhad a popis.	Výběr statistik nebo souhrnů.
Tools	Apache SAMOA a Rapid miner.	Aggregate profiler a Talend otevřené studio
Pracovní	Extrakce informací pomocí metodik.	Zkoumání nezpracovaných dat.

Co je dolování dat?

Dolování dat je úkolem identifikace korelací a vzorců ve velkých souborech dat za účelem odvození bitů znalostí. Tyto užitečné informace můžete použít v několika oblastech Business Intelligence.

Účel porozumění komplexním datovým sadám je podobný ve všech vědních, obchodních a inženýrských oborech. Jednoduše řečeno, data mining je dolování znalostí z dat. 

Data mining můžete využít v několika oblastech podnikání. Některé z těchto sektorů jsou marketing a prodej, zdravotnictví, vzdělávání a vývoj produktů. Pokud jej používáte správně, můžete získat hlubokou výhodu nad svými konkurenty.

Umožňuje vám dozvědět se o zákaznících, zvýšit své příjmy, vymýšlet nové marketingové strategie a snižovat náklady. 

Projekt dolování dat začíná sběrem a přípravou správných dat pro analýzu. Pokud je kvalita dat špatná, neočekávejte žádné dobré výsledky. Data miners musí zajistit, aby kvalita informací byla uspokojivá.

Dodržují základní kroky k dosažení spolehlivých výsledků –

1. Pochopení podnikání
2. Porozumění datům
3. Příprava dat
4. Hodnocení
5. Rozvinutí

Do podniků proudí velké množství dat v několika formátech v nebývalých objemech. Úspěch podnikání závisí na tom, jak efektivně objevíte poznatky a zahrnete je do procesů a rozhodnutí.

Data mining opravňuje společnost k lepší budoucnosti pochopením přítomnosti a minulosti. 

Co je datové profilování?

Profilování dat je úkolem extrahování nezpracovaných dat z libovolného souboru dat. Účelem toho je shromažďovat statistiky nebo souhrny o datech. Je to sada činností, které slouží k určení metadat datové sady.

Metadata zahrnují statistiky nebo závislosti mezi sloupci, což pomáhá pochopit nové datové sady. 

Pomocí profilování dat můžete odvodit užitečné informace o datech a vyhodnotit jejich kvalitu. Díky tomu můžete také objevit anomálie v datové sadě. Probírá informace, aby určil jejich legitimitu a kvalitu.

Analytické algoritmy detekují charakteristiky v datové sadě, jako je frekvence, průměr, maximum a minimum. 

Aplikace v datovém profilování analyzují databázi sběrem informací o ní. Existují tři typy profilování dat –

1. Zjišťování struktury – pomáhá určit, zda mají data správný formát a jsou konzistentní. Pro kontrolu platnosti dat využívá základní statistiky. 
2. Zjišťování obsahu – Zaměřuje se především na kvalitu dat. Měli byste zpracovat data pro formátování. 
3. Zjišťování vztahů – Identifikuje spojení mezi datovými sadami. 

V dnešní době firmy ukládají velké množství dat do cloudu. Efektivní profilování dat je tedy nutností každé hodiny. Cloudová data umožňují podnikům uchovávat petabajty dat. Je důležité dodržovat standardy. 

Hlavní rozdíly mezi dolováním dat a profilováním dat

1. Úkol identifikace korelací a vzorů v rámci datových sad je známý jako data mining. Na druhou stranu proces analýzy informací z libovolné datové sady se nazývá datové profilování. 
2. Dolování dat zahrnuje metodologie, které jsou založené na počítači k získávání některých užitečných informací. Ale profilování dat zahrnuje zkoumání nezpracovaných dat z libovolného souboru dat. 
3. Data mining je zde proto, aby doloval data pro klíčové informace pro řešení problémů. Na druhé straně se datové profilování zaměřuje na vytvoření znalostní báze informací. 
4. Mezi úkoly v data miningu patří regrese, klasifikace, sumarizace, popis a odhad. Úkoly v profilování dat jsou však analytické techniky a objevy pro shromažďování statistik nebo souhrnů. 
5. Některé nástroje pro dolování dat jsou Apache SAMOA a Rapid Miner. Na druhou stranu Aggregate profiler a Talend open studio jsou některé nástroje pro profilování dat. 

Reference

1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=vIqqDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR1&dq=data+mining&ots=rrMiHNoZgo&sig=Ye_cPNBMden9NpA1YzsK9hQk7ws
2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2590989.2590995

Poslední aktualizace: 11. června 2023