Data Mining vs Data Profiling: Forskel og sammenligning

 En samling af data i en database er kendt som et datasæt. De er i et tabelformat bestående af kolonner og rækker. Hver kolonne udgør en variabel, mens hver række repræsenterer en værdi.

Et af de grundlæggende krav, før du vælger datasæt til enhver applikation, er at forstå datasættet og dets metadata. To processer for dette er- Data mining og Data profiling. 

Nøgleforsøg

1. Data Mining opdager mønstre og relationer i store datasæt, hvorimod Data Profiling analyserer og vurderer datakvalitet, fuldstændighed og konsistens.
2. Data Mining bruges til at udtrække nyttig indsigt og viden fra data, mens Data Profiling bruges til at identificere datakvalitetsproblemer og potentielle datakilder til analyse.
3. Data Mining er en udforskende proces, mens dataprofilering er en forberedende proces før dataanalyse.

Data Mining vs Data Profiling

Forskellen på data mining og dataprofilering er, at data mining er en proces med indsamling af mønstre fra enhver given data. På den anden side er dataprofilering processen med at lokalisere metadata fra et datasæt. I data mining anvender du en lang række metoder til at udtrække information. Mens du er i dataprofilering, analyserer du data for at indsamle resuméer. 

Data mining er proceduren til at analysere enorme mængder data for at lokalisere business intelligence. Det hjælper virksomheder med at mindske risici, gribe muligheder og løse problemer.

Data mining hjælper med at finde svar på de spørgsmål i erhvervslivet, der bruger meget tid manuelt. Det bruger et stort antal statistiske teknikker til at undersøge data.  

Processen med at oprette og undersøge resuméer af data er kendt som dataprofilering. Det giver kritisk indsigt i alle data. Virksomheder kan udnytte disse data til deres fordel.

Dataprofilering ser gennem dataene for at bestemme deres kvalitet og legitimitet. Algoritmer opdager karakteristika i et datasæt, såsom minimum, maksimum, middelværdi og frekvens. 

Sammenligningstabel

Parametre for sammenligning	Data Mining	Dataprofilering
Definition	Det er en proces med at indsamle mønstre fra enhver data.	Det er en proces med at finde metadata i et givet datasæt.
Formål	At mine data til løsning af problemer.	At danne en base af information.
Opgaver	Klassificering, opsummering, regression, estimering og beskrivelse.	Udvælgelse af statistik eller opsummeringer.
Værktøjer	Apache SAMOA og Rapid minearbejder.	Samlet profiler og Talend åbent studie
Arbejde	Udvinding af information gennem metoder.	Undersøgelse af rådata.

Hvad er Data Mining?

Data mining er opgaven med at identificere korrelationer og mønstre i store datasæt for at udlede bidder af viden. Du kan bruge disse nyttige oplysninger i flere områder af Business Intelligence.

Formålet med at forstå komplekse datasæt er det samme inden for alle videnskabs-, forretnings- og ingeniørområder. Med enkle ord er data mining mining af viden fra data. 

Du kan bruge data mining inden for flere forretningsområder. Nogle af sektorerne er marketing og salg, sundhedspleje, uddannelse og produktudvikling. Du kan opnå en dyb fordel i forhold til dine konkurrenter, hvis du bruger den korrekt.

Det giver dig mulighed for at lære om kunder, øge din omsætning, tænke på nye marketingstrategier og reducere omkostningerne. 

Et data mining-projekt starter med at indsamle og forberede de korrekte data til analyse. Hvis kvaliteten af ​​data er dårlig, så forvent ikke nogle gode resultater. Data miners skal sikre, at kvaliteten af ​​informationen er tilfredsstillende.

De følger de grundlæggende trin for at opnå pålidelige resultater-

1. Forståelse af forretningen
2. Forstå data
3. Udarbejdelse af data
4. Evaluering
5. Deployment

En rigelig mængde data strømmer ind i virksomheder i flere formater med hidtil usete mængder. En virksomheds succes afhænger af, hvor effektivt du opdager indsigt og inddrager dem i processer og beslutninger.

Data mining autoriserer en virksomhed til at få en bedre fremtid ved at forstå nutiden og fortiden. 

Hvad er dataprofilering?

Dataprofilering er opgaven med at udtrække rådata fra et givet datasæt. Formålet med at gøre dette er at indsamle statistik eller opsummeringer om dataene. Det er et sæt aktiviteter, der er til for at bestemme metadataene for et datasæt.

Metadata inkluderer statistik eller afhængigheder mellem kolonner, som hjælper med at forstå nye datasæt. 

Du kan bruge dataprofilering til at udlede nyttig information om dataene og evaluere deres kvalitet. Herigennem kan du også opdage anomalier i et datasæt. Den gennemsøger informationen for at bestemme dens legitimitet og kvalitet.

Analytiske algoritmer registrerer karakteristika i et datasæt, såsom frekvens, middelværdi, maksimum og minimum. 

Applikationerne i dataprofilering analyserer en database ved at indsamle oplysninger om den. Der er tre typer af dataprofilering-

1. Strukturopdagelse – Det hjælper med at afgøre, om dataene har et korrekt format og er konsistente. For at kontrollere dataens gyldighed bruger den grundlæggende statistik. 
2. Opdagelse af indhold – Det fokuserer hovedsageligt på kvaliteten af ​​dataene. Du bør behandle dataene til formatering. 
3. Relationsopdagelse – Det identificerer forbindelser mellem datasæt. 

I dag gemmer virksomheder en stor mængde data i skyen. Så effektiv dataprofilering er timens behov. Cloud-baserede data giver virksomheder mulighed for at beholde petabyte data. Det er afgørende at opretholde standarder. 

Vigtigste forskelle mellem datamining og dataprofilering

1. Opgaven med at identificere korrelationer og mønstre i datasæt er kendt som data mining. På den anden side kaldes processen med at analysere information fra ethvert datasæt dataprofilering. 
2. Data mining omfatter metoder, der er computerbaserede til at udtrække nogle nyttige oplysninger. Men dataprofilering involverer undersøgelse af rådata fra et givet datasæt. 
3. Data mining er der for at udvinde dataene til afgørende information for at løse problemer. På den anden side sigter dataprofilering på at danne en videnbase af information. 
4. Opgaverne inden for data mining er bl.a regression, klassificering, opsummering, beskrivelse og estimering. Men jobs inden for dataprofilering er analytiske teknikker og opdagelse til at indsamle statistik eller opsummeringer. 
5. Nogle værktøjer til data mining er Apache SAMOA og Rapid Miner. På den anden side er Aggregate profiler og Talend open studio nogle værktøjer til dataprofilering. 

Referencer

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

Sidst opdateret: 11. juni 2023