Eine Sammlung von Daten in einer Datenbank wird als Datensatz bezeichnet. Sie haben ein tabellarisches Format, das aus Spalten und Zeilen besteht. Jede Spalte stellt eine Variable dar, während jede Zeile einen Wert darstellt.
Eine der Grundvoraussetzungen vor der Auswahl von Datensätzen für eine Anwendung ist das Verständnis des Datensatzes und seiner Metadaten. Zwei Prozesse dafür sind Data Mining und Data Profiling.
Key Take Away
- Data Mining entdeckt Muster und Beziehungen in großen Datensätzen, während Data Profiling Datenqualität, Vollständigkeit und Konsistenz analysiert und bewertet.
- Data Mining wird verwendet, um nützliche Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu extrahieren, während Data Profiling verwendet wird, um Datenqualitätsprobleme und potenzielle Datenquellen für die Analyse zu identifizieren.
- Data Mining ist ein explorativer Prozess, während Data Profiling ein vorbereitender Prozess vor der Datenanalyse ist.
Data Mining vs. Datenprofilerstellung
Die Differenz zwischen Data Mining und Data Profiling ist das Data Mining ist ein Prozess zum Sammeln von Mustern aus beliebigen Daten. Auf der anderen Seite ist die Datenprofilerstellung der Prozess des Auffindens von Metadaten aus einem Datensatz. Beim Data Mining wenden Sie eine breite Palette von Methoden an, um Informationen zu extrahieren. Während der Datenprofilerstellung analysieren Sie Daten, um Zusammenfassungen zu sammeln.
Data Mining ist das Verfahren zur Analyse großer Datenmengen, um Business Intelligence zu finden. Es hilft Unternehmen, Risiken zu mindern, Chancen zu nutzen und Probleme zu lösen.
Data Mining hilft bei der Suche nach Antworten auf jene Fragen in Unternehmen, die manuell viel Zeit in Anspruch nehmen. Es verwendet eine große Anzahl statistischer Techniken, um Daten zu untersuchen.
Das Erstellen und Untersuchen von Datenzusammenfassungen wird als Datenprofilerstellung bezeichnet. Es liefert wichtige Einblicke in beliebige Daten. Unternehmen können diese Daten zu ihrem Vorteil nutzen.
Data Profiling durchsucht die Daten, um ihre Qualität und Legitimität zu bestimmen. Algorithmen entdecken Merkmale in einem Datensatz, wie Minimum, Maximum, Mittelwert und Häufigkeit.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Data Mining | Datenprofilerstellung |
|---|---|---|
| Definition | Es ist ein Prozess zum Sammeln von Mustern aus beliebigen Daten. | Es ist ein Prozess, Metadaten in einem beliebigen Datensatz zu finden. |
| Zweck | Um die Daten für die Lösung von Problemen zu minen. | Um eine Informationsbasis zu bilden. |
| Aufgabe | Klassifikation, Zusammenfassung, Regression, Schätzung und Beschreibung. | Statistiken oder Zusammenfassungen auswählen. |
| Tools | Apache SAMOA und Rapid Miner. | Aggregate Profiler und Talend Open Studio |
| Arbeiten | Extraktion von Informationen durch Methoden. | Rohdaten untersuchen. |
Was ist Data Mining?
Data Mining ist die Aufgabe, Zusammenhänge und Muster in großen Datensätzen zu identifizieren, um daraus Erkenntnisse abzuleiten. Sie können diese hilfreichen Informationen in mehreren Bereichen von Business Intelligence verwenden.
Der Zweck, komplexe Datensätze zu verstehen, ist in allen Bereichen der Wissenschaft, Wirtschaft und Technik ähnlich. Einfach ausgedrückt ist Data Mining das Gewinnen von Wissen aus Daten.
Sie können Data Mining in mehreren Geschäftsbereichen einsetzen. Einige der Sektoren sind Marketing und Vertrieb, Gesundheitswesen, Bildung und Produktentwicklung. Wenn Sie es richtig einsetzen, können Sie sich einen entscheidenden Vorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern verschaffen.
Es ermöglicht Ihnen, mehr über Kunden zu erfahren, Ihren Umsatz zu steigern, über neue Marketingstrategien nachzudenken und Kosten zu senken.
Ein Data-Mining-Projekt beginnt mit dem Sammeln und Aufbereiten der richtigen Daten für die Analyse. Wenn die Datenqualität schlecht ist, dann erwarten Sie keine guten Ergebnisse. Data Miner müssen sicherstellen, dass die Qualität der Informationen zufriedenstellend ist.
Sie befolgen die grundlegenden Schritte, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.
- Das Geschäft verstehen
- Daten verstehen
- Aufbereitung von Daten
- Evaluierung
- Einsatz
Unmengen an Daten strömen in beispiellosen Mengen in verschiedenen Formaten in Unternehmen ein. Der Erfolg eines Unternehmens hängt davon ab, wie effektiv Sie Erkenntnisse gewinnen und in Prozesse und Entscheidungen einbeziehen.
Data Mining ermöglicht einem Unternehmen, eine bessere Zukunft zu haben, indem es die Gegenwart und Vergangenheit versteht.
Was ist Datenprofilerstellung?
Data Profiling ist die Aufgabe, Rohdaten aus einem beliebigen Datensatz zu extrahieren. Der Zweck dabei ist, Statistiken oder Zusammenfassungen über die Daten zu sammeln. Es ist eine Reihe von Aktivitäten, die dazu da sind, die Metadaten eines Datensatzes zu bestimmen.
Metadaten enthalten Statistiken oder Abhängigkeiten zwischen Spalten, die beim Verständnis neuer Datensätze helfen.
Sie können Datenprofilierung verwenden, um nützliche Informationen über die Daten abzuleiten und ihre Qualität zu bewerten. Dadurch können Sie auch Anomalien in einem Datensatz entdecken. Es sichtet die Informationen, um ihre Legitimität und Qualität zu bestimmen.
Analytische Algorithmen erkennen Merkmale in einem Datensatz, wie z. B. Häufigkeit, Mittelwert, Maximum und Minimum.
Die Anwendungen im Data Profiling analysieren eine Datenbank, indem sie Informationen darüber sammeln. Es gibt drei Arten von Datenprofilen:
- Strukturerkennung – Hilft bei der Bestimmung, ob die Daten das richtige Format haben und konsistent sind. Um die Gültigkeit der Daten zu überprüfen, verwendet es grundlegende Statistiken.
- Content Discovery – Es konzentriert sich hauptsächlich auf die Qualität der Daten. Sie sollten die Daten zur Formatierung verarbeiten.
- Beziehungserkennung – Identifiziert Verbindungen zwischen Datensätzen.
Heutzutage speichern Unternehmen eine große Menge an Daten in der Cloud. Effektive Datenprofilerstellung ist also das Gebot der Stunde. Cloud-basierte Daten ermöglichen es Unternehmen, Petabyte an Daten zu speichern. Es ist wichtig, Standards einzuhalten.
Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Data Profiling
- Die Aufgabe, Zusammenhänge und Muster innerhalb von Datensätzen zu identifizieren, wird als Data Mining bezeichnet. Andererseits wird der Prozess der Analyse von Informationen aus einem beliebigen Datensatz als Datenprofilierung bezeichnet.
- Data Mining umfasst Methoden, die computergestützt sind, um einige nützliche Informationen zu extrahieren. Bei der Erstellung von Datenprofilen werden jedoch Rohdaten aus einem beliebigen Datensatz untersucht.
- Data Mining dient dazu, die Daten nach entscheidenden Informationen zur Lösung von Problemen zu durchsuchen. Andererseits zielt Data Profiling darauf ab, eine Wissensbasis an Informationen zu bilden.
- Zu den Aufgaben im Data Mining gehören: Regression, Klassifizierung, Zusammenfassung, Beschreibung und Schätzung. Die Aufgaben bei der Datenprofilierung sind jedoch Analysetechniken und Entdeckungen zum Sammeln von Statistiken oder Zusammenfassungen.
- Einige Tools für Data Mining sind Apache SAMOA und Rapid Miner. Auf der anderen Seite sind Aggregate Profiler und Talend Open Studio einige Tools für die Datenprofilerstellung.
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=vIqqDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR1&dq=data+mining&ots=rrMiHNoZgo&sig=Ye_cPNBMden9NpA1YzsK9hQk7ws
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2590989.2590995
Letzte Aktualisierung: 11. Juni 2023
Ich habe mir so viel Mühe gegeben, diesen Blogbeitrag zu schreiben, um Ihnen einen Mehrwert zu bieten. Es wird sehr hilfreich für mich sein, wenn Sie es in den sozialen Medien oder mit Ihren Freunden / Ihrer Familie teilen möchten. TEILEN IST ♥️
Sandeep Bhandari hat einen Bachelor of Engineering in Computers von der Thapar University (2006). Er verfügt über 20 Jahre Erfahrung im Technologiebereich. Er interessiert sich sehr für verschiedene technische Bereiche, darunter Datenbanksysteme, Computernetzwerke und Programmierung. Sie können mehr über ihn auf seinem lesen Bio-Seite.
Data Mining spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung von Wissen über Kunden und Geschäftswachstumsbereiche.
Die Cloud-basierte Datenspeicherung hat neue Herausforderungen mit sich gebracht, und eine effektive Datenprofilierung ist in der Tat von entscheidender Bedeutung für die Aufrechterhaltung von Datenstandards und -qualität.
Die Anwendungen und Unterschiede zwischen Data Mining und Data Profiling werden gut erklärt. Danke für das Teilen!
Sie haben absolut Recht, die Speicherung qualitativ hochwertiger Daten in der Cloud ist unerlässlich.
Sowohl Data Mining als auch Data Profiling sind unverzichtbar, um Erkenntnisse aus Datensätzen abzuleiten und deren Qualität zu verstehen.
Die Details zur Metadaten- und Beziehungserkennung bei der Datenprofilierung sind aufschlussreich.
Die Bedeutung dieser Prozesse kann absolut nicht genug betont werden.
Es ist sehr interessant, wie Data Mining und Datenprofilierung zum Verständnis komplexer Datensätze in verschiedenen Bereichen, einschließlich Marketing und Vertrieb, beitragen.
Es ist faszinierend zu sehen, wie Data Mining und Datenprofilierung zu einem integralen Bestandteil verschiedener Geschäftsbereiche geworden sind. Das Potenzial, das sie bieten, ist immens.
Tatsächlich können die aus diesen Prozessen gewonnenen Erkenntnisse Innovation und Wachstum vorantreiben.
Ich stimme zu, ihre Auswirkungen auf die Industrie sind beträchtlich.
Die Schritt-für-Schritt-Beschreibung der Data-Mining- und Data-Profiling-Verfahren ist sehr aufschlussreich. Es ist wichtig, die Datenqualität vor der weiteren Analyse sicherzustellen.
Das Verständnis des Geschäfts und der Daten ist für die Prozesse von grundlegender Bedeutung. Tolle Erklärung.
Für genaue Ergebnisse ist die Zuverlässigkeit der Informationen absolut von größter Bedeutung.
Die Unterscheidung zwischen Data Mining und Data Profiling ist sehr klar und hilfreich. Tolle Erklärung!
Data Mining und Datenprofilierung sind für Unternehmen unerlässlich, um Daten effektiv zu sammeln und zu analysieren.