Une collection de données dans une base de données est connue sous le nom de jeu de données. Ils sont présentés sous forme de tableau composé de colonnes et de lignes. Chaque colonne constitue une variable, tandis que chaque ligne représente une valeur.
L'une des exigences de base avant de choisir des ensembles de données pour toute application est de comprendre l'ensemble de données et ses métadonnées. Deux processus pour cela sont l'exploration de données et le profilage de données.
Faits marquants
- L'exploration de données découvre des modèles et des relations dans de grands ensembles de données, tandis que le profilage de données analyse et évalue la qualité, l'exhaustivité et la cohérence des données.
- L'exploration de données est utilisée pour extraire des informations et des connaissances utiles à partir des données, tandis que le profilage des données est utilisé pour identifier les problèmes de qualité des données et les sources de données potentielles pour l'analyse.
- Le Data Mining est un processus exploratoire, tandis que le Data Profiling est un processus préparatoire avant l'analyse des données.
Exploration de données vs profilage de données
La différence entre data mining et le profilage des données est que - l'exploration de données est un processus de collecte de modèles à partir de données données. D'autre part, le profilage des données est le processus de localisation des métadonnées à partir d'un ensemble de données. Dans l'exploration de données, vous appliquez un large éventail de méthodologies pour extraire des informations. Lors du profilage des données, vous analysez les données pour collecter des résumés.
L'exploration de données est la procédure d'analyse de quantités massives de données pour localiser l'intelligence d'affaires. Il aide les entreprises à atténuer les risques, à saisir les opportunités et à résoudre les problèmes.
L'exploration de données aide à trouver des réponses à ces questions dans les entreprises qui consomment beaucoup de temps manuellement. Il utilise un grand nombre de techniques statistiques pour examiner les données.
Le processus de création et d'examen des résumés de données est connu sous le nom de profilage des données. Il produit des informations essentielles sur toutes les données. Les entreprises peuvent tirer parti de ces données à leur avantage.
Le profilage des données examine les données pour déterminer leur qualité et leur légitimité. Les algorithmes découvrent les caractéristiques d'un ensemble de données, telles que le minimum, le maximum, la moyenne et la fréquence.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Data Mining | Profilage des données |
|---|---|---|
| Définition | Il s'agit d'un processus de collecte de modèles à partir de toutes les données. | Il s'agit d'un processus de recherche de métadonnées dans un ensemble de données donné. |
| Objectif | Exploiter les données pour résoudre des problèmes. | Constituer une base d'informations. |
| Tâche | Classification, résumé, régression, estimation et description. | Cueillir des statistiques ou des résumés. |
| Outils | Apache SAMOA et mineur rapide. | Profileur d'agrégats et studio ouvert de Talend |
| Working : un espace de travail commun | Extraction d'informations à travers des méthodologies. | Examen des données brutes. |
Qu'est-ce que l'exploration de données?
L'exploration de données consiste à identifier les corrélations et les modèles dans de grands ensembles de données pour en déduire des éléments de connaissance. Vous pouvez utiliser ces informations utiles dans plusieurs domaines de la Business Intelligence.
L'objectif de comprendre des ensembles de données complexes est similaire dans tous les domaines des sciences, des affaires et de l'ingénierie. En termes simples, l'exploration de données consiste à extraire des connaissances à partir de données.
Vous pouvez utiliser l'exploration de données dans plusieurs domaines d'activité. Certains des secteurs sont le marketing et les ventes, la santé, l'éducation et le développement de produits. Vous pouvez obtenir un avantage considérable sur vos concurrents si vous l'utilisez correctement.
Il vous permet d'en savoir plus sur les clients, d'augmenter vos revenus, de penser à de nouvelles stratégies de marketing et de réduire les coûts.
Un projet d'exploration de données commence par la collecte et la préparation des données correctes pour l'analyse. Si la qualité des données est médiocre, ne vous attendez pas à de bons résultats. Les mineurs de données doivent s'assurer que la qualité des informations est satisfaisante.
Ils suivent les étapes de base pour obtenir des résultats fiables-
- Comprendre l'entreprise
- Comprendre les données
- Préparation des données
- Evaluation
- Déploiement
Une grande quantité de données afflue dans les entreprises dans plusieurs formats à des volumes sans précédent. Le succès d'une entreprise dépend de l'efficacité avec laquelle vous découvrez des informations et les incluez dans les processus et les décisions.
Le datamining autorise une entreprise à avoir un avenir meilleur en comprenant le présent et le passé.
Qu'est-ce que le profilage des données?
Le profilage des données consiste à extraire des données brutes d'un ensemble de données donné. Le but est de collecter des statistiques ou des résumés sur les données. C'est un ensemble d'activités qui sont là pour déterminer les métadonnées d'un ensemble de données.
Les métadonnées incluent des statistiques ou des dépendances entre les colonnes, ce qui aide à comprendre les nouveaux ensembles de données.
Vous pouvez utiliser le profilage des données pour obtenir des informations utiles sur les données et évaluer leur qualité. Grâce à cela, vous pouvez également découvrir des anomalies dans un jeu de données. Il passe au crible l'information pour déterminer sa légitimité et sa qualité.
Les algorithmes analytiques détectent les caractéristiques d'un ensemble de données, telles que la fréquence, la moyenne, le maximum et le minimum.
Les applications de profilage de données analysent une base de données en collectant des informations à son sujet. Il existe trois types de profilage de données-
- Découverte de la structure - Cela aide à déterminer si les données ont un format correct et sont cohérentes. Pour vérifier la validité des données, il utilise des statistiques de base.
- Découverte de contenu – Elle se concentre principalement sur la qualité des données. Vous devez traiter les données pour le formatage.
- Découverte de relations - Il identifie les connexions entre les ensembles de données.
De nos jours, les entreprises stockent une grande quantité de données dans le cloud. Un profilage efficace des données est donc le besoin de l'heure. Les données basées sur le cloud permettent aux entreprises de conserver des pétaoctets de données. Il est crucial de maintenir les normes.
Différences principales entre l'exploration de données et le profilage de données
- La tâche d'identification des corrélations et des modèles dans les ensembles de données est connue sous le nom d'exploration de données. D'autre part, le processus d'analyse des informations de n'importe quel ensemble de données est appelé profilage des données.
- L'exploration de données comprend des méthodologies informatisées pour extraire des informations utiles. Mais le profilage des données implique l'examen des données brutes d'un ensemble de données donné.
- L'exploration de données est là pour extraire les données afin d'obtenir des informations cruciales pour résoudre des problèmes. D'autre part, le profilage des données vise à constituer une base de connaissances d'informations.
- Les tâches de l'exploration de données comprennent régression, classification, résumé, description et estimation. Mais les emplois dans le profilage des données sont des techniques d'analyse et de découverte pour la collecte de statistiques ou de résumés.
- Certains outils d'exploration de données sont Apache SAMOA et Rapid Miner. D'autre part, Aggregate profiler et Talend open studio sont des outils de profilage de données.
- 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
Dernière mise à jour : 11 juin 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
L'exploration de données joue un rôle crucial dans l'acquisition de connaissances sur les clients et les domaines de croissance de l'entreprise.
Le stockage de données dans le cloud a posé de nouveaux défis, et un profilage efficace des données est en effet crucial pour maintenir les normes et la qualité des données.
Les applications et les différences entre l'exploration de données et le profilage de données sont bien expliquées. Merci d'avoir partagé!
Vous avez tout à fait raison, il est essentiel de conserver des données de haute qualité dans le cloud.
L’exploration de données et le profilage des données sont tous deux indispensables pour tirer des enseignements des ensembles de données et comprendre leur qualité.
Les détails sur la découverte des métadonnées et des relations dans le profilage des données sont éclairants.
Absolument, l’importance de ces processus ne peut être surestimée.
La manière dont l’exploration de données et le profilage des données contribuent à la compréhension d’ensembles de données complexes dans divers secteurs, notamment le marketing et les ventes, est très intéressante.
Il est fascinant de voir à quel point l'exploration de données et le profilage de données sont devenus partie intégrante de divers secteurs d'activité. Le potentiel qu’ils offrent est immense.
En effet, les enseignements tirés de ces processus peuvent stimuler l’innovation et la croissance.
Je suis d’accord, leur impact sur les industries est considérable.
La description étape par étape des procédures d’exploration de données et de profilage des données est très instructive. Il est important de garantir la qualité des données avant une analyse plus approfondie.
Comprendre l'entreprise et les données est fondamental pour les processus. Excellente explication.
Absolument, la fiabilité des informations est primordiale pour des résultats précis.
La distinction entre l'exploration de données et le profilage des données est très claire et utile. Super explication!
L'exploration de données et le profilage des données sont essentiels pour que les entreprises puissent collecter et analyser efficacement les données.