Mining podataka nasuprot profiliranju podataka: razlika i usporedba

 Zbirka podataka u bazi podataka poznata je kao skup podataka. Oni su u tabelarnom obliku koji se sastoji od stupaca i redaka. Svaki stupac predstavlja varijablu, dok svaki redak predstavlja vrijednost.

Jedan od osnovnih zahtjeva prije odabira skupova podataka za bilo koju aplikaciju je razumijevanje skupa podataka i njegovih metapodataka. Dva procesa za to su - rudarenje podataka i profiliranje podataka. 

Ključni za poneti

1. Data Mining otkriva obrasce i odnose u velikim skupovima podataka, dok Data Profiling analizira i procjenjuje kvalitetu, potpunost i dosljednost podataka.
2. Data Mining se koristi za izvlačenje korisnih uvida i znanja iz podataka, dok se Data Profiling koristi za identificiranje problema s kvalitetom podataka i potencijalnih izvora podataka za analizu.
3. Data Mining je istraživački proces, dok je Data Profiling pripremni proces prije analize podataka.

Data Mining vs Data Profiling

Razlika između data mining a profiliranje podataka je to - rudarenje podataka je proces prikupljanja uzoraka iz bilo kojeg podatka. S druge strane, profiliranje podataka je proces lociranja metapodataka iz skupa podataka. U rudarenju podataka primjenjujete širok raspon metodologija za izvlačenje informacija. Dok ste u profiliranju podataka, analizirate podatke za prikupljanje sažetaka. 

Data mining je postupak analiziranja golemih količina podataka kako bi se locirala poslovna inteligencija. Pomaže tvrtkama da ublaže rizike, iskoriste prilike i riješe probleme.

Data mining pomaže u pronalaženju odgovora na ona pitanja u poslovanju koja ručno oduzimaju puno vremena. Koristi veliki broj statističkih tehnika za ispitivanje podataka.  

Proces stvaranja i pregleda sažetaka podataka poznat je kao profiliranje podataka. Proizvodi kritične uvide u sve podatke. Tvrtke mogu iskoristiti ove podatke u svoju korist.

Profiliranje podataka pregledava podatke kako bi se utvrdila njihova kvaliteta i legitimnost. Algoritmi otkrivaju karakteristike u skupu podataka, kao što su minimum, maksimum, srednja vrijednost i učestalost. 

Tabela za usporedbu

Parametri usporedbe	Data Mining	Profiliranje podataka
Definicija	To je proces prikupljanja uzoraka iz bilo kojih podataka.	To je proces pronalaženja metapodataka u bilo kojem skupu podataka.
Svrha	Za rudarenje podataka za rješavanje problema.	Formirati bazu informacija.
Zadatak	Klasifikacija, sažimanje, regresija, procjena i opis.	Odabir statistike ili sažetaka.
alat	Apache SAMOA i Rapid rudar.	Aggregate profiler i Talend otvoreni studio
Rad	Ekstrakcija informacija putem metodologija.	Ispitivanje sirovih podataka.

Što je Data Mining?

Rudarenje podataka zadatak je identificiranja korelacija i obrazaca u velikim skupovima podataka kako bi se izveli dijelovi znanja. Ove korisne informacije možete koristiti u nekoliko područja poslovne inteligencije.

Svrha razumijevanja složenih skupova podataka slična je u svim područjima znanosti, poslovanja i inženjerstva. Jednostavnim riječima, rudarenje podataka je rudarenje znanja iz podataka. 

Data mining možete koristiti u nekoliko područja poslovanja. Neki od sektora su marketing i prodaja, zdravstvo, obrazovanje i razvoj proizvoda. Možete steći značajnu prednost nad svojim konkurentima ako ga koristite ispravno.

Omogućuje vam da naučite više o klijentima, povećate svoj prihod, osmislite nove marketinške strategije i smanjite troškove. 

Projekt rudarenja podataka započinje prikupljanjem i pripremom točnih podataka za analizu. Ako je kvaliteta podataka loša, ne očekujte dobre rezultate. Rudari podataka moraju osigurati da je kvaliteta informacija zadovoljavajuća.

Slijede osnovne korake za postizanje pouzdanih rezultata-

1. Razumijevanje poslovanja
2. Razumijevanje podataka
3. Priprema podataka
4. Procjena
5. razvoj

Ogromna količina podataka slijeva se u tvrtke u nekoliko formata u količinama bez presedana. Uspjeh poslovanja ovisi o tome koliko učinkovito otkrivate uvide i uključujete ih u procese i odluke.

Data mining ovlašćuje tvrtku da ima bolju budućnost razumijevanjem sadašnjosti i prošlosti. 

Što je profiliranje podataka?

Profiliranje podataka zadatak je izdvajanja sirovih podataka iz bilo kojeg skupa podataka. Svrha toga je prikupljanje statistike ili sažetaka o podacima. To je skup aktivnosti koje služe za određivanje metapodataka skupa podataka.

Metapodaci uključuju statistiku ili ovisnosti među stupcima što pomaže u razumijevanju novih skupova podataka. 

Profiliranje podataka možete koristiti za izvlačenje korisnih informacija o podacima i procjenu njihove kvalitete. Na taj način također možete otkriti anomalije u skupu podataka. Probira kroz informacije kako bi utvrdio njihovu legitimnost i kvalitetu.

Analitički algoritmi otkrivaju karakteristike u skupu podataka, kao što su učestalost, srednja vrijednost, maksimum i minimum. 

Aplikacije u profiliranju podataka analiziraju bazu podataka prikupljajući informacije o njoj. Postoje tri vrste profiliranja podataka-

1. Otkrivanje strukture – pomaže u određivanju imaju li podaci ispravan format i jesu li dosljedni. Za provjeru valjanosti podataka koristi se osnovnom statistikom. 
2. Otkrivanje sadržaja – Uglavnom se usredotočuje na kvalitetu podataka. Trebali biste obraditi podatke za formatiranje. 
3. Otkrivanje odnosa – Identificira veze među skupovima podataka. 

U današnje vrijeme tvrtke pohranjuju veliku količinu podataka u oblak. Stoga je učinkovito profiliranje podataka potreba trenutka. Podaci temeljeni na oblaku omogućuju tvrtkama da čuvaju petabajte podataka. Ključno je održavati standarde. 

Glavne razlike između rudarenja podataka i profiliranja podataka

1. Zadatak utvrđivanja korelacija i obrazaca unutar skupova podataka poznat je kao rudarenje podataka. S druge strane, proces analize informacija iz bilo kojeg skupa podataka naziva se profiliranje podataka. 
2. Rudarenje podataka uključuje metodologije koje se temelje na računalu za izvlačenje nekih korisnih informacija. Ali profiliranje podataka uključuje ispitivanje neobrađenih podataka iz bilo kojeg skupa podataka. 
3. Data mining je tu da rudari podatke za ključne informacije za rješavanje problema. S druge strane, profiliranje podataka ima za cilj formiranje baze znanja informacija. 
4. Zadaci u rudarenju podataka uključuju regresija, klasifikacija, sažimanje, opis i procjena. Ali poslovi u profiliranju podataka su analitičke tehnike i otkrivanje za prikupljanje statistike ili sažetaka. 
5. Neki alati za rudarenje podataka su apaš SAMOA i Rapid Miner. S druge strane, Aggregate profiler i Talend open studio su neki od alata za profiliranje podataka. 

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

Zadnje ažuriranje: 11. lipnja 2023