データマイニングとデータプロファイリング: 違いと比較

 データベース内のデータのコレクションは、データセットと呼ばれます。 これらは、列と行で構成される表形式になっています。 各列は変数を構成し、各行は値を表します。

アプリケーションのデータセットを選択する前の基本的な要件の XNUMX つは、データセットとそのメタデータを理解することです。 このための XNUMX つのプロセスは、データ マイニングとデータ プロファイリングです。 

主要な取り組み

1. データ マイニングは大規模なデータセットのパターンと関係を発見しますが、データ プロファイリングはデータの品質、完全性、および一貫性を分析および評価します。
2. データマイニングは、データから有用な洞察と知識を抽出するために使用され、データプロファイリングは、データ品質の問題と分析のための潜在的なデータソースを特定するために使用されます。
3. データ マイニングは探索的プロセスですが、データ プロファイリングはデータ分析前の準備プロセスです。

データマイニングとデータプロファイリング

違い データマイニング データプロファイリングとは、データマイニングとは、特定のデータからパターンを収集するプロセスです。 一方、データ プロファイリングは、データセットからメタデータを検索するプロセスです。 データ マイニングでは、さまざまな方法論を適用して情報を抽出します。 データ プロファイリングでは、データを分析して要約を収集します。 

データ マイニングは、ビジネス インテリジェンスを見つけるために大量のデータを分析する手順です。 企業がリスクを軽減し、機会をつかみ、問題を解決するのに役立ちます。

データマイニングは、手動で多くの時間を費やすビジネス上の質問に対する答えを見つけるのに役立ちます. 多数の統計手法を使用してデータを調べます。  

データの要約を作成して調べるプロセスは、データ プロファイリングと呼ばれます。 あらゆるデータに重要な洞察をもたらします。 企業は、このデータを有利に活用できます。

データ プロファイリングでは、データを調べて、その品質と正当性を判断します。 アルゴリズムは、最小値、最大値、平均値、頻度など、データセット内の特性を検出します。 

比較表

比較のパラメータ	データマイニング	データプロファイリング
定義	これは、任意のデータからパターンを収集するプロセスです。	これは、任意のデータセットでメタデータを見つけるプロセスです。
目的	問題を解決するためのデータをマイニングする。	情報のベースを形成する。
仕事	分類、要約、回帰、推定、および説明。	統計または要約の選択。
ツール	Apache SAMOA とラピッド マイナー。	アグリゲート プロファイラーと Talend オープン スタジオ
ワーキング	方法論による情報の抽出。	生データの調査。

データマイニングとは

データマイニングは、大規模なデータセット内の相関関係とパターンを特定して、知識のビットを導き出すタスクです。 この役立つ情報は、ビジネス インテリジェンスのいくつかの分野で使用できます。

複雑なデータセットを理解する目的は、科学、ビジネス、エンジニアリングのあらゆる分野で共通しています。 データマイニングとは簡単に言えば、データから知識を抽出することです。 

ビジネスのいくつかの分野でデータ マイニングを使用できます。 セクターには、マーケティングと販売、ヘルスケア、教育、製品開発などがあります。 正しく使用すれば、競合他社よりも大きなアドバンテージを得ることができます。

顧客について学び、収益を増やし、新しいマーケティング戦略を考え、コストを削減することができます。 

データ マイニング プロジェクトは、分析用の正しいデータを収集して準備することから始まります。 データの品質が低い場合、良い結果は期待できません。 データ マイナーは、情報の品質が満足できるものであることを確認する必要があります。

彼らは、信頼できる結果を達成するための基本的な手順に従います。

1. ビジネスを理解する
2. データの理解
3. データの準備
4. 評価
5. 展開

膨大な量のデータが、前例のない量でいくつかの形式でビジネスに流れ込んでいます。 ビジネスの成功は、インサイトをいかに効果的に発見し、プロセスや意思決定に組み込むかにかかっています。

データマイニングは、現在と過去を理解することで、企業がより良い未来を持つことを可能にします。 

データプロファイリングとは?

データ プロファイリングは、任意のデータセットから生データを抽出するタスクです。 これを行う目的は、データに関する統計または要約を収集することです。 これは、データセットのメタデータを決定するために存在する一連のアクティビティです。

メタデータには、新しいデータセットを理解するのに役立つ列間の統計または依存関係が含まれます。 

データ プロファイリングを使用して、データに関する有用な情報を取得し、その品質を評価できます。 これにより、データセットの異常を発見することもできます。 情報をふるいにかけ、その正当性と品質を判断します。

分析アルゴリズムは、頻度、平均、最大、最小などのデータセットの特性を検出します。 

データ プロファイリングのアプリケーションは、データベースに関する情報を収集してデータベースを分析します。 データプロファイリングには XNUMX つのタイプがあります。

1. 構造の発見 – データの形式が正しく、一貫性があるかどうかを判断するのに役立ちます。 データの有効性を確認するために、基本的な統計が使用されます。 
2. コンテンツの発見 – 主にデータの品質に焦点を当てています。 書式設定のためにデータを処理する必要があります。 
3. 関係の発見 – データセット間のつながりを識別します。 

現在、企業は大量のデータをクラウドに保管しています。 そのため、効果的なデータ プロファイリングが必要とされています。 クラウドベースのデータにより、企業はペタバイトのデータを保持できます。 基準を維持することが重要です。 

データ マイニングとデータ プロファイリングの主な違い

1. データセット内の相関関係とパターンを識別するタスクは、データ マイニングとして知られています。 一方、任意のデータセットから情報を分析するプロセスは、データ プロファイリングと呼ばれます。 
2. データマイニングには、有用な情報を抽出するためのコンピューターベースの方法論が含まれます。 ただし、データ プロファイリングには、特定のデータセットからの生データの調査が含まれます。 
3. データマイニングは、問題を解決するための重要な情報を得るためにデータをマイニングするためにあります。 一方、データプロファイリングは、情報の知識ベースを形成することを目的としています。 
4. データ マイニングのタスクには次のものがあります。 回帰、分類、要約、説明、および推定。 しかし、データ プロファイリングの仕事は、統計や要約を収集するための分析技術と発見です。 
5. データマイニング用のツールには次のものがあります。 アパッチ サモアとラピッドマイナー。 一方、Aggregate profiler と Talend open studio は、データ プロファイリング用のツールです。 

参考文献

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

最終更新日 : 11 年 2023 月 XNUMX 日