Een verzameling gegevens in een database wordt een dataset genoemd. Ze hebben een tabelindeling die bestaat uit kolommen en rijen. Elke kolom vormt een variabele, terwijl elke rij een waarde vertegenwoordigt.
Een van de basisvereisten voor het kiezen van datasets voor een toepassing is het begrijpen van de dataset en de metadata. Twee processen hiervoor zijn: datamining en dataprofilering.
Key Takeaways
- Datamining is het ontdekken van patronen en relaties in grote datasets, terwijl dataprofilering het analyseren en beoordelen van de kwaliteit, volledigheid en consistentie van data is.
- Datamining wordt gebruikt om bruikbare inzichten en kennis uit data te halen, terwijl dataprofilering wordt gebruikt om datakwaliteitsproblemen en potentiële databronnen voor analyse te identificeren.
- Datamining is een verkennend proces, terwijl dataprofilering een voorbereidend proces is vóór data-analyse.
Datamining versus gegevensprofilering
Het verschil tussen datamining en dataprofilering is dat - datamining is een proces van het verzamelen van patronen uit bepaalde gegevens. Aan de andere kant is dataprofilering het proces van het lokaliseren van metadata uit een dataset. Bij datamining pas je een breed scala aan methodieken toe om informatie te extraheren. Tijdens gegevensprofilering analyseert u gegevens om samenvattingen te verzamelen.
Datamining is de procedure waarbij enorme hoeveelheden gegevens worden geanalyseerd om bedrijfsinformatie te lokaliseren. Het helpt bedrijven risico's te verkleinen, kansen te grijpen en problemen op te lossen.
Datamining helpt bij het vinden van antwoorden op die vragen in het bedrijfsleven die handmatig veel tijd kosten. Het gebruikt een groot aantal statistische technieken om gegevens te onderzoeken.
Het proces van het maken en onderzoeken van samenvattingen van gegevens staat bekend als dataprofilering. Het produceert kritische inzichten in alle gegevens. Bedrijven kunnen deze gegevens in hun voordeel gebruiken.
Gegevensprofilering doorzoekt de gegevens om de kwaliteit en legitimiteit ervan te bepalen. Algoritmen ontdekken kenmerken in een dataset, zoals minimum, maximum, gemiddelde en frequentie.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Data Mining | Gegevensprofilering |
|---|---|---|
| Definitie | Het is een proces waarbij patronen uit alle gegevens worden verzameld. | Het is een proces van het vinden van metadata in een bepaalde dataset. |
| Doel | Om de gegevens te ontginnen voor het oplossen van problemen. | Om een informatiebasis te vormen. |
| Taak | Classificatie, samenvatting, regressie, schatting en beschrijving. | Statistieken of samenvattingen kiezen. |
| Tools | Apache SAMOA en Rapid mijnwerker. | Geaggregeerde profiler en Talend open studio |
| Werkzaam | Extractie van informatie door middel van methodologieën. | Ruwe gegevens onderzoeken. |
Wat is datamining?
Datamining is de taak om correlaties en patronen in grote datasets te identificeren om stukjes kennis af te leiden. U kunt deze nuttige informatie op verschillende gebieden van Business Intelligence gebruiken.
Het doel van het begrijpen van complexe datasets is vergelijkbaar in elk wetenschaps-, bedrijfs- en technisch gebied. Simpel gezegd, datamining is het ontginnen van kennis uit data.
U kunt datamining op verschillende gebieden van het bedrijfsleven gebruiken. Enkele van de sectoren zijn marketing en verkoop, gezondheidszorg, onderwijs en productontwikkeling. U kunt een groot voordeel behalen ten opzichte van uw concurrenten als u het correct gebruikt.
Het stelt u in staat om meer te weten te komen over klanten, uw omzet te verhogen, nieuwe marketingstrategieën te bedenken en kosten te verlagen.
Een dataminingproject begint met het verzamelen en voorbereiden van de juiste gegevens voor analyse. Als de kwaliteit van de gegevens slecht is, verwacht dan geen goede resultaten. Dataminers moeten ervoor zorgen dat de kwaliteit van de informatie bevredigend is.
Ze volgen de basisstappen om betrouwbare resultaten te bereiken-
- Het bedrijf begrijpen
- Gegevens begrijpen
- Voorbereiding van gegevens
- Evaluatie
- Deployment
Een grote hoeveelheid gegevens stroomt bedrijven binnen in verschillende formaten met ongekende volumes. Het succes van een bedrijf hangt af van hoe effectief u inzichten ontdekt en deze opneemt in processen en beslissingen.
Datamining stelt een bedrijf in staat om een betere toekomst te hebben door het heden en het verleden te begrijpen.
Wat is gegevensprofilering?
Gegevensprofilering is de taak om onbewerkte gegevens uit een bepaalde gegevensset te extraheren. Het doel hiervan is om statistieken of samenvattingen over de gegevens te verzamelen. Het is een reeks activiteiten die er zijn om de metadata van een dataset te bepalen.
Metadata bevatten statistieken of afhankelijkheden tussen kolommen die helpen bij het begrijpen van nieuwe datasets.
U kunt gegevensprofilering gebruiken om nuttige informatie over de gegevens af te leiden en de kwaliteit ervan te evalueren. Hierdoor kun je ook afwijkingen in een dataset ontdekken. Het doorzoekt de informatie om de legitimiteit en kwaliteit ervan te bepalen.
Analytische algoritmen detecteren kenmerken in een dataset, zoals frequentie, gemiddelde, maximum en minimum.
De toepassingen in dataprofilering analyseren een database door er informatie over te verzamelen. Er zijn drie soorten gegevensprofilering:
- Structuurdetectie - Het helpt bij het bepalen of de gegevens een correct formaat hebben en consistent zijn. Om de geldigheid van de gegevens te controleren, gebruikt het basisstatistieken.
- Inhoud ontdekken - Het richt zich voornamelijk op de kwaliteit van de gegevens. U dient de gegevens voor de opmaak te verwerken.
- Ontdekking van relaties - Het identificeert verbindingen tussen datasets.
Bedrijven slaan tegenwoordig een grote hoeveelheid data op in de cloud. Dus effectieve dataprofilering is de noodzaak van het uur. Met cloudgebaseerde gegevens kunnen bedrijven petabytes aan gegevens bewaren. Het handhaven van normen is cruciaal.
Belangrijkste verschillen tussen datamining en dataprofilering
- De taak om correlaties en patronen binnen datasets te identificeren, staat bekend als datamining. Aan de andere kant wordt het proces van het analyseren van informatie uit elke dataset dataprofilering genoemd.
- Datamining omvat methodologieën die computergebaseerd zijn om nuttige informatie te extraheren. Maar dataprofilering omvat het onderzoeken van onbewerkte gegevens uit een bepaalde dataset.
- Datamining is er om de gegevens te ontginnen voor cruciale informatie om problemen op te lossen. Aan de andere kant heeft dataprofilering tot doel een kennisbank van informatie te vormen.
- De taken in datamining omvatten regressie, classificatie, samenvatting, beschrijving en schatting. Maar de banen in dataprofilering zijn analytische technieken en ontdekkingen voor het verzamelen van statistieken of samenvattingen.
- Sommige tools voor datamining zijn apache SAMOA en Rapid Miner. Aan de andere kant zijn Aggregate profiler en Talend open studio enkele tools voor dataprofilering.
- 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
Laatst bijgewerkt: 11 juni 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Sandeep Bhandari heeft een Bachelor of Engineering in Computers van Thapar University (2006). Hij heeft 20 jaar ervaring op het gebied van technologie. Hij heeft een grote interesse in verschillende technische gebieden, waaronder databasesystemen, computernetwerken en programmeren. Je kunt meer over hem lezen op zijn bio pagina.
Datamining speelt een cruciale rol bij het verwerven van kennis over klanten en bedrijfsgroeigebieden.
Cloudgebaseerde gegevensopslag heeft nieuwe uitdagingen met zich meegebracht, en effectieve gegevensprofilering is inderdaad cruciaal voor het handhaven van gegevensnormen en -kwaliteit.
De toepassingen en verschillen tussen datamining en dataprofilering worden goed uitgelegd. Bedankt voor het delen!
U heeft volkomen gelijk: het onderhouden van gegevens van hoge kwaliteit in de cloud is essentieel.
Datamining en dataprofilering zijn beide onmisbaar om inzichten uit datasets te halen en de kwaliteit ervan te begrijpen.
De details over het ontdekken van metadata en relaties bij dataprofilering zijn verhelderend.
Absoluut, het belang van deze processen kan niet genoeg worden benadrukt.
De manier waarop datamining en dataprofilering bijdragen aan het begrijpen van complexe datasets in een verscheidenheid aan sectoren, waaronder marketing en verkoop, is zeer interessant.
Het is fascinerend om te zien hoe datamining en dataprofilering een integraal onderdeel zijn geworden van verschillende bedrijfssectoren. Het potentieel dat ze bieden is enorm.
De inzichten die uit deze processen voortkomen, kunnen innovatie en groei stimuleren.
Ik ben het ermee eens dat hun impact op de industrie aanzienlijk is.
De stapsgewijze beschrijving van datamining- en dataprofileringsprocedures is zeer inzichtelijk. Het is belangrijk om de gegevenskwaliteit te garanderen voordat verdere analyse wordt uitgevoerd.
Het begrijpen van de business en de data is van fundamenteel belang voor de processen. Geweldige uitleg.
Absoluut, de betrouwbaarheid van de informatie is van het grootste belang voor nauwkeurige resultaten.
Het onderscheid tussen datamining en dataprofilering is heel duidelijk en nuttig. Geweldige uitleg!
Datamining en dataprofilering zijn essentieel voor bedrijven om gegevens effectief te verzamelen en te analyseren.