Интеллектуальный анализ данных против профилирования данных: разница и сравнение

 Набор данных в базе данных называется набором данных. Они имеют табличный формат, состоящий из столбцов и строк. Каждый столбец представляет собой переменную, а каждая строка представляет собой значение.

Одним из основных требований перед выбором наборов данных для любого приложения является понимание набора данных и его метаданных. Два процесса для этого: интеллектуальный анализ данных и профилирование данных. 

Основные выводы

  1. Интеллектуальный анализ данных обнаруживает закономерности и взаимосвязи в больших наборах данных, тогда как профилирование данных анализирует и оценивает качество, полноту и согласованность данных.
  2. Интеллектуальный анализ данных используется для извлечения полезных идей и знаний из данных, а профилирование данных используется для выявления проблем с качеством данных и потенциальных источников данных для анализа.
  3. Интеллектуальный анализ данных — это исследовательский процесс, а профилирование данных — это подготовительный процесс перед анализом данных.

Интеллектуальный анализ данных против профилирования данных

Разница между добыча данных а профилирование данных заключается в том, что интеллектуальный анализ данных — это процесс сбора закономерностей из любых заданных данных. С другой стороны, профилирование данных — это процесс поиска метаданных в наборе данных. При интеллектуальном анализе данных вы применяете широкий спектр методологий для извлечения информации. При профилировании данных вы анализируете данные для сбора сводок. 

Интеллектуальный анализ данных против профилирования данных

Интеллектуальный анализ данных — это процедура анализа огромных объемов данных для поиска бизнес-аналитики. Это помогает компаниям снижать риски, использовать возможности и решать проблемы.

Интеллектуальный анализ данных помогает найти ответы на те вопросы в бизнесе, которые отнимают много времени вручную. Он использует большое количество статистических методов для изучения данных.  

Процесс создания и проверки сводок данных известен как профилирование данных. Он производит критическое понимание любых данных. Компании могут использовать эти данные в своих интересах.

Профилирование данных просматривает данные, чтобы определить их качество и легитимность. Алгоритмы обнаруживают характеристики в наборе данных, такие как минимум, максимум, среднее значение и частота. 

Сравнительная таблица

Параметры сравненияДобыча данныхПрофилирование данных
ОпределениеЭто процесс сбора закономерностей из любых данных. Это процесс поиска метаданных в любом заданном наборе данных.
ЦельДобывать данные для решения задач. Сформировать информационную базу.
Сложность задачи Классификация, обобщение, регрессия, оценка и описание.Сбор статистики или сводки.
ИнструментыApache SAMOA и майнер Rapid. Агрегатный профилировщик и открытая студия Talend
РаботыИзвлечение информации с помощью методологий. Изучение необработанных данных.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это задача выявления корреляций и закономерностей в больших наборах данных для получения битов знаний. Вы можете использовать эту полезную информацию в нескольких областях бизнес-аналитики.

Читайте также:  PDF против XPS: разница и сравнение

Цель понимания сложных наборов данных одинакова во всех областях науки, бизнеса и техники. Проще говоря, интеллектуальный анализ данных — это извлечение знаний из данных. 

Вы можете использовать интеллектуальный анализ данных в нескольких сферах бизнеса. Некоторыми из секторов являются маркетинг и продажи, здравоохранение, образование и разработка продуктов. Вы можете получить серьезное преимущество перед конкурентами, если будете использовать его правильно.

Это позволяет вам узнать о клиентах, увеличить свой доход, продумать новые маркетинговые стратегии и сократить расходы. 

Проект интеллектуального анализа данных начинается со сбора и подготовки правильных данных для анализа. Если качество данных плохое, то не ждите хороших результатов. Специалисты по сбору данных должны обеспечить удовлетворительное качество информации.

Они следуют основным шагам для достижения надежных результатов:

  1. Понимание бизнеса
  2. Понимание данных
  3. Подготовка данных
  4. Оценка
  5. развертывание

В бизнес поступает огромное количество данных в нескольких форматах в беспрецедентных объемах. Успех бизнеса зависит от того, насколько эффективно вы находите идеи и включаете их в процессы и решения.

Интеллектуальный анализ данных позволяет компании иметь лучшее будущее, понимая настоящее и прошлое. 

Что такое профилирование данных?

Профилирование данных — это задача извлечения необработанных данных из любого заданного набора данных. Целью этого является сбор статистики или сводки данных. Это набор действий, предназначенных для определения метаданных набора данных.

Метаданные включают статистику или зависимости между столбцами, что помогает понять новые наборы данных. 

Профилирование данных можно использовать для получения полезной информации о данных и оценки их качества. Благодаря этому вы также можете обнаруживать аномалии в наборе данных. Он просеивает информацию, чтобы определить ее легитимность и качество.

Аналитические алгоритмы обнаруживают характеристики в наборе данных, такие как частота, среднее значение, максимум и минимум. 

Приложения для профилирования данных анализируют базу данных, собирая информацию о ней. Существует три типа профилирования данных:

  1. Обнаружение структуры — помогает определить, имеют ли данные правильный формат и являются ли они непротиворечивыми. Для проверки достоверности данных он использует базовую статистику. 
  2. Обнаружение контента. Основное внимание уделяется качеству данных. Вы должны обработать данные для форматирования. 
  3. Обнаружение отношений — определяет связи между наборами данных. 
Читайте также:  Squarespace против Ghost: разница и сравнение

В настоящее время компании хранят большое количество данных в облаке. Таким образом, эффективное профилирование данных является потребностью часа. Облачные данные позволяют компаниям хранить петабайты данных. Крайне важно соблюдать стандарты. 

Основные различия между интеллектуальным анализом данных и профилированием данных

  1. Задача выявления корреляций и закономерностей в наборах данных известна как интеллектуальный анализ данных. С другой стороны, процесс анализа информации из любого набора данных называется профилированием данных. 
  2. Интеллектуальный анализ данных включает методологии, основанные на компьютерах, для извлечения некоторой полезной информации. Но профилирование данных включает в себя изучение необработанных данных из любого заданного набора данных. 
  3. Интеллектуальный анализ данных предназначен для извлечения важной информации для решения проблем. С другой стороны, профилирование данных направлено на формирование информационной базы знаний. 
  4. Задачи интеллектуального анализа данных включают регресс, классификация, обобщение, описание и оценка. Но работа в профилировании данных — это аналитические методы и исследования для сбора статистики или сводок. 
  5. Некоторые инструменты для интеллектуального анализа данных апаш САМОА и Rapid Miner. С другой стороны, Aggregate profiler и Talend open studio — это инструменты для профилирования данных. 
Рекомендации
  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

Последнее обновление: 11 июня 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

16 мыслей о «Интеллектуальном анализе данных и профилировании данных: разница и сравнение»

  1. Облачное хранение данных породило новые проблемы, и эффективное профилирование данных действительно имеет решающее значение для поддержания стандартов и качества данных.

    Ответить
    • Приложения и различия между интеллектуальным анализом данных и профилированием данных хорошо объяснены. Спасибо, что поделился!

      Ответить
  2. Интеллектуальный анализ данных и профилирование данных необходимы для получения ценной информации из наборов данных и понимания их качества.

    Ответить
  3. Очень интересно то, как интеллектуальный анализ данных и профилирование данных способствуют пониманию сложных наборов данных в различных секторах, включая маркетинг и продажи.

    Ответить
  4. Интересно видеть, как интеллектуальный анализ данных и профилирование данных стали неотъемлемой частью различных секторов бизнеса. Потенциал, который они предлагают, огромен.

    Ответить
  5. Пошаговое описание процедур интеллектуального анализа данных и профилирования данных очень информативно. Перед дальнейшим анализом важно обеспечить качество данных.

    Ответить
  6. Различие между интеллектуальным анализом данных и профилированием данных очень четкое и полезное. Отличное объяснение!

    Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!