Khai thác dữ liệu so với lập hồ sơ dữ liệu: Sự khác biệt và so sánh

 Một bộ sưu tập dữ liệu trong cơ sở dữ liệu được gọi là tập dữ liệu. Chúng ở định dạng bảng bao gồm các cột và hàng. Mỗi cột tạo thành một biến, trong khi mỗi hàng đại diện cho một giá trị.

Một trong những yêu cầu cơ bản trước khi chọn tập dữ liệu cho bất kỳ ứng dụng nào là- hiểu tập dữ liệu và siêu dữ liệu của nó. Hai quy trình cho việc này là- Khai thác dữ liệu và Lập hồ sơ dữ liệu. 

Chìa khóa chính

  1. Khai thác dữ liệu đang khám phá các mẫu và mối quan hệ trong các tập dữ liệu lớn, trong khi Lập hồ sơ dữ liệu đang phân tích và đánh giá chất lượng, tính đầy đủ và tính nhất quán của dữ liệu.
  2. Khai thác dữ liệu được sử dụng để trích xuất những hiểu biết và kiến ​​thức hữu ích từ dữ liệu, trong khi Lập hồ sơ dữ liệu được sử dụng để xác định các vấn đề về chất lượng dữ liệu và các nguồn dữ liệu tiềm năng để phân tích.
  3. Khai thác dữ liệu là một quá trình khám phá, trong khi Lập hồ sơ dữ liệu là một quá trình chuẩn bị trước khi phân tích dữ liệu.

Khai thác dữ liệu so với hồ sơ dữ liệu

Sự khác biệt giữa khai thác dữ liệu và lập hồ sơ dữ liệu là - khai thác dữ liệu là một quá trình thu thập các mẫu từ bất kỳ dữ liệu nhất định nào. Mặt khác, lập hồ sơ dữ liệu là quá trình định vị siêu dữ liệu từ tập dữ liệu. Trong khai thác dữ liệu, bạn áp dụng nhiều phương pháp để trích xuất thông tin. Trong khi lập hồ sơ dữ liệu, bạn phân tích dữ liệu để thu thập tóm tắt. 

Khai thác dữ liệu so với hồ sơ dữ liệu

Khai thác dữ liệu là quy trình phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để xác định vị trí kinh doanh thông minh. Nó giúp các công ty giảm thiểu rủi ro, nắm bắt cơ hội và giải quyết vấn đề.

Khai thác dữ liệu giúp tìm câu trả lời cho những câu hỏi trong kinh doanh tiêu tốn nhiều thời gian theo cách thủ công. Nó sử dụng một số lượng lớn các kỹ thuật thống kê để kiểm tra dữ liệu.  

Quá trình tạo và kiểm tra tóm tắt dữ liệu được gọi là lập hồ sơ dữ liệu. Nó tạo ra những hiểu biết quan trọng về bất kỳ dữ liệu nào. Các công ty có thể tận dụng dữ liệu này để tạo lợi thế cho họ.

Hồ sơ dữ liệu xem qua dữ liệu để xác định chất lượng và tính hợp pháp của nó. Các thuật toán khám phá các đặc điểm trong tập dữ liệu, chẳng hạn như tối thiểu, tối đa, trung bình và tần suất. 

Bảng so sánh

Các thông số so sánhKhai thác dữ liệuLập hồ sơ dữ liệu
Định nghĩaĐó là một quá trình thu thập các mẫu từ bất kỳ dữ liệu nào. Đó là một quá trình tìm kiếm siêu dữ liệu trong bất kỳ tập dữ liệu cụ thể nào.
Mục đíchĐể khai thác dữ liệu để giải quyết vấn đề. Để tạo thành một cơ sở thông tin.
Nhiệm vụ Phân loại, tóm tắt, hồi quy, ước tính và mô tả.Chọn số liệu thống kê hoặc tóm tắt.
CÔNG CỤ Apache SAMOA và công cụ khai thác nhanh. Hồ sơ tổng hợp và studio mở Talend
Đang làm việcKhai thác thông tin thông qua các phương pháp. Kiểm tra dữ liệu thô.

Khai thác dữ liệu là gì?

Khai thác dữ liệu là nhiệm vụ xác định các mối tương quan và các mẫu trong các bộ dữ liệu lớn để lấy được các bit kiến ​​​​thức. Bạn có thể sử dụng thông tin hữu ích này trong một số lĩnh vực của Business Intelligence.

Cũng đọc:  Microsoft Visio vs Lucidchart: Sự khác biệt và so sánh

Mục đích của việc hiểu các bộ dữ liệu phức tạp là tương tự nhau trong mọi lĩnh vực khoa học, kinh doanh và kỹ thuật. Nói một cách đơn giản, khai thác dữ liệu là khai thác tri thức từ dữ liệu. 

Bạn có thể sử dụng khai thác dữ liệu trong một số lĩnh vực kinh doanh. Một số lĩnh vực là tiếp thị và bán hàng, chăm sóc sức khỏe, giáo dục và phát triển sản phẩm. Bạn có thể đạt được lợi thế sâu sắc so với đối thủ cạnh tranh nếu bạn sử dụng nó đúng cách.

Nó cho phép bạn tìm hiểu về khách hàng, tăng doanh thu, nghĩ ra các chiến lược tiếp thị mới và giảm chi phí. 

Một dự án khai thác dữ liệu bắt đầu bằng việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu chính xác để phân tích. Nếu chất lượng dữ liệu kém, thì đừng mong đợi bất kỳ kết quả tốt nào. Người khai thác dữ liệu phải đảm bảo rằng chất lượng thông tin là thỏa đáng.

Họ làm theo các bước cơ bản để đạt được kết quả đáng tin cậy-

  1. Hiểu về doanh nghiệp
  2. Hiểu dữ liệu
  3. Chuẩn bị dữ liệu
  4. Đánh giá
  5. Triển khai

Một lượng lớn dữ liệu đang đổ vào các doanh nghiệp ở một số định dạng với khối lượng chưa từng có. Sự thành công của một doanh nghiệp phụ thuộc vào mức độ hiệu quả mà bạn khám phá những hiểu biết sâu sắc và đưa chúng vào các quy trình và quyết định.

Khai thác dữ liệu cho phép một công ty có một tương lai tốt hơn bằng cách hiểu hiện tại và quá khứ. 

Hồ sơ dữ liệu là gì?

Lập hồ sơ dữ liệu là nhiệm vụ trích xuất dữ liệu thô từ bất kỳ tập dữ liệu cụ thể nào. Mục đích của việc này là để thu thập số liệu thống kê hoặc tóm tắt về dữ liệu. Đó là một tập hợp các hoạt động ở đó để xác định siêu dữ liệu của tập dữ liệu.

Siêu dữ liệu bao gồm số liệu thống kê hoặc quan hệ phụ thuộc giữa các cột giúp hiểu các tập dữ liệu mới. 

Bạn có thể sử dụng hồ sơ dữ liệu để lấy thông tin hữu ích về dữ liệu và đánh giá chất lượng của nó. Thông qua đó, bạn cũng có thể phát hiện ra những điểm bất thường trong tập dữ liệu. Nó sàng lọc thông tin để xác định tính hợp pháp và chất lượng của nó.

Các thuật toán phân tích phát hiện các đặc điểm trong tập dữ liệu, chẳng hạn như tần suất, giá trị trung bình, tối đa và tối thiểu. 

Các ứng dụng trong lập hồ sơ dữ liệu phân tích cơ sở dữ liệu bằng cách thu thập thông tin về nó. Có ba loại hồ sơ dữ liệu-

  1. Khám phá cấu trúc – Nó giúp xác định xem dữ liệu có định dạng chính xác và nhất quán hay không. Để kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu, nó sử dụng số liệu thống kê cơ bản. 
  2. Khám phá nội dung – Nó chủ yếu tập trung vào chất lượng của dữ liệu. Bạn nên xử lý dữ liệu để định dạng. 
  3. Khám phá mối quan hệ – Nó xác định các kết nối giữa các bộ dữ liệu. 
Cũng đọc:  YouTube so với YouTube Red: Sự khác biệt và so sánh

Ngày nay, các công ty lưu trữ một lượng lớn dữ liệu trên đám mây. Vì vậy, hồ sơ dữ liệu hiệu quả là nhu cầu của giờ. Dữ liệu dựa trên đám mây cho phép doanh nghiệp lưu giữ hàng petabyte dữ liệu. Điều quan trọng là phải duy trì các tiêu chuẩn. 

Sự khác biệt chính giữa Khai thác dữ liệu và Hồ sơ dữ liệu

  1. Nhiệm vụ xác định các mối tương quan và các mẫu trong bộ dữ liệu được gọi là khai thác dữ liệu. Mặt khác, quá trình phân tích thông tin từ bất kỳ tập dữ liệu nào được gọi là lập hồ sơ dữ liệu. 
  2. Khai thác dữ liệu bao gồm các phương pháp dựa trên máy tính để trích xuất một số thông tin hữu ích. Nhưng hồ sơ dữ liệu liên quan đến việc kiểm tra dữ liệu thô từ bất kỳ tập dữ liệu cụ thể nào. 
  3. Khai thác dữ liệu ở đó để khai thác dữ liệu cho thông tin quan trọng để giải quyết vấn đề. Mặt khác, hồ sơ dữ liệu nhằm mục đích hình thành một cơ sở tri thức về thông tin. 
  4. Các nhiệm vụ trong khai phá dữ liệu bao gồm hồi quyphân loại, tóm tắt, mô tả và ước lượng. Nhưng công việc trong lập hồ sơ dữ liệu là các kỹ thuật phân tích và khám phá để thu thập số liệu thống kê hoặc tóm tắt. 
  5. Một số công cụ để khai thác dữ liệu là Apache SAMOA và Công cụ khai thác nhanh. Mặt khác, Aggregate profiler và Talend open studio là một số công cụ để lập hồ sơ dữ liệu. 
dự án
  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

Cập nhật lần cuối: ngày 11 tháng 2023 năm XNUMX

chấm 1
Một yêu cầu?

Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️

suy nghĩ 16 về "Khai thác dữ liệu và lập hồ sơ dữ liệu: Sự khác biệt và so sánh"

  1. Việc lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây đã mang lại những thách thức mới và việc lập hồ sơ dữ liệu hiệu quả thực sự rất quan trọng trong việc duy trì các tiêu chuẩn và chất lượng dữ liệu.

    đáp lại
  2. Cách khai thác dữ liệu và lập hồ sơ dữ liệu góp phần hiểu được các bộ dữ liệu phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm tiếp thị và bán hàng, rất thú vị.

    đáp lại
  3. Thật thú vị khi thấy việc khai thác dữ liệu và lập hồ sơ dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu đối với các lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Tiềm năng họ mang lại là rất lớn.

    đáp lại
  4. Mô tả từng bước về quy trình khai thác dữ liệu và lập hồ sơ dữ liệu rất sâu sắc. Điều quan trọng là đảm bảo chất lượng dữ liệu trước khi phân tích sâu hơn.

    đáp lại

Để lại một bình luận

Bạn muốn lưu bài viết này cho sau này? Nhấp vào trái tim ở góc dưới cùng bên phải để lưu vào hộp bài viết của riêng bạn!