Perbezaan antara perlombongan data dan profil data

Salah satu keperluan asas sebelum memakan dataset untuk sebarang permohonan adalah memahami dataset di tangan dan metadatanya. Proses penemuan metadata dataset yang diberikan dikenali sebagai "profil data", yang merangkumi pelbagai kaedah untuk memeriksa dataset dan menghasilkan metadata. Perlombongan Data adalah konsep luas yang menggunakan pelbagai metodologi dan teknik untuk pelbagai set masalah. Perlombongan data hanya boleh dirujuk sebagai penemuan pengetahuan yang hanya bermaksud untuk mengumpul corak dari data yang ada. Perbezaan yang jelas dan jelas antara keduanya tidak wujud.

Apa itu Data Perlombongan?

Perlombongan data adalah proses mengenal pasti corak dan korelasi dalam dataset besar untuk memperoleh lebih banyak pengetahuan yang berguna. Ini pengetahuan yang bermakna dapat dimasukkan ke dalam bidang kecerdasan perniagaan yang lebih umum. Keperluan untuk memahami dataset yang besar dan kompleks adalah perkara biasa untuk hampir semua bidang perniagaan, sains dan kejuruteraan. Seluruh proses menggunakan metodologi berasaskan komputer, termasuk teknologi baru, untuk mengekstrak maklumat berguna yang tersembunyi dalam data dipanggil Data Mining. Ia hanya menilai koleksi data mentah yang besar dan menjadikannya maklumat. Perlombongan Data adalah mencari pengetahuan baru, berharga dan tidak remeh dalam dataset yang besar dan kemudian menggunakan maklumat untuk mendedahkan hubungan dan corak tersembunyi dalam dataset tersebut. Ringkasnya, perlombongan data adalah perlombongan pengetahuan dari data.

Apa itu profil data?

Profil data adalah proses menganalisis data mentah dari dataset sedia ada untuk tujuan mengumpul statistik atau ringkasan bermaklumat mengenai data. Ia merujuk kepada satu set aktiviti yang direka untuk menentukan metadata dataset tertentu apabila ia tidak tersedia dan untuk mengesahkan metadata apabila ia tersedia dalam dataset. Metadata ini, seperti statistik mengenai data atau kebergantungan di antara lajur, dapat membantu memahami dan menguruskan dataset baru. Sesetengah profil data boleh digunakan untuk hanya jenis data, sementara ada jenis khusus. Ini sangat berbeza dari analisis data yang agak digunakan untuk memperoleh maklumat perniagaan dari data. Profil data digunakan untuk memperoleh maklumat mengenai data itu sendiri dan menilai kualiti data untuk menemui anomali dalam dataset. Selain itu, ia membantu memahami dan menyediakan data untuk pembersihan, integrasi, dan analisis berikutnya.

Perbezaan antara perlombongan data dan profil data

Definisi

- Perlombongan Data adalah proses mengenal pasti corak dan korelasi yang terdapat dalam data mentah dan mentafsir corak -corak dalam domain masalah mereka untuk menjadikannya maklumat dan pengetahuan yang berguna. Ini pengetahuan yang bermakna dapat dimasukkan ke dalam bidang kecerdasan perniagaan yang lebih umum. Profil data, sebaliknya, adalah proses menganalisis data dari dataset sedia ada untuk menentukan kandungan, struktur, dan kualiti data sebenar. Profil data adalah proses yang melibatkan pembelajaran dari data.

Proses

- Profil data menggunakan satu set aktiviti, termasuk teknik penemuan dan analisis untuk mengumpulkan statistik atau ringkasan bermaklumat mengenai data, yang kemudiannya boleh dianalisis oleh penganalisis perniagaan untuk menentukan sama ada data sesuai dengan niat perniagaan. Ia membantu memahami dan menyediakan data untuk pembersihan, integrasi, dan analisis berikutnya. Perlombongan data, sebaliknya, boleh dimasukkan ke dalam salah satu daripada dua kategori: perlombongan data ramalan, yang melibatkan penggunaan beberapa pembolehubah dalam data yang ditetapkan untuk meramalkan nilai yang tidak diketahui atau masa depan pembolehubah yang lain, dan perlombongan data deskriptif, yang memberi tumpuan Mengenai menghasilkan maklumat baru dan tidak berasas berdasarkan dataset yang tersedia.

Tujuan

- Tujuan perlombongan data adalah untuk melombong data untuk maklumat yang boleh diambil tindakan. Ia melibatkan pengumpulan dan pemprosesan data yang berkesan dan menggunakan algoritma matematik yang canggih untuk membahagikan data dan meramalkan trend masa depan, supaya ia dapat digunakan dalam bidang kecerdasan perniagaan yang lebih umum. Tujuan profil data adalah untuk mendapatkan maklumat mengenai data dan menilai kualiti data untuk menemui anomali dalam dataset. Matlamatnya adalah untuk mewujudkan asas pengetahuan maklumat yang tepat mengenai data anda. Proses perlu diulangi pada kedai data kritikal pada masa -masa untuk memastikan maklumat tetap tepat.

Data perlombongan vs. Profil data: carta perbandingan

Ringkasan

Jelas bahawa beberapa teknik perlombongan data boleh digunakan untuk profil data. Profil data digunakan untuk mengumpul statistik atau ringkasan bermaklumat mengenai data, sementara perlombongan data membantu mengenal pasti corak data tertentu dalam dataset yang besar. Profil data mengumpul metadata teknikal untuk menyokong pengurusan data, manakala perlombongan data mendapati hasil yang tidak jelas untuk menyokong pengurusan perniagaan dengan pandangan baru yang boleh diambil tindakan. Perlombongan Data adalah konsep yang agak luas yang berdasarkan fakta bahawa ada keperluan untuk menganalisis jumlah data yang besar di hampir setiap domain dan profil data menambah nilai kepada analisis tersebut.