Jednym z podstawowych wymogów przed wykorzystaniem zbiorów danych w dowolnej aplikacji jest zrozumienie danego zbioru danych i jego metadanych. Proces odkrywania metadanych danego zbioru danych znany jest jako „profilowanie danych”, które obejmuje szeroki wachlarz metod badania zbiorów danych i tworzenia metadanych. Eksploracja danych jest szerokim pojęciem, które wykorzystuje szeroki zakres metodologii i technik do wielu zestawów problemów. Eksploracja danych może być po prostu określona jako odkrywanie wiedzy, co oznacza po prostu zbieranie wzorców z dostępnych danych. Jasne, dobrze zdefiniowane rozróżnienie między nimi nie istnieje.
Co to jest Data Mining?
Data Mining to proces identyfikacji wzorców i korelacji w dużych zbiorach danych w celu uzyskania bardziej użytecznych fragmentów wiedzy. Te znaczące fragmenty wiedzy mogą być następnie wykorzystane w bardziej ogólnych obszarach Business Intelligence. Potrzeba zrozumienia dużych, złożonych zbiorów danych jest wspólna dla praktycznie wszystkich dziedzin biznesu, nauki i inżynierii. Cały proces stosowania metodologii komputerowych, w tym nowych technologii, do wydobywania użytecznych informacji ukrytych w danych nazywa się eksploracją danych. W uproszczeniu ocenia ona duży zbiór surowych danych i zamienia je w informacje. Eksploracja danych to poszukiwanie nowej, wartościowej i nietrywialnej wiedzy w dużych zbiorach danych, a następnie wykorzystanie tych informacji do odkrywania związków i ukrytych wzorców w tych zbiorach danych. Mówiąc najprościej, eksploracja danych to wydobywanie wiedzy z danych.
Czym jest profilowanie danych?
Profilowanie danych to proces analizy surowych danych z istniejących zbiorów danych w celu zebrania statystyk lub podsumowań informacyjnych o danych. Odnosi się do zestawu działań zaprojektowanych w celu określenia metadanych danego zbioru danych, gdy nie są one dostępne oraz do walidacji metadanych, gdy są one dostępne w ramach zbioru danych. Te metadane, takie jak statystyki dotyczące danych lub zależności między kolumnami, mogą pomóc w zrozumieniu i zarządzaniu nowymi zbiorami danych. Niektóre profilowania danych mogą być stosowane do każdego typu danych, podczas gdy niektóre są specyficzne dla danego typu. Różni się to znacznie od analizy danych, która jest raczej używana do uzyskiwania informacji biznesowych z danych. Profilowanie danych służy do uzyskania informacji o samych danych i oceny ich jakości w celu wykrycia anomalii w zbiorze danych. Ponadto pomaga zrozumieć i przygotować dane do późniejszego czyszczenia, integracji i analizy.
Różnica pomiędzy Data Mining a Data Profiling
Definicja
– Data Mining to proces identyfikacji wzorców i korelacji obecnych w surowych danych i interpretacji tych wzorców w ich domenach problemowych, aby przekształcić je w użyteczne informacje i wiedzę. Te znaczące kawałki wiedzy mogą być następnie wprowadzone do bardziej ogólnych obszarów Business Intelligence. Profilowanie danych, z drugiej strony, jest procesem analizy danych z istniejących zbiorów danych w celu określenia rzeczywistej zawartości, struktury i jakości danych. Profilowanie danych jest procesem, który polega na uczeniu się z danych.
Proces
– Profilowanie danych zatrudnia zestaw działań, w tym technik odkrywania i technik analitycznych, aby zebrać statystyki lub informacyjne podsumowania na temat danych, które mogą być następnie analizowane przez analityka biznesowego w celu określenia, czy dane odpowiadają intencjom biznesowym. Pomaga to zrozumieć i przygotować dane do późniejszego oczyszczenia, integracji i analizy. Z kolei eksplorację danych można zaliczyć do jednej z dwóch kategorii: Predykcyjna eksploracja danych, która polega na wykorzystaniu niektórych zmiennych w zbiorze danych do przewidywania nieznanych lub przyszłych wartości innych zmiennych będących przedmiotem zainteresowania, oraz Deskryptywna eksploracja danych, która skupia się na wytwarzaniu nowych, nietrywialnych informacji w oparciu o dostępny zbiór danych.
Cel
– Celem eksploracji danych jest wydobycie danych w celu uzyskania informacji nadających się do działania. Wiąże się to z efektywnym gromadzeniem i przetwarzaniem danych oraz wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów matematycznych do segmentacji danych i przewidywania przyszłych trendów, dzięki czemu można je wykorzystać w bardziej ogólnych obszarach Business Intelligence. Celem profilowania danych jest uzyskanie informacji o danych i ocena ich jakości w celu odkrycia anomalii w zbiorze danych. Celem jest stworzenie bazy wiedzy zawierającej dokładne informacje o danych. Proces ten musi być powtarzany na krytycznych magazynach danych, aby upewnić się, że informacje pozostają dokładne.
Podsumowanie
Widać, że niektóre z technik eksploracji danych mogą być wykorzystane do profilowania danych. Profilowanie danych służy do zbierania statystyk lub podsumowań informacyjnych o danych, natomiast eksploracja danych pomaga w identyfikacji określonych wzorców danych w dużych zbiorach danych. Profilowanie danych zbiera techniczne metadane, aby wspierać zarządzanie danymi, podczas gdy eksploracja danych odkrywa nieoczywiste wyniki, aby wspierać zarządzanie biznesem za pomocą nowych, możliwych do podjęcia działań. Eksploracja danych to dość szeroka koncepcja, która opiera się na fakcie, że istnieje potrzeba analizy ogromnych ilości danych w prawie każdej dziedzinie, a profilowanie danych dodaje wartość do tej analizy.