Unterschied zwischen Data Profiling und Data Mining

Während Data Mining ein Trendthema in der heutigen Welt des maschinellen Lernens, Web Scraping und künstlicher Intelligenz ist; Datenprofilierung ist ein relativ seltenes Thema und ein Thema mit vergleichsweise geringer Präsenz im Internet. Denken Sie darüber nach, was der Unterschied zwischen Data Profiling und Data Mining ist?

Nun, Data Mining bezieht sich auf das Finden von Mustern in den von Ihnen gesammelten Daten oder das Ziehen von Schlussfolgerungen aus bestimmten Datenpunkten. Es dreht sich alles um die gesammelten Daten – die Zeilen und Spalten in der CSV-Datei. Bei der Datenprofilerstellung geht es jedoch um die Metadaten, die aus einem Datensatz extrahiert werden können, und um die Analyse dieser Metadaten, um herauszufinden, wofür der Datensatz besser genutzt werden kann.

Da die beiden heute genannten Themen Schwergewichte sind und zahlreiche Schritte und Verfahren sowie Best Practices beinhalten, werden wir sie weiter ausführen.

Was ist Datenprofilierung

Während es beim Data Profiling darum geht, Daten oder Metadaten aus dem in unseren Händen befindlichen Datensatz zu finden, kann es weiter in drei verschiedene Arten von Metadaten unterteilt werden:

1. Relationale Informationen können aus großen Datensätzen gefunden werden. Angenommen, Sie haben einen Datensatz mit 10 Tabellen. Möglicherweise können Sie herausfinden, welche Tabellen verwandt sind und welche Daten sich ändern würden, indem Sie die Werte in einer anderen Tabelle ändern.
2. Metadaten können auch aus dem Inhalt entdeckt werden. Dies bezieht sich normalerweise auf Fehler in den Daten, fehlende Felder und mehr. Wenn beispielsweise ein bestimmtes Feld in mehr als 50 % der Daten leer ist, müssen wir diesen Datenpunkt möglicherweise bei der Analyse auslassen.
3. Auch strukturelle Informationen können aus unseren Daten entdeckt werden. Diese Informationen können unterschiedlicher Art sein. Dies kann das statistische Mittel, der Median oder das Maximum Ihrer Datensätze sein. Es kann sogar der Prozentsatz der Datenpunkte sein, die von städtischen Haushalten gesammelt wurden, und der Prozentsatz, der von städtischen Haushalten gesammelt wurde. Kurz gesagt, es würde uns viel darüber sagen, wie die Daten aussehen, ohne dass wir in die Excel-Tabelle gehen und jede Zeile überprüfen müssten.

Die verschiedenen Arten von Metadaten, die wir besprochen haben, geben uns viel mehr Informationen über die vorliegenden Daten als die Rohdaten selbst. Diese Informationen können verwendet werden, um herauszufinden, wo die Daten in Ihren Prozess passen und wo sie am besten verwendet werden können. Aus diesen Metadaten kann auch der Prozentsatz der Datensauberkeit oder fehlender Daten ermittelt und entsprechende Änderungen vorgenommen werden, um die Daten nutzbar zu machen. Beziehungen, die innerhalb der Datenpunkte und Tabellen gefunden werden, können auch verwendet werden, um Redundanzprüfungen und mehr einzurichten.

Best Practices für die Datenprofilerstellung

Während wir die Daten und die Metadaten und alles, was wir damit tun können, besprochen haben, gibt es Industriestandards und Best Practices, dh Hinweise und Verweise darauf, wie die Metadaten verwendet werden und welche Metadaten zu betrachten sind. Abweichungen von den Best Practices und den gängigen Methoden können Sie zu Erkenntnissen führen, die Sie in die falsche Richtung weisen. Einige der Methoden und Best Practices lauten wie folgt:

1. Beziehungen zwischen Datenpunkten – Diese müssen gespeichert werden, damit bei der Verwendung von Abfragesprachen wie SQL verwandte Daten einfach herausgezogen werden können. Angenommen, Sie analysieren die Tabelle der Autohersteller und möchten die Leistung jedes Autos ermitteln, das ein bestimmter Hersteller bisher verkauft hat. Solche Informationen können nur leicht abgeleitet werden, wenn die Beziehungen zwischen der Tabelle des Herstellers, der Tabelle des Autos und der Tabelle der Fahrzeugspezifikationen gut definiert sind.
2. Datenpunktprüfungen – Dies ist die Identifizierung von Null-, Leer- und Fehlerdatenpunkten. Sie muss zusammen mit dem Datensatz gespeichert werden, damit jeder, der die Datenbank in die Hand nimmt, sich dieser Einschränkungen von Anfang an bewusst ist.
3. Statistische Datenpunkte – Dies bezieht sich auf statistische Werte, die in bestimmten Fällen wichtig sein können. Es bezieht sich auf Werte wie Mittelwert, Median, Modus, Max, Min, Häufigkeit und mehr für jede Spalte Ihrer Datenbank.
4. Muster – In Daten gibt es verschiedene Muster. Wenn Sie beispielsweise eine Spalte auschecken, stellen Sie möglicherweise fest, dass sie nur aus Ja oder Nein besteht – es handelt sich also um eine boolesche Spalte. Zum einen kann es männlich oder weiblich sein. Es handelt sich also um kategoriale Daten. Mithilfe von Regex-Matching kann man sogar feststellen, ob es sich bei bestimmten Spalten um PIN-Codes, Adressen, Namen, Alter, E-Mail-Adressen oder Telefonnummern handelt. All diese Informationen müssen separat erfasst werden, damit jeder, der die Datenbank liest, die Datenstruktur besser verstehen kann.

Was ist Data-Mining

Data Mining ist ein interdisziplinäres Thema, das auf Statistik, Web Scraping, Datenextraktion, maschinelles Lernen sowie Datenbanksysteme setzt. Aufgrund dieser großen Abdeckung wird es von allen genutzt, angefangen von Wissenschaftlern, die an der Identifizierung von Krebszellen im menschlichen Körper arbeiten, bis hin zu Vertriebsteams, die versuchen, ihre monatlichen Ziele zu erreichen.

Data Mining an sich besteht jedoch aus mehreren Schritten wie Datenermittlung, Vorverarbeitung, Nachverarbeitung, Visualisierung und mehr, die wir besprechen werden. Obwohl es viele Schritte gibt, ist der eigentliche Prozess des Findens von Mustern in Daten normalerweise automatisch oder halbautomatisch und besteht hauptsächlich darin, herauszufinden, welcher Algorithmus für welchen Datensatz gut geeignet ist.

Nochmals, ein wichtiger Punkt, der an dieser Stelle erwähnt werden muss, ist, dass sich Data Mining stark von der Datenanalyse unterscheidet. Während Ersteres hauptsächlich maschinelles Lernen und statistische Modelle verwendet, um verborgene Muster aufzudecken, wird Letzteres verwendet, um Modelle und Hypothesen an Datensätzen zu testen.

Schritte beim Data Mining

Die üblichen Schritte beim Data Mining sind wie folgt.

• Das Geschäftsproblem verstehen.
• Ein klareres Bild der Daten erhalten.
• Bereinigen der Daten und Vorbereiten für die Modellierung.
• Erstellen eines ML- oder statistischen Modells aus den Daten.
• Bewertung des Modells und Überprüfung seiner Leistung in einer Testumgebung.
• Bereitstellen der Lösung und Überprüfen ihrer Leistung in einer Produktionsumgebung.
• Die meisten Unternehmen folgen häufig einem vereinfachten Prozess, der aus Vorverarbeitung, Data-Mining und Ergebnissatzvalidierung besteht.

Fazit

Sie haben vielleicht bemerkt, dass bestimmte Schritte wie Datenbereinigung und Aufbereitung der Daten in beiden Themen ähnlich sind. Der Umgang mit Daten beinhaltet immer einige universelle „Best Practices“, die befolgt werden müssen, egal was Sie mit den Daten tun. Daten sind zum Input für die meisten Geschäftsprozesse geworden, wobei der Output zu intelligenten Informationen führt. Das Sammeln der Daten ist jedoch eine Herkulesaufgabe für sich. Aus diesem Grund gibt es PromptCloud. Unser Data-Scraping-Team bietet DaaS-Lösungen, die für Unternehmen geeignet sind, die von kleinen Familienunternehmen und Start-ups bis hin zu den Spitzenreitern der Fortune 500 reichen.