Diferencia entre perfilado de datos y minería de datos

Si bien la minería de datos es un tema de moda en el mundo actual del aprendizaje automático, el web scraping y la inteligencia artificial; la elaboración de perfiles de datos es un tema relativamente raro y un tema con una presencia comparativamente menor en la web. ¿Está pensando en cuál es la diferencia entre el perfilado de datos y la minería de datos?

Bueno, la minería de datos se refiere a encontrar patrones en los datos que ha recopilado o sacar una conclusión de ciertos puntos de datos. Se trata de los datos que se han recopilado: las filas y las columnas en el archivo CSV. Sin embargo, la creación de perfiles de datos se trata de los metadatos que se pueden extraer de un conjunto de datos y analizar estos metadatos para encontrar qué uso se puede dar mejor al conjunto de datos.

Dado que los dos temas mencionados hoy son pesos pesados ​​e involucran numerosos pasos y procedimientos junto con las mejores prácticas, los desarrollaremos más.

¿Qué es el perfilado de datos?

Si bien la creación de perfiles de datos se trata de encontrar datos o metadatos del conjunto de datos presente en nuestras manos, se puede dividir en tres tipos diferentes de metadatos:

1. La información relacional se puede encontrar a partir de grandes conjuntos de datos. Digamos que tiene un conjunto de datos con 10 tablas. Es posible que pueda encontrar qué tablas están relacionadas y los datos para cuáles cambiarían cambiando los valores en otra tabla.
2. Los metadatos también se pueden descubrir a partir del contenido. Esto generalmente se relaciona con errores en los datos, campos faltantes y más. Por ejemplo, si un campo en particular está vacío en más del 50% de los datos, es posible que tengamos que renunciar a ese punto de datos al realizar cualquier análisis.
3. La información estructural también se puede descubrir a partir de nuestros datos. Esta información puede ser de varios tipos. Puede ser la media estadística, la mediana o el máximo de sus conjuntos de datos. Incluso puede ser el porcentaje de puntos de datos que se recolectaron de hogares urbanos y el porcentaje recolectado de urbanos. En resumen, nos diría mucho sobre cómo se ven los datos sin la necesidad de que entremos en la hoja de Excel y revisemos cada fila.

Los diferentes tipos de metadatos que discutimos nos brindan mucha más información sobre los datos disponibles que los datos sin procesar en sí. Esta información se puede usar para encontrar dónde encajan los datos en su proceso y cuál sería el mejor lugar para usarlos. El porcentaje de limpieza de datos o datos faltantes también se puede identificar a partir de estos metadatos y se pueden realizar cambios en consecuencia para que los datos sean utilizables. Las relaciones que se encuentran dentro de los puntos de datos y las tablas también se pueden usar para configurar verificaciones de redundancia y más.

Mejores prácticas de creación de perfiles de datos

Si bien hemos discutido los datos y los metadatos y todo lo que podemos hacer con ellos, existen estándares de la industria y mejores prácticas, es decir, indicadores y referencias sobre cómo usar los metadatos y qué metadatos mirar. Desviarse de las mejores prácticas y las metodologías comunes puede conducirlo a hallazgos que lo lleven en la dirección equivocada. Algunas de las metodologías y mejores prácticas son las siguientes:

1. Relaciones entre puntos de datos : estos deben almacenarse para que, al usar lenguajes de consulta como SQL, los datos relacionados puedan extraerse fácilmente. Supongamos que está analizando la tabla de fabricantes de automóviles y desea encontrar la potencia de cada automóvil que un fabricante en particular ha vendido hasta la fecha. Tal información puede derivarse fácilmente solo si las relaciones entre la tabla del fabricante, la tabla del automóvil y la tabla de especificaciones del automóvil están bien definidas.
2. Comprobaciones de puntos de datos : es la identificación de puntos de datos nulos, en blanco y llenos de errores. Debe almacenarse junto con el conjunto de datos para que cualquier persona que tome la base de datos conozca estas restricciones desde el principio.
3. Puntos de datos estadísticos : se refiere a valores estadísticos que pueden ser importantes en ciertos casos. Se refiere a valores como la media, la mediana, la moda, el máximo, el mínimo, la frecuencia y más para cada columna de su base de datos.
4. Patrones : existen diferentes patrones en los datos. Por ejemplo, al verificar una columna, puede encontrar que consta solo de sí o no, por lo que es una columna booleana. Por un lado, puede ser hombre o mujer. Entonces son datos categóricos. Además, al usar la coincidencia de expresiones regulares, incluso se puede identificar si ciertas columnas son códigos PIN, direcciones, nombres, edades, direcciones de correo electrónico o números de teléfono. Toda esa información debe capturarse por separado para que cualquier persona que lea la base de datos pueda comprender mejor la estructura de datos.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es un tema interdisciplinario que se basa en estadísticas, web scraping, extracción de datos, aprendizaje automático y sistemas de bases de datos. Debido a esta amplia cobertura, es utilizado por todos, desde científicos que trabajan para identificar células cancerosas en el cuerpo humano hasta equipos de ventas que intentan alcanzar sus objetivos mensuales.

Sin embargo, la minería de datos en sí misma consta de varios pasos, como el descubrimiento de datos, el preprocesamiento, el posprocesamiento, la visualización y más, que analizaremos. Si bien hay muchos pasos, el proceso real de encontrar patrones en los datos suele ser automático o semiautomático y consiste principalmente en descubrir qué algoritmo se ajusta bien a qué conjunto de datos.

Una vez más, un punto importante a tener en cuenta en este momento es que la extracción de datos es muy diferente del análisis de datos. Mientras que el primero usa principalmente aprendizaje automático y modelos estadísticos para descubrir patrones ocultos, el segundo se usa para probar modelos e hipótesis en conjuntos de datos.

Pasos involucrados en la minería de datos

Los pasos habituales involucrados en la minería de datos son los siguientes.

• Entender el problema empresarial.
• Obtener una imagen más clara de los datos.
• Limpiar los datos y prepararlos para el modelado.
• Crear un ML o modelo estadístico a partir de los datos.
• Evaluar el modelo y revisar su rendimiento en un entorno de prueba.
• Implementación de la solución y revisión de su rendimiento en un entorno de producción.
• A menudo, la mayoría de las empresas siguen un proceso simplificado, que consiste en el preprocesamiento, la extracción de datos y la validación del conjunto de resultados.

Conclusión

Es posible que haya notado que ciertos pasos, como la limpieza de datos y la preparación de los datos, son similares en ambos temas. El manejo de datos siempre implica algunas "mejores prácticas" universales que deben seguirse sin importar lo que esté haciendo con los datos. Los datos se han convertido en la entrada para la mayoría de los procesos comerciales, donde la salida da como resultado información inteligente. Sin embargo, recopilar los datos es un esfuerzo hercúleo en sí mismo. Esa es la razón por la que existe PromptCloud. Nuestro equipo de raspado de datos proporciona soluciones DaaS que pueden adaptarse a empresas que van desde pequeñas empresas familiares y nuevas empresas hasta los líderes de la lista Fortune 500.