Differenza tra profilazione dei dati e data mining

Sebbene il data mining sia un argomento di tendenza nel mondo odierno dell'apprendimento automatico, del web scraping e dell'intelligenza artificiale; la profilazione dei dati è un argomento relativamente raro e un argomento con una presenza relativamente minore sul web. Stai pensando a qual è la differenza tra la profilazione dei dati e il data mining?

Bene, il data mining si riferisce alla ricerca di schemi nei dati che hai raccolto o al trarre una conclusione da determinati punti dati. Riguarda i dati che sono stati raccolti, le righe e le colonne nel file CSV. Tuttavia, la profilazione dei dati riguarda i metadati che possono essere estratti da un set di dati e l'analisi di questi metadati per trovare l'uso migliore del set di dati.

Poiché entrambi gli argomenti menzionati oggi sono importanti e coinvolgono numerosi passaggi e procedure insieme alle migliori pratiche, li elaboreremo ulteriormente.

Cos'è la profilazione dei dati

Mentre la profilazione dei dati consiste nel trovare dati o metadati dal set di dati presente nelle nostre mani, può essere ulteriormente suddivisa in tre diversi tipi di metadati:

1. Le informazioni relazionali possono essere trovate da grandi set di dati. Supponiamo di avere un set di dati con 10 tabelle. Potresti essere in grado di trovare quali tabelle sono correlate e i dati per cui cambierebbero modificando i valori in un'altra tabella.
2. I metadati possono anche essere scoperti dal contenuto. Questo di solito riguarda errori nei dati, campi mancanti e altro. Ad esempio, se un campo particolare è vuoto in più del 50% dei dati, potremmo dover rinunciare a quel punto dati durante l'esecuzione di qualsiasi analisi.
3. Le informazioni strutturali possono essere rilevate anche dai nostri dati. Queste informazioni possono essere di vario tipo. Può essere la media statistica, la mediana o il massimo dei tuoi set di dati. Può anche essere la percentuale di punti dati raccolti dalle famiglie urbane e la percentuale raccolta dalle città. In breve, ci direbbe molto sull'aspetto dei dati senza la necessità di entrare nel foglio Excel e controllare ogni riga.

I diversi tipi di metadati di cui abbiamo discusso ci forniscono molte più informazioni sui dati disponibili rispetto ai dati grezzi stessi. Queste informazioni possono essere utilizzate per trovare dove i dati si adattano al tuo processo e dove sarebbe il posto migliore per utilizzarli. La percentuale di pulizia dei dati o dati mancanti può anche essere identificata da questi metadati e le modifiche possono essere apportate di conseguenza per rendere i dati utilizzabili. Le relazioni trovate all'interno dei punti dati e delle tabelle possono essere utilizzate anche per impostare controlli di ridondanza e altro.

Migliori pratiche di profilazione dei dati

Mentre abbiamo discusso dei dati e dei metadati e di tutto ciò che possiamo fare con essi, ci sono standard e migliori pratiche del settore, ovvero indicazioni e riferimenti su come utilizzare i metadati e quali metadati guardare. Deviare dalle migliori pratiche e dalle metodologie comuni può portarti a risultati che ti indirizzano nella direzione sbagliata. Alcune delle metodologie e delle migliori pratiche sono le seguenti:

1. Relazioni tra punti dati : devono essere archiviati in modo che quando si utilizzano linguaggi di query come SQL, i dati correlati possano essere facilmente estratti. Supponiamo che tu stia analizzando la tabella dei produttori di automobili e desideri trovare la potenza di ogni auto che un particolare produttore ha venduto fino ad oggi. Tali informazioni possono essere facilmente ricavabili solo se le relazioni tra la tabella del costruttore, la tabella dell'auto e la tabella delle specifiche dell'auto sono ben definite.
2. Controlli dei punti dati – È l'identificazione di punti dati Null, vuoti e pieni di errori. Deve essere archiviato insieme al set di dati in modo che chiunque prenda il database sia a conoscenza di questi vincoli sin dall'inizio.
3. Punti dati statistici : si riferisce a valori statistici che possono essere importanti in determinati casi. Si riferisce a valori come media, mediana, modalità, max, min, frequenza e altro per ogni colonna del database.
4. Modelli : nei dati esistono modelli diversi. Ad esempio, durante il check-out di una colonna, potresti scoprire che è composta solo da sì o no, quindi è una colonna booleana. Per uno, può essere maschio o femmina. Quindi sono dati categoriali. Inoltre, utilizzando la corrispondenza delle espressioni regolari, è anche possibile identificare se determinate colonne sono codici pin, indirizzi, nomi, età, indirizzi e-mail o numeri di telefono. Tutte queste informazioni devono essere acquisite separatamente in modo che chiunque legga il database possa comprendere meglio la struttura dei dati.

Cos'è il data mining

Il data mining è un argomento interdisciplinare che si basa su statistiche, web scraping, estrazione di dati, machine learning e sistemi di database. A causa di questa vasta copertura, è utilizzato da tutti, dagli scienziati che lavorano per identificare le cellule cancerose nei corpi umani ai team di vendita che cercano di raggiungere i loro obiettivi mensili.

Tuttavia, il data mining di per sé consiste in più passaggi come il rilevamento dei dati, la pre-elaborazione, la post-elaborazione, la visualizzazione e altro, di cui parleremo. Sebbene ci siano molti passaggi, il processo effettivo di ricerca dei modelli nei dati è solitamente automatico o semiautomatico e consiste principalmente nel trovare quale algoritmo si adatta bene a quale set di dati.

Ancora una volta, un punto importante da notare in questo frangente è che il data mining è molto diverso dall'analisi dei dati. Mentre il primo utilizza principalmente l'apprendimento automatico e modelli statistici per scoprire modelli nascosti, il secondo viene utilizzato per testare modelli e ipotesi su set di dati.

Passaggi coinvolti nel data mining

I soliti passaggi coinvolti nel data mining sono i seguenti.

• Capire il problema degli affari.
• Ottenere un quadro più chiaro dei dati.
• Pulizia dei dati e preparazione per la modellazione.
• Creazione di un modello ML o statistico dai dati.
• Valutazione del modello e revisione delle sue prestazioni in un ambiente di test.
• Distribuzione della soluzione e revisione delle sue prestazioni in un ambiente di produzione.
• Spesso la maggior parte delle aziende segue un processo semplificato, costituito da pre-elaborazione, data mining e convalida del set di risultati.

Conclusione

Potresti aver notato che alcuni passaggi come la pulizia e la preparazione dei dati sono simili in entrambi gli argomenti. La gestione dei dati implica sempre alcune "migliori pratiche" universali che devono essere seguite, indipendentemente da ciò che stai facendo con i dati. I dati sono diventati l'input per la maggior parte dei processi aziendali, in cui l'output si traduce in informazioni intelligenti. Tuttavia, la raccolta dei dati è di per sé uno sforzo erculeo. Questo è il motivo per cui esiste PromptCloud. Il nostro team di data scraping fornisce soluzioni DaaS che possono adattarsi ad aziende che vanno dalle piccole imprese a conduzione familiare e start-up ai primi della classifica Fortune 500.