データ プロファイリングとデータ マイニングの違い
公開: 2019-09-25データ マイニングは、今日の機械学習、Web スクレイピング、および人工知能の世界でトレンドとなっているトピックです。 データ プロファイリングは比較的まれなトピックであり、Web 上での存在感が比較的低いテーマです。 データプロファイリングとデータマイニングの違いは何ですか?
データ マイニングとは、収集したデータのパターンを見つけたり、特定のデータ ポイントから結論を導き出すことを指します。 収集されたデータ (CSV ファイルの行と列) がすべてです。 ただし、データプロファイリングは、データセットから抽出できるメタデータに関するものであり、このメタデータを分析して、データセットをより適切に使用できるものを見つけます。
今日言及されたトピックは両方とも重要であり、ベスト プラクティスと共に多数の手順と手順が含まれているため、それらについてさらに詳しく説明します。
データプロファイリングとは
データ プロファイリングは、手元にあるデータセットからデータまたはメタデータを見つけることがすべてですが、さらに 3 つの異なるタイプのメタデータに分類できます。
- 関係情報は、大規模なデータセットから見つけることができます。 10 個のテーブルを含むデータセットがあるとします。 別のテーブルの値を変更することで、どのテーブルが関連付けられているか、どのテーブルが変更されるかを確認できる場合があります。
- コンテンツからメタデータを発見することもできます。 これは通常、データのエラー、フィールドの欠落などに関連しています。 たとえば、データの 50% 以上で特定のフィールドが空である場合、分析を行うときにそのデータ ポイントを除外する必要がある場合があります。
- 構造情報もデータから発見できます。 この情報にはさまざまな種類があります。 これは、データ セットの統計的平均、中央値、または最大値である可能性があります。 都市部の世帯から収集されたデータ ポイントのパーセンテージと、都市部から収集されたパーセンテージでさえあります。 つまり、Excel シート内に移動してすべての行を確認しなくても、データがどのように見えるかについて多くのことを知ることができます。
ここで説明したさまざまな種類のメタデータは、生データ自体よりも手元のデータに関するより多くの情報を提供してくれます。 この情報を使用して、データがプロセスに適合する場所と、データを使用するのに最適な場所を見つけることができます。 このメタデータから、データのクリーン度または欠損データのパーセンテージも特定でき、それに応じて変更を加えて、データを使用可能にすることができます。 データ ポイントとテーブル内で見つかったリレーションシップを使用して、冗長性チェックなどを設定することもできます。
データ プロファイリングのベスト プラクティス
データとメタデータ、およびそれを使用してできることすべてについて説明してきましたが、業界標準とベスト プラクティス、つまり、メタデータの使用方法と参照するメタデータに関するポインターとリファレンスがあります。 ベスト プラクティスや一般的な方法論から逸脱すると、間違った方向に向かう結果につながる可能性があります。 方法論とベスト プラクティスの一部を次に示します。
- データ ポイント間の関係– これらは、SQL などのクエリ言語を使用するときに関連データを簡単に取得できるように保存する必要があります。 自動車メーカーのテーブルを解析していて、特定のメーカーがこれまでに販売したすべての自動車の馬力を知りたいとします。 このような情報は、メーカーのテーブル、車のテーブル、および車の仕様テーブルの間の関係が明確に定義されている場合にのみ、簡単に導出できます。
- データ ポイント チェック- Null、空白、およびエラーで満たされたデータ ポイントの識別です。 データベースを取得した人が最初からこれらの制約を認識できるように、データセットと一緒に保存する必要があります。
- 統計データ ポイント- これは、特定の場合に重要な統計値を指します。 データベースのすべての列の平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値、頻度などの値を指します。
- パターン– データにはさまざまなパターンが存在します。 たとえば、列をチェックアウトすると、yes または no のみで構成されていることがわかる場合があります。したがって、それはブール列です。 一つには、それは男性か女性かもしれません。 したがって、それはカテゴリデータです。 また、正規表現マッチングを使用すると、特定の列が PIN コード、住所、名前、年齢、電子メール アドレス、または電話番号であるかどうかを識別することさえできます。 このような情報はすべて、データベースを読む人がデータ構造をよりよく理解できるように、個別に取得する必要があります。
データマイニングとは
データ マイニングは、統計、Web スクレイピング、データ抽出、機械学習、およびデータベース システムに依存する学際的なトピックです。 この広範なカバレッジにより、人体のがん細胞を特定する研究を行っている科学者から、毎月の目標を達成しようとしている営業チームまで、あらゆる人が使用しています。
ただし、データ マイニング自体は、データの検出、前処理、後処理、視覚化などの複数のステップで構成されています。 多くのステップがありますが、データ内のパターンを見つける実際のプロセスは通常、自動または半自動であり、主にどのアルゴリズムがどのデータ セットに適しているかを見つけることが含まれます。
繰り返しになりますが、ここで注意すべき重要な点は、データ マイニングはデータ分析とは大きく異なるということです。 前者は主に機械学習モデルと統計モデルを使用して隠れたパターンを明らかにしますが、後者はデータセットのモデルと仮説をテストするために使用されます。
データマイニングに含まれるステップ
データマイニングに含まれる通常の手順は次のとおりです。
- ビジネスの問題を理解する。
- データのより明確な全体像を取得します。
- データのクリーニングとモデリングの準備。
- データから ML または統計モデルを作成します。
- モデルを評価し、テスト環境でそのパフォーマンスを確認します。
- ソリューションをデプロイし、本番環境でそのパフォーマンスを確認します。
- ほとんどのビジネスでは、多くの場合、前処理、データ マイニング、および結果セットの検証で構成される単純化されたプロセスに従います。
結論
データのクリーニングやデータの準備などの特定の手順は、両方のトピックで似ていることに気付いたかもしれません。 データの処理には常に、データの処理に関係なく、従う必要のある普遍的な「ベスト プラクティス」が含まれます。 データはほとんどのビジネス プロセスの入力となり、出力はインテリジェントな情報になります。 ただし、データを収集すること自体が大変な作業です。 それが PromptCloud が存在する理由です。 当社のデータ スクレイピング チームは、小規模なファミリー ビジネスや新興企業からフォーチュン 500 の最有力企業まで、さまざまな企業に適合する DaaS ソリューションを提供します。