Różnica między profilowaniem danych a eksploracją danych

Podczas gdy eksploracja danych jest popularnym tematem w dzisiejszym świecie uczenia maszynowego, web scrapingu i sztucznej inteligencji; profilowanie danych jest stosunkowo rzadkim tematem i tematem o stosunkowo mniejszej obecności w sieci. Zastanawiasz się, jaka jest różnica między profilowaniem danych a eksploracją danych?

Cóż, eksploracja danych odnosi się do znajdowania wzorców w zebranych danych lub wyciągania wniosków z określonych punktów danych. Chodzi o dane, które zostały zebrane – wiersze i kolumny w pliku CSV. Profilowanie danych dotyczy jednak metadanych, które można wyodrębnić ze zbioru danych i analizowania tych metadanych w celu ustalenia, do jakich celów można lepiej wykorzystać zbiór danych.

Ponieważ oba wspomniane dzisiaj tematy są tematami wagi ciężkiej i obejmują liczne kroki i procedury wraz z najlepszymi praktykami, omówimy je dalej.

Co to jest profilowanie danych

Podczas gdy profilowanie danych polega na znajdowaniu danych lub metadanych z zestawu danych znajdujących się w naszych rękach, można je dalej podzielić na trzy różne typy metadanych:

1. Informacje relacyjne można znaleźć w dużych zbiorach danych. Załóżmy, że masz zestaw danych z 10 tabelami. Możesz znaleźć, które tabele są powiązane, a dane, dla których zmienią się, zmieniając wartości w innej tabeli.
2. Metadane można również znaleźć w treści. Zwykle dotyczy to błędów w danych, brakujących pól i nie tylko. Na przykład, jeśli dane pole jest puste w więcej niż 50% danych, być może będziemy musieli zrezygnować z tego punktu danych podczas przeprowadzania jakiejkolwiek analizy.
3. Informacje strukturalne można również znaleźć na podstawie naszych danych. Te informacje mogą być różnego rodzaju. Może to być średnia statystyczna, mediana lub maksimum Twoich zbiorów danych. Może to być nawet odsetek punktów danych zebranych z miejskich gospodarstw domowych i odsetek zebranych z miejskich. Krótko mówiąc, wiele by nam to powiedziało o tym, jak wyglądają dane, bez konieczności wchodzenia do arkusza Excela i sprawdzania każdego wiersza.

Różne typy metadanych, które omówiliśmy, dają nam znacznie więcej informacji o dostępnych danych niż same surowe dane. Informacje te można wykorzystać do znalezienia miejsca, w którym dane pasują do Twojego procesu i gdzie będzie najlepsze miejsce do ich wykorzystania. Procent czystości danych lub brakujące dane można również zidentyfikować na podstawie tych metadanych, a następnie wprowadzić odpowiednie zmiany, aby dane były użyteczne. Relacje znalezione w punktach danych i tabelach mogą również służyć do konfigurowania kontroli nadmiarowości i nie tylko.

Najlepsze praktyki profilowania danych

Chociaż omawialiśmy dane i metadane oraz wszystko, co możemy z nimi zrobić, istnieją standardy branżowe i najlepsze praktyki, tj. wskazówki i odniesienia do tego, jak używać metadanych i na które metadane należy patrzeć. Odejście od najlepszych praktyk i wspólnych metodologii może prowadzić do ustaleń, które kierują Cię w złym kierunku. Oto niektóre metodologie i najlepsze praktyki:

1. Relacje między punktami danych — muszą być przechowywane, aby podczas używania języków zapytań, takich jak SQL, można było łatwo wyciągnąć powiązane dane. Załóżmy, że analizujesz tabelę producentów samochodów i chcesz znaleźć moc każdego samochodu sprzedanego do tej pory przez określonego producenta. Takie informacje mogą być łatwo wyprowadzone tylko wtedy, gdy relacje między tabelą producenta, tabelą samochodu i tabelą specyfikacji samochodu są dobrze zdefiniowane.
2. Kontrole punktów danych — jest to identyfikacja zerowych, pustych i wypełnionych błędami punktów danych. Musi być przechowywany wraz z zestawem danych, aby każdy, kto pobiera bazę danych, był świadomy tych ograniczeń od samego początku.
3. Punkty danych statystycznych — odnosi się do wartości statystycznych, które mogą być ważne w niektórych przypadkach. Odnosi się do wartości takich jak średnia, mediana, tryb, maks., min., częstotliwość i inne dla każdej kolumny bazy danych.
4. Wzorce — w danych istnieją różne wzorce. Na przykład podczas sprawdzania kolumny może się okazać, że składa się ona tylko z tak lub nie, więc jest to kolumna logiczna. Po pierwsze, może to być mężczyzna lub kobieta. Więc to są dane kategoryczne. Ponadto, korzystając z dopasowywania wyrażeń regularnych, można nawet określić, czy określone kolumny zawierają kody PIN, adresy, nazwiska, wiek, adresy e-mail lub numery telefonów. Wszystkie takie informacje muszą być rejestrowane osobno, aby każdy czytający bazę danych mógł lepiej zrozumieć strukturę danych.

Co to jest eksploracja danych

Data mining to interdyscyplinarny temat, który opiera się na statystykach, web scrapingu, ekstrakcji danych, uczeniu maszynowym, a także systemach bazodanowych. Ze względu na ten ogromny zasięg jest używany przez wszystkich, począwszy od naukowców pracujących nad identyfikacją komórek rakowych w ludzkim ciele, po zespoły sprzedażowe próbujące osiągnąć swoje miesięczne cele.

Jednak samo eksploracja danych składa się z wielu etapów, takich jak odkrywanie danych, wstępne przetwarzanie, przetwarzanie końcowe, wizualizacja i inne, które omówimy. Chociaż etapów jest wiele, rzeczywisty proces wyszukiwania wzorców w danych jest zwykle automatyczny lub półautomatyczny i polega głównie na ustaleniu, który algorytm dobrze pasuje do jakiego zestawu danych.

Ponownie, ważnym punktem, na który należy zwrócić uwagę w tym momencie, jest to, że eksploracja danych bardzo różni się od analizy danych. Podczas gdy pierwsza z nich wykorzystuje głównie uczenie maszynowe i modele statystyczne do odkrywania ukrytych wzorców, druga służy do testowania modeli i hipotez dotyczących zbiorów danych.

Kroki zaangażowane w eksplorację danych

Typowe kroki związane z eksploracją danych są następujące.

• Zrozumienie problemu biznesowego.
• Uzyskanie jaśniejszego obrazu danych.
• Czyszczenie danych i przygotowanie do modelowania.
• Tworzenie ML lub modelu statystycznego z danych.
• Ocena modelu i przegląd jego wydajności w środowisku testowym.
• Wdrażanie rozwiązania i sprawdzanie jego wydajności w środowisku produkcyjnym.
• Większość firm często stosuje uproszczony proces, który obejmuje wstępne przetwarzanie, eksplorację danych i walidację zestawu wyników.

Wniosek

Być może zauważyłeś, że niektóre kroki, takie jak czyszczenie danych i przygotowanie danych, są podobne w obu tematach. Obsługa danych zawsze wiąże się z pewnymi uniwersalnymi „najlepszymi praktykami”, których należy przestrzegać bez względu na to, co robisz z danymi. Dane stały się danymi wejściowymi dla większości procesów biznesowych, których wynikiem są inteligentne informacje. Jednak zbieranie danych jest samo w sobie herkulesowym wysiłkiem. To jest powód, dla którego istnieje PromptCloud. Nasz zespół zajmujący się zbieraniem danych zapewnia rozwiązania DaaS, które mogą pasować do firm, od małych firm rodzinnych i start-upów po liderów listy Fortune 500.