Diferența dintre Data Profiling și Data Mining

În timp ce data mining-ul este un subiect de tendință în lumea de astăzi a învățării automate, a scraping-ului web și a inteligenței artificiale; profilarea datelor este un subiect relativ rar și un subiect cu o prezență comparativ mai mică pe web. Vă gândiți la care este diferența dintre profilarea datelor și extragerea datelor?

Ei bine, data mining se referă la găsirea de modele în datele pe care le-ați colectat sau la tragerea unei concluzii din anumite puncte de date. Este vorba despre datele care au fost colectate – rândurile și coloanele din fișierul CSV. Cu toate acestea, profilarea datelor se referă la metadatele care pot fi extrase dintr-un set de date și analiza acestor metadate pentru a afla ce utilizare poate fi folosit mai bine setul de date.

Deoarece ambele subiecte menționate astăzi sunt grele și implică numeroși pași și proceduri, împreună cu cele mai bune practici, vom detalia în continuare asupra lor.

Ce este profilarea datelor

Deși profilarea datelor se referă la găsirea de date sau metadate din setul de date prezent în mâinile noastre, aceasta poate fi împărțită în trei tipuri diferite de metadate:

1. Informațiile relaționale pot fi găsite din seturi mari de date. Să presupunem că aveți un set de date cu 10 tabele. Este posibil să găsiți care tabele sunt legate și datele pentru care s-ar schimba, schimbând valorile dintr-un alt tabel.
2. Metadatele pot fi descoperite și din conținut. Acest lucru se referă de obicei la erori în date, câmpuri lipsă și multe altele. De exemplu, dacă un anumit câmp este gol în mai mult de 50% din date, ar putea fi nevoiți să renunțăm la acel punct de date atunci când facem orice analiză.
3. Informațiile structurale pot fi descoperite și din datele noastre. Aceste informații pot fi de diferite tipuri. Poate fi media statistică, mediana sau maximul setului dvs. de date. Poate fi chiar procentul de puncte de date care au fost colectate de la gospodăriile urbane și procentul colectat din mediul urban. Pe scurt, ne-ar spune multe despre cum arată datele fără a fi nevoie să intrăm în foaia Excel și să verificăm fiecare rând.

Diferitele tipuri de metadate despre care am discutat ne oferă mult mai multe informații despre datele disponibile decât datele brute în sine. Aceste informații pot fi folosite pentru a afla unde se potrivesc datele în procesul dvs. și unde ar fi cel mai bun loc pentru a le utiliza. Procentul de curățenie a datelor sau datele lipsă pot fi, de asemenea, identificate din aceste metadate și pot fi făcute modificări în consecință pentru a face datele utilizabile. Relațiile găsite în punctele de date și tabelele pot fi, de asemenea, folosite pentru a configura verificări de redundanță și multe altele.

Cele mai bune practici de profilare a datelor

În timp ce am discutat despre datele și metadatele și tot ce putem face cu ele, există standarde din industrie și cele mai bune practici, adică indicații și referințe cu privire la modul de utilizare a metadatelor și la ce metadate să se uite. Abaterea de la cele mai bune practici și metodologiile comune vă poate conduce la constatări care vă îndreaptă în direcția greșită. Unele dintre metodologiile și cele mai bune practici sunt următoarele:

1. Relații între punctele de date – Acestea trebuie să fie stocate astfel încât, atunci când utilizați limbaje de interogare precum SQL, datele asociate să poată fi extrase cu ușurință. Să presupunem că parcurgeți tabelul producătorilor de mașini și că doriți să aflați cai putere a fiecărei mașini pe care un anumit producător a vândut-o până în prezent. Astfel de informații pot fi ușor de derivate numai dacă relațiile dintre tabelul producătorului, tabelul mașinii și tabelul cu specificațiile mașinii sunt bine definite.
2. Verificări ale punctelor de date – Este identificarea punctelor de date nule, goale și umplute cu erori. Trebuie să fie stocat împreună cu setul de date, astfel încât oricine preia baza de date să fie conștient de aceste constrângeri chiar de la început.
3. Puncte de date statistice – Se referă la valori statistice care pot fi importante în anumite cazuri. Se referă la valori precum medie, mediană, mod, max, min, frecvență și altele pentru fiecare coloană a bazei de date.
4. Modele – În date există modele diferite. De exemplu, la verificarea unei coloane, este posibil să descoperiți că aceasta constă numai din da sau nu, deci este o coloană booleană. În primul rând, poate fi bărbat sau femeie. Deci sunt date categorice. De asemenea, folosind potrivirea expresiilor regex, se poate chiar identifica dacă anumite coloane sunt coduri PIN, adrese, nume, vârste, adrese de e-mail sau numere de telefon. Toate aceste informații trebuie capturate separat, astfel încât oricine citește baza de date să poată înțelege mai bine structura datelor.

Ce este Data Mining

Exploatarea datelor este un subiect interdisciplinar care se bazează pe statistici, web scraping, extragerea datelor, învățarea automată, precum și pe sistemele de baze de date. Datorită acestei acoperiri vaste, este folosit de toată lumea, începând de la oamenii de știință care lucrează la identificarea celulelor canceroase din corpurile umane până la echipele de vânzări care încearcă să-și atingă obiectivele lunare.

Cu toate acestea, data mining-ul în sine constă în mai mulți pași, cum ar fi descoperirea datelor, pre-procesarea, post-procesarea, vizualizarea și multe altele, despre care vom discuta. Deși există mulți pași, procesul real de găsire a modelelor în date este de obicei automat sau semi-automat și implică în principal aflarea algoritmului care se potrivește bine pentru ce set de date.

Din nou, un punct important de remarcat în acest moment este că data mining este foarte diferit de analiza datelor. În timp ce primul folosește în principal modele de învățare automată și statistice pentru a descoperi modele ascunse, cel de-al doilea este folosit pentru a testa modele și ipoteze pe seturi de date.

Pași implicați în data mining

Pașii obișnuiți implicați în data mining sunt următorii.

• Înțelegerea problemei afacerii.
• Obținerea unei imagini mai clare a datelor.
• Curățarea datelor și pregătirea lor pentru modelare.
• Crearea unui model ML sau statistic din date.
• Evaluarea modelului și revizuirea performanței acestuia într-un mediu de testare.
• Implementarea soluției și revizuirea performanței acesteia într-un mediu de producție.
• Adesea, un proces simplificat este urmat de majoritatea afacerilor, constând în preprocesare, extragere de date și validare a setului de rezultate.

Concluzie

S-ar putea să fi observat că anumiți pași, cum ar fi curățarea datelor și pregătirea datelor, sunt similare în ambele subiecte. Manipularea datelor implică întotdeauna unele „bune practici” universale care trebuie urmate indiferent de ceea ce faceți cu datele. Datele au devenit intrarea pentru majoritatea proceselor de afaceri, unde rezultatul are ca rezultat informații inteligente. Cu toate acestea, culegerea datelor este un efort herculean în sine. Acesta este motivul pentru care PromptCloud există. Echipa noastră de date scraping oferă soluții DaaS care se potrivesc companiilor, de la mici afaceri de familie și startup-uri până la liderii Fortune 500.