Разница между профилированием данных и интеллектуальным анализом данных

Хотя интеллектуальный анализ данных является популярной темой в современном мире машинного обучения, веб-скрапинга и искусственного интеллекта; профилирование данных является относительно редкой темой и темой, сравнительно мало представленной в Интернете. Думаете о том, в чем разница между профилированием данных и интеллектуальным анализом данных?

Что ж, интеллектуальный анализ данных относится к поиску закономерностей в собранных вами данных или к выводу из определенных точек данных. Все дело в собранных данных — строках и столбцах в CSV-файле. Однако профилирование данных касается метаданных, которые можно извлечь из набора данных, и анализа этих метаданных, чтобы определить, для чего лучше использовать набор данных.

Поскольку обе темы, упомянутые сегодня, являются тяжеловесными и включают множество шагов и процедур, а также лучшие практики, мы подробнее остановимся на них.

Что такое профилирование данных

Хотя профилирование данных заключается в поиске данных или метаданных из набора данных, имеющегося в наших руках, его можно дополнительно разделить на три различных типа метаданных:

1. Реляционную информацию можно найти в больших наборах данных. Скажем, у вас есть набор данных с 10 таблицами. Возможно, вы сможете определить, какие таблицы связаны и данные для каких из них изменятся, изменив значения в другой таблице.
2. Метаданные также могут быть обнаружены из контента. Обычно это относится к ошибкам в данных, отсутствующим полям и т. д. Например, если конкретное поле пусто более чем в 50% данных, нам, возможно, придется отказаться от этой точки данных при выполнении любого анализа.
3. Структурная информация также может быть обнаружена из наших данных. Эта информация может быть различного типа. Это может быть статистическое среднее, медиана или максимум ваших наборов данных. Это может быть даже процент точек данных, полученных от городских домохозяйств, и процент, полученный от городских домохозяйств. Короче говоря, это многое рассказало бы нам о том, как выглядят данные, без необходимости заходить внутрь листа Excel и проверять каждую строку.

Различные типы метаданных, которые мы обсуждали, дают нам гораздо больше информации об имеющихся данных, чем сами необработанные данные. Эту информацию можно использовать, чтобы определить, где данные подходят для вашего процесса и где их лучше всего использовать. Из этих метаданных также можно определить процент чистоты данных или отсутствующих данных, и можно внести соответствующие изменения, чтобы сделать данные пригодными для использования. Отношения, обнаруженные в точках данных и таблицах, также можно использовать для настройки проверок избыточности и многого другого.

Лучшие практики профилирования данных

Пока мы обсуждали данные и метаданные и все, что мы можем с ними сделать, существуют отраслевые стандарты и лучшие практики, т. е. указатели и ссылки на то, как использовать метаданные и на какие метаданные смотреть. Отклонение от лучших практик и общепринятых методологий может привести к выводам, которые укажут вам неверное направление. Вот некоторые из методологий и лучших практик:

1. Отношения между точками данных — их необходимо хранить, чтобы при использовании языков запросов, таких как SQL, можно было легко извлечь связанные данные. Скажем, вы просматриваете таблицу производителей автомобилей и хотите найти мощность каждого автомобиля, проданного конкретным производителем на сегодняшний день. Такую информацию можно легко получить только в том случае, если отношения между таблицей производителя, таблицей автомобилей и таблицей спецификаций автомобилей четко определены.
2. Проверка точек данных — это идентификация нулевых, пустых и заполненных ошибками точек данных. Он должен храниться вместе с набором данных, чтобы любой, кто берет базу данных, знал об этих ограничениях с самого начала.
3. Точки статистических данных — это относится к статистическим значениям, которые могут быть важны в определенных случаях. Это относится к таким значениям, как среднее, медиана, режим, максимум, минимум, частота и т. д. для каждого столбца вашей базы данных.
4. Шаблоны — в данных существуют разные шаблоны. Например, проверив столбец, вы можете обнаружить, что он состоит только из да или нет, поэтому это логический столбец. Во-первых, это может быть мужчина или женщина. Так что это категориальные данные. Кроме того, используя сопоставление регулярных выражений, можно даже определить, являются ли определенные столбцы пин-кодами, адресами, именами, возрастами, адресами электронной почты или номерами телефонов. Вся такая информация должна собираться отдельно, чтобы любой, кто читает базу данных, мог лучше понять структуру данных.

Что такое интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных — это междисциплинарная тема, которая опирается на статистику, веб-скрапинг, извлечение данных, машинное обучение, а также системы баз данных. Из-за такого обширного охвата его используют все, начиная от ученых, занимающихся выявлением раковых клеток в организме человека, и заканчивая отделами продаж, пытающимися достичь своих ежемесячных целей.

Однако интеллектуальный анализ данных сам по себе состоит из нескольких этапов, таких как обнаружение данных, предварительная обработка, постобработка, визуализация и т. д., которые мы обсудим. Хотя существует много шагов, фактический процесс поиска закономерностей в данных обычно является автоматическим или полуавтоматическим и в основном включает в себя определение того, какой алгоритм лучше подходит для того или иного набора данных.

Опять же, важный момент, который следует отметить на этом этапе, заключается в том, что интеллектуальный анализ данных сильно отличается от анализа данных. В то время как первый использует в основном машинное обучение и статистические модели для выявления скрытых закономерностей, последний используется для проверки моделей и гипотез на наборах данных.

Шаги, связанные с интеллектуальным анализом данных

Обычные шаги, связанные с интеллектуальным анализом данных, следующие.

• Понимание проблемы бизнеса.
• Получение более четкой картины данных.
• Очистка данных и подготовка их к моделированию.
• Создание машинного обучения или статистической модели из данных.
• Оценка модели и проверка ее производительности в тестовой среде.
• Развертывание решения и проверка его производительности в рабочей среде.
• Часто большинство предприятий придерживаются упрощенного процесса, состоящего из предварительной обработки, интеллектуального анализа данных и проверки набора результатов.

Вывод

Вы могли заметить, что некоторые шаги, такие как очистка данных и подготовка данных, одинаковы в обеих темах. Обработка данных всегда включает в себя некоторые универсальные «лучшие методы», которым необходимо следовать независимо от того, что вы делаете с данными. Данные стали входом для большинства бизнес-процессов, где на выходе получается интеллектуальная информация. Однако сбор данных сам по себе является геркулесовым усилием. Вот почему существует PromptCloud. Наша команда по сбору данных предоставляет решения DaaS, которые подходят компаниям, начиная от небольших семейных предприятий и стартапов и заканчивая лидерами списка Fortune 500.