ความแตกต่างระหว่างการทำโปรไฟล์ข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูล

ในขณะที่การทำเหมืองข้อมูลเป็นหัวข้อที่กำลังมาแรงในโลกปัจจุบันของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง การขูดเว็บ และปัญญาประดิษฐ์ การทำโปรไฟล์ข้อมูลเป็นหัวข้อที่ค่อนข้างหายากและเป็นหัวข้อที่มีการแสดงตนบนเว็บค่อนข้างน้อย ลองนึกถึงความแตกต่างระหว่างการทำโปรไฟล์ข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูล

การขุดข้อมูลหมายถึงการค้นหารูปแบบในข้อมูลที่คุณรวบรวมหรือสรุปจากจุดข้อมูลบางจุด มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับข้อมูลที่รวบรวมไว้ – แถวและคอลัมน์ในไฟล์ CSV อย่างไรก็ตาม การทำโปรไฟล์ข้อมูลเป็นเรื่องเกี่ยวกับข้อมูลเมตาที่สามารถดึงออกมาจากชุดข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลเมตานี้เพื่อค้นหาว่าชุดข้อมูลใดสามารถนำมาใช้ได้ดีขึ้น

เนื่องจากทั้งสองหัวข้อที่กล่าวถึงในวันนี้เป็นหัวข้อที่มีเนื้อหาเข้มข้นและมีขั้นตอนและขั้นตอนมากมายควบคู่ไปกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด เราจะทำรายละเอียดเพิ่มเติมในหัวข้อเหล่านี้

การทำโปรไฟล์ข้อมูลคืออะไร

แม้ว่าการทำโปรไฟล์ข้อมูลจะเกี่ยวกับการค้นหาข้อมูลหรือข้อมูลเมตาจากชุดข้อมูลที่มีอยู่ในมือของเรา ก็สามารถแบ่งย่อยออกเป็นข้อมูลเมตาได้สามประเภท:

1. ข้อมูลเชิงสัมพันธ์สามารถพบได้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ สมมติว่าคุณมีชุดข้อมูลที่มี 10 ตาราง คุณอาจสามารถค้นหาตารางที่เกี่ยวข้องและข้อมูลที่จะเปลี่ยนแปลงโดยการเปลี่ยนค่าในตารางอื่น
2. ข้อมูลเมตายังสามารถค้นพบได้จากเนื้อหา ซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับข้อผิดพลาดในข้อมูล ฟิลด์ที่ขาดหายไป และอื่นๆ ตัวอย่างเช่น หากฟิลด์ใดว่างในข้อมูลมากกว่า 50% เราอาจต้องละเว้นจุดข้อมูลนั้นเมื่อทำการวิเคราะห์ใดๆ
3. ข้อมูลโครงสร้างสามารถค้นพบได้จากข้อมูลของเรา ข้อมูลนี้สามารถมีได้หลายประเภท อาจเป็นค่าเฉลี่ยทางสถิติ ค่ามัธยฐาน หรือค่าสูงสุดของชุดข้อมูลของคุณ อาจเป็นเปอร์เซ็นต์ของจุดข้อมูลที่รวบรวมจากครัวเรือนในเมืองและเปอร์เซ็นต์ที่รวบรวมจากในเมือง กล่าวโดยย่อ ข้อมูลดังกล่าวจะบอกเราได้มากว่าข้อมูลจะมีลักษณะอย่างไรโดยที่เราไม่ต้องเข้าไปในแผ่นงาน Excel และตรวจดูทุกแถว

ข้อมูลเมตาประเภทต่างๆ ที่เราพูดคุยกันทำให้เรามีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลในมือมากกว่าข้อมูลดิบ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อค้นหาตำแหน่งที่ข้อมูลเหมาะสมกับกระบวนการของคุณ และตำแหน่งที่จะใช้ข้อมูลดังกล่าวได้ดีที่สุด เปอร์เซ็นต์ของความสะอาดของข้อมูลหรือข้อมูลที่ขาดหายไปยังสามารถระบุได้จากข้อมูลเมตานี้ และสามารถทำการเปลี่ยนแปลงตามความเหมาะสมเพื่อให้ข้อมูลใช้งานได้ ความสัมพันธ์ที่พบในจุดข้อมูลและตารางยังสามารถใช้เพื่อตั้งค่าการตรวจสอบความซ้ำซ้อนและอื่นๆ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของการทำโปรไฟล์ข้อมูล

ในขณะที่เราได้พูดคุยเกี่ยวกับข้อมูลและข้อมูลเมตาและทุกสิ่งที่เราสามารถทำได้ มีมาตรฐานอุตสาหกรรมและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด กล่าวคือ ตัวชี้และข้อมูลอ้างอิงเกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูลเมตาและข้อมูลเมตาที่จะดู การเบี่ยงเบนจากแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและวิธีการทั่วไปอาจนำคุณไปสู่การค้นพบที่ชี้คุณไปในทิศทางที่ผิด วิธีการและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางประการมีดังนี้:

1. ความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล – สิ่งเหล่านี้จำเป็นต้องจัดเก็บไว้เพื่อที่ว่าเมื่อใช้ภาษาแบบสอบถาม เช่น SQL ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะถูกดึงออกมาได้อย่างง่ายดาย สมมติว่าคุณกำลังวิเคราะห์ตารางของผู้ผลิตรถยนต์ และคุณต้องการหาแรงม้าของรถทุกคันที่ผู้ผลิตรายใดรายหนึ่งขายไปจนถึงปัจจุบัน ข้อมูลดังกล่าวสามารถสืบเนื่องมาได้อย่างง่ายดายก็ต่อเมื่อความสัมพันธ์ระหว่างตารางของผู้ผลิต ตารางของรถ และตารางข้อมูลจำเพาะของรถยนต์ได้รับการกำหนดไว้อย่างดี
2. การตรวจสอบจุดข้อมูล – เป็นการระบุจุดข้อมูลว่าง ว่างเปล่า และเติมข้อผิดพลาด จะต้องมีการจัดเก็บพร้อมกับชุดข้อมูลเพื่อให้ทุกคนที่รับฐานข้อมูลทราบถึงข้อจำกัดเหล่านี้ตั้งแต่เริ่มต้น
3. จุดข้อมูลทางสถิติ – หมายถึงค่าทางสถิติที่อาจมีความสำคัญในบางกรณี หมายถึงค่าต่างๆ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน โหมด สูงสุด ต่ำสุด ความถี่ และอื่นๆ สำหรับทุกคอลัมน์ในฐานข้อมูลของคุณ
4. รูปแบบ – มีรูปแบบที่แตกต่างกันในข้อมูล ตัวอย่างเช่น เมื่อตรวจสอบคอลัมน์ คุณอาจพบว่าคอลัมน์ประกอบด้วยใช่หรือไม่ใช่เท่านั้น ดังนั้นจึงเป็นคอลัมน์บูลีน สำหรับหนึ่งอาจเป็นชายหรือหญิง จึงเป็นข้อมูลที่เป็นหมวดหมู่ นอกจากนี้ เมื่อใช้การจับคู่ regex เราสามารถระบุได้ว่าบางคอลัมน์เป็นรหัสพิน ที่อยู่ ชื่อ อายุ ที่อยู่อีเมล หรือหมายเลขโทรศัพท์ ข้อมูลดังกล่าวทั้งหมดจะต้องถูกบันทึกแยกกัน เพื่อให้ทุกคนที่อ่านฐานข้อมูลสามารถเข้าใจโครงสร้างข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร

การทำเหมืองข้อมูลเป็นหัวข้อสหวิทยาการที่อาศัยสถิติ การขูดเว็บ การดึงข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และระบบฐานข้อมูล เนื่องจากความครอบคลุมที่กว้างขวางนี้ จึงถูกใช้โดยทุกคนที่เริ่มตั้งแต่นักวิทยาศาสตร์ที่ทำงานเพื่อระบุเซลล์มะเร็งในร่างกายมนุษย์ ไปจนถึงทีมขายที่พยายามบรรลุเป้าหมายรายเดือนของตน

อย่างไรก็ตาม การทำเหมืองข้อมูลในตัวเองประกอบด้วยหลายขั้นตอน เช่น การค้นหาข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้า ภายหลังการประมวลผล การแสดงภาพ และอื่นๆ ซึ่งเราจะพูดถึง แม้ว่าจะมีหลายขั้นตอน แต่กระบวนการที่แท้จริงในการค้นหารูปแบบในข้อมูลมักจะเป็นแบบอัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติ และส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการค้นหาว่าอัลกอริธึมใดเหมาะกับชุดข้อมูลใด

อีกครั้ง จุดสำคัญที่ควรสังเกตในช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อนี้คือการทำเหมืองข้อมูลแตกต่างจากการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมาก ในขณะที่อดีตใช้โมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องและแบบจำลองทางสถิติเป็นส่วนใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ ส่วนหลังใช้เพื่อทดสอบแบบจำลองและสมมติฐานในชุดข้อมูล

ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อมูล

ขั้นตอนปกติที่เกี่ยวข้องกับการขุดข้อมูลมีดังนี้

• เข้าใจปัญหาทางธุรกิจ
• ได้ภาพที่ชัดเจนของข้อมูล
• ทำความสะอาดข้อมูลและเตรียมสำหรับการสร้างแบบจำลอง
• การสร้าง ML หรือแบบจำลองทางสถิติจากข้อมูล
• การประเมินแบบจำลองและทบทวนประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมการทดสอบ
• ปรับใช้โซลูชันและตรวจทานประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมแบบผลิตภัณฑ์
• ธุรกิจส่วนใหญ่มักจะตามด้วยกระบวนการที่เรียบง่าย ซึ่งประกอบด้วยการประมวลผลล่วงหน้า การขุดข้อมูล และการตรวจสอบชุดผลลัพธ์

บทสรุป

คุณอาจสังเกตเห็นว่าขั้นตอนบางอย่าง เช่น การล้างข้อมูลและการเตรียมข้อมูลมีความคล้ายคลึงกันในทั้งสองหัวข้อ การจัดการข้อมูลมักเกี่ยวข้องกับ "แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด" ที่เป็นสากล ซึ่งจำเป็นต้องปฏิบัติตามไม่ว่าคุณจะทำอะไรกับข้อมูล ข้อมูลได้กลายเป็นอินพุตสำหรับกระบวนการทางธุรกิจส่วนใหญ่ ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นข้อมูลอัจฉริยะ อย่างไรก็ตาม การรวบรวมข้อมูลเป็นความพยายามอย่างมากในตัวเอง นั่นคือเหตุผลที่ PromptCloud มีอยู่ ทีมงานดึงข้อมูลของเรานำเสนอโซลูชัน DaaS ที่เหมาะกับบริษัทต่างๆ ตั้งแต่ธุรกิจครอบครัวขนาดเล็กและสตาร์ทอัพไปจนถึงผู้นำระดับแนวหน้าของ Fortune 500