Unterschied zwischen Data Mining und Datenprofiling

Eine der grundlegenden Anforderungen vor dem Verzehr von Datensätzen für eine Anwendung besteht darin, den vorliegenden Datensatz und seine Metadaten zu verstehen. Der Prozess des Erkennens der Metadaten eines bestimmten Datensatzes ist als „Datenprofilierung“ bezeichnet, das eine Vielzahl von Methoden zur Untersuchung von Datensätzen und zur Herstellung von Metadaten umfasst. Data Mining ist ein breites Konzept, das eine breite Palette von Methoden und Techniken für eine Vielzahl von Problemsätzen verwendet. Data Mining kann einfach als Wissenserkennung bezeichnet werden, was einfach bedeutet, Muster aus den verfügbaren Daten zu sammeln. Eine klare, genau definierte Unterscheidung zwischen den beiden gibt es nicht.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist ein Prozess, in dem Muster und Korrelationen in großen Datensätzen identifiziert werden, um nützlichere Wissensbits abzuleiten. Diese sinnvollen Wissensstücke können dann in die allgemeineren Bereiche der Business Intelligence eingespeist werden. Die Notwendigkeit, die großen, komplexen Datensätze zu verstehen, ist praktisch allen Bereichen Wirtschaft, Wissenschaft und Ingenieurwesen gemeinsam. Der gesamte Prozess der Anwendung computergestützter Methoden, einschließlich neuer Technologien, um nützliche Informationen zu extrahieren, die in den Daten versteckt sind, werden als Data Mining bezeichnet. Es bewertet einfach eine große Sammlung von Rohdaten und verwandelt sie in Informationen. Data Mining ist eine Suche nach neuen, wertvollen und nicht trivialen Kenntnissen in großen Datensätzen und dann die Informationen, um Beziehungen und versteckte Muster in diesen Datensätzen aufzudecken. Einfach ausgedrückt, Data Mining ist Wissensabbau aus Daten.

Was ist Datenprofilerstellung?

Datenprofilerstellung ist ein Prozess der Analyse von Rohdaten aus vorhandenen Datensätzen, um Statistiken oder informative Zusammenfassungen zu den Daten zu sammeln. Es bezieht sich auf eine Reihe von Aktivitäten, die die Metadaten eines bestimmten Datensatzes bestimmen sollen, wenn er nicht verfügbar ist. Diese Metadaten wie Statistiken über die Daten oder Abhängigkeiten zwischen den Spalten können dazu beitragen, neue Datensätze zu verstehen und zu verwalten. Einige Datenprofile können auf nur jeden Datentyp angewendet werden, während einige typspezifisch sind. Dies unterscheidet sich stark von der Datenanalyse, die eher zur Ableitung von Geschäftsinformationen aus Daten verwendet wird. Datenprofilerstellung wird verwendet, um Informationen über die Daten selbst abzuleiten und die Qualität der Daten zu bewerten, um Anomalien im Datensatz zu ermitteln. Darüber hinaus hilft es, Daten für die nachfolgende Reinigung, Integration und Analyse zu verstehen und vorzubereiten.

Unterschied zwischen Data Mining und Datenprofiling

Definition

- Data Mining ist ein Prozess der Identifizierung von Mustern und Korrelationen, die in Rohdaten vorhanden sind und diese Muster in ihren Problembereichen interpretieren, um sie in nützliche Informationen und Wissen zu verwandeln. Diese sinnvollen Wissensstücke können dann in die allgemeineren Bereiche der Business Intelligence eingespeist werden. Datenprofilerstellung hingegen ist ein Prozess der Analyse von Daten aus vorhandenen Datensätzen, um den tatsächlichen Inhalt, die Struktur und die Qualität der Daten zu bestimmen. Datenprofilerstellung ist ein Prozess, der das Lernen aus den Daten umfasst.

Verfahren

- Die Datenprofilierung verwendet eine Reihe von Aktivitäten, einschließlich Entdeckungs- und Analysetechniken zum Sammeln von Statistiken oder informativen Zusammenfassungen zu den Daten, die dann von einem Geschäftsanalysten analysiert werden können, um festzustellen, ob die Daten mit der Geschäftsabsicht übereinstimmen. Es hilft, Daten für die anschließende Reinigung, Integration und Analyse zu verstehen und vorzubereiten. Das Data Mining hingegen kann in eine von zwei Kategorien eingesetzt werden: prädiktive Data -Mining, bei der einige Variablen im Datensatz verwendet werden, um unbekannte oder zukünftige Werte anderer von Interesse und deskriptiver Data Mining vorherzusagen, die sich konzentrieren zum Erstellen neuer, nicht trivialer Informationen basierend auf dem verfügbaren Datensatz.

Zweck

- Der Zweck des Data Mining besteht darin, die Daten für umsetzbare Informationen abzubauen. Es beinhaltet eine effektive Datenerfassung und -verarbeitung und nutzte ausgefeilte mathematische Algorithmen zur Segmentierung der Daten und zur Vorhersage zukünftiger Trends, damit sie in die allgemeineren Bereiche der Business Intelligence eingesetzt werden können. Der Zweck der Datenprofilierung besteht darin, Informationen über die Daten abzuleiten und die Qualität der Daten zu bewerten, um Anomalien im Datensatz zu ermitteln. Ziel ist es, eine Wissensbasis genauer Informationen zu Ihren Daten zu erstellen. Der Vorgang muss manchmal in kritischen Datenspeichern wiederholt werden, um sicherzustellen, dass die Informationen genau bleiben.

Data Mining vs. Datenprofilerstellung: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Es ist offensichtlich, dass einige der Techniken des Data Mining zum Datenprofiling verwendet werden können. Das Datenprofiling wird verwendet, um Statistiken oder informative Zusammenfassungen zu den Daten zu sammeln, während Data Mining bei der Identifizierung bestimmter Datenmuster in großen Datensätzen hilft. Das Datenprofiling erfasst technische Metadaten zur Unterstützung des Datenmanagements, während Data Mining nicht offensichtliche Ergebnisse zur Unterstützung des Geschäftsmanagements mit neuen umsetzbaren Erkenntnissen entdeckt. Data Mining ist ein ziemlich breites Konzept, das auf der Tatsache basiert, dass in fast allen Domänen- und Datenprofilen massive Datenmengen analysiert werden müssen.