Разбираемся, в чем разница между Data Mining и Data Extraction

Автор оригинала: Erica Foo
  • Перевод

Два этих модных слова, связанных с Data Science, сбивают с толку многих людей. Data Mining часто неправильно понимают как извлечение и получение данных, но на самом деле все намного сложнее. В этом посте давайте расставим точки над Mining и выясним разницу между Data Mining и Data Extraction.



Что такое Data Mining?


Data mining, также называемый Обнаружение знаний в базе данных (KDD), представляет собой метод, часто используемый для анализа больших массивов данных с помощью статистических и математических методов для поиска скрытых закономерностей или тенденций и извлечения из них ценности.

Что можно сделать с помощью Data Mining?


Автоматизируя процесс, инструменты data mining могут просматривать базы данных и эффективно выявлять скрытые закономерности. Для предприятий data mining часто используется для выявления закономерностей и взаимосвязей в данных, помогающих принимать оптимальные решения в бизнесе.

Примеры применения


После того, как в 1990-х годах data mining получил широкое распространение, компании в широком спектре отраслей, включая розничную торговлю, финансы, здравоохранение, транспорт, телекоммуникации, электронную коммерцию и т.д., начали использовать методы data mining для получения информации на основе данных. Data mining может помочь сегментировать клиентов, выявить мошенничество, прогнозировать продажи и многое другое.

  • Сегментация клиентов
    Благодаря анализу данных о клиентах и выявлению черт целевых клиентов, компании могут выстраивать их в отдельную группу и предоставлять отвечающие их потребностям специальные предложения.
  • Анализ рыночной корзины
    Эта методика основана на теории, что если вы покупаете определенную группу товаров, вы, скорее всего, купите другую группу товаров. Один известный пример: когда отцы покупают подгузники для своих младенцев, они, как правило, покупают пиво вместе с подгузниками.
  • Прогнозирование продаж
    Это может показаться похожим на анализ рыночной корзины, но на этот раз анализ данных используется для прогнозирования того, когда покупатель снова купит продукт в будущем. Например, тренер покупает банку протеина, которой должно хватит на 9 месяцев. Магазин, продающий этот протеин, планирует выпустить новый через 9 месяцев, чтобы тренер снова его купил.
  • Обнаружение мошенничества
    Data mining помогает в построении моделей для обнаружения мошенничества. Собирая образцы мошеннических и правдивых отчетов, предприятия получают право определять, какие операции являются подозрительными.
  • Обнаружение паттернов в производстве
    В обрабатывающей промышленности data mining используется, чтобы помочь в проектировании систем, путем выявления взаимосвязи между архитектурой продукта, профилем и потребностями клиентов. Добыча данных также может предсказать сроки разработки продукции и затраты.

И это лишь несколько сценариев использования data mining.

Этапы Data Mining


Data mining — это целостный процесс сбора, отбора, очистки, преобразования и извлечения данных для оценки закономерностей и, в конечном итоге, для извлечения ценности.



Как правило, весь процесс добычи данных можно обобщить до 7 этапов:

  1. Очистка данных
    В реальном мире данные не всегда очищаются и структурируются. Часто они шумные, неполные и могут содержать ошибки. Чтобы удостовериться, что результат data mining точный, сначала необходимо очистить данные. Некоторые методы очистки включают заполнение недостающих значений, автоматический и ручной контроль и т.д.
  2. Интеграция данных
    Это этап, на котором данные из разных источников извлекаются, комбинируются и интегрируются. Источниками могут быть базы данных, текстовые файлы, электронные таблицы, документы, многомерные массивы данных, интернет и так далее.
  3. Выборка данных
    Обычно не все интегрированные данные необходимы в data mining. Выборка данных — это этап, в котором из большой базы данных выбираются и извлекаются только полезные данные.
  4. Преобразование данных
    После выбора данных они преобразуются в подходящие для добычи формы. Этот процесс включает в себя нормализацию, агрегирование, обобщение и т.д.
  5. Интеллектуальный анализ данных
    Здесь наступает самая важная часть data mining — использование интеллектуальных методов для поиска закономерностей в них. Процесс включает регрессию, классификацию, прогнозирование, кластеризацию, изучение ассоциаций и многое другое.
  6. Оценка модели
    Этот этап направлен на выявление потенциально полезных, простых в понимании шаблонов, а также шаблонов, подтверждающих гипотезы.
  7. Представление знаний
    На заключительном этапе полученная информация представлена в привлекательном виде с применением методов представления знаний и визуализации.

Недостатки Data Mining


  • Большие вложения времени и труда
    Поскольку добыч данных — это длительный и сложный процесс, он требует большой работы продуктивных и квалифицированных людей. Специалисты по интеллектуальному анализу данных могут воспользоваться мощными инструментами добычи данных, однако им требуются специалисты для подготовки данных и понимания результатов. В результате на обработку всей информации может потребоваться некоторое время.
  • Приватность и безопасность данных
    Поскольку data mining собирает информацию о клиентах с помощью рыночных методов, она может нарушить конфиденциальность пользователей. Кроме того, хакеры могут получить данные, хранящиеся в системах добычи данных. Это представляет угрозу для безопасности данных клиентов. Если украденные данные используются не по назначению, это может легко навредить другим.

Выше приведено краткое введение в data mining. Как я уже упоминала, data mining содержит процесс сбора и интеграции данных, который включает в себя процесс извлечения данных (data extraction). В этом случае можно с уверенностью сказать, что data extraction может быть частью длительного процесса data mining.

Что такое Data Extraction?


Также известное как «извлечение веб-данных» и «веб-скрепинг», этот процесс представляет собой акт извлечения данных из (обычно неструктурированных или плохо структурированных) источников данных в централизованные места и централизацию в одном месте для хранения или дальнейшей обработки. В частности, к неструктурированным источникам данных относятся веб-страницы, электронная почта, документы, файлы PDF, отсканированный текст, отчеты мейнфреймов, катушечные файлы, объявления и т.д. Централизованные хранилища могут быть локальными, облачными или гибридными. Важно помнить, что извлечение данных не включает в себя обработку или другой анализ, который может произойти позже.

Что можно сделать с помощью Data Extraction?


В основном цели извлечения данных делятся на 3 категории.

  • Архивация
    Извлечение данных может преобразовать данные из физических форматов: книг, газет, счетов-фактур в цифровые форматы, например, базы данных для хранения или резервного копирования.
  • Изменение формата данных
    Когда вы хотите перенести данные с вашего текущего сайта на новый, находящийся в стадии разработки, вы можете собрать данные с вашего собственного сайта, извлекая их.
  • Анализ данных
    Распространен дополнительный анализ извлеченных данных для получения представления о них. Это может показаться похожим на анализ данных при data mining, но учтите, что анализ данных — это цель их извлечения, но не его часть. Более того, данные анализируются иначе. Один из примеров: владельцы интернет-магазинов извлекают информацию о продукте с сайтов электронной коммерции, таких как Amazon, для мониторинга стратегий конкурентов в режиме реального времени. Как и data mining, data extraction — это автоматизированный процесс, имеющий множество преимуществ. Раньше люди копировали и вставляли данные вручную из одного места в другое, что занимало очень много времени. Извлечение данных ускоряет сбор и значительно повышает точность извлекаемых данных.

Некоторые примеры применения Data Extraction


Подобно data mining, извлечение данных широко используется в различных отраслях промышленности. Помимо мониторинга цен в электронной коммерции, извлечение данных может помочь в собственном исследовании, агрегировании новостей, маркетинге, в работе с недвижимостью, путешествиях и туризме, в консалтинге, финансах и во многом другом.

  • Лидогенерация
    Компании могут извлекать данные из каталогов: Yelp, Crunchbase, Yellowpages и генерировать лидов для развития бизнеса. Вы можете посмотреть видео ниже, чтобы узнать, как извлечь данные из Yellowpages с помощью шаблона веб-скрепинга.

  • Агрегация контента и новостей
    Агрегирующие контент веб-сайты могут получать регулярные потоки данных из нескольких источников и поддерживать свои сайты в актуальном состоянии.
  • Анализ настроений
    После извлечения обзоров, комментариев и отзывов из социальных сетей, таких как Instagram и Twitter, специалисты могут проанализировать лежащие в их основе взгляды и получить представление о том, как воспринимается бренд, продукт или некое явление.

Шаги Data Extraction


Извлечение данных — первый этап ETL (аббревиатура Extract, Transform, Load: извлечение, преобразование, загрузка) и ELT (извлечение, загрузка и преобразование). ETL и ELT сами по себе являются частью завершенной стратегии интеграции данных. Другими словами, извлечение данных может быть частью их добычи.


Извлечение, преобразование, загрузка

В то время как data mining — это получение информации из больших массивов данных, data extraction — это гораздо более короткий и простой процесс. Его можно свести к трем этапам:

  1. Выбор источника данных
    Выберите источник, данные из которого вы хотите извлечь, например, веб-сайт.
  2. Сбор данных
    Отправьте «GET» запрос на сайт и проанализируйте полученный документ HTML с помощью языков программирования, таких как Python, PHP, R, Ruby и др.
  3. Хранение данных
    Сохраните данные в своей локальной базе данных или в облачном хранилище для будущего использования. Если вы опытный программист, который хочет извлечь данные, вышеуказанные шаги могут показаться вам простыми. Однако, если вы не программируете, есть короткий путь — использовать инструменты извлечения данных, например Octoparse. Инструменты data extraction, так же как и инструменты data mining, разработаны для того, чтобы сэкономить энергию и сделать обработку данных простой для всех. Эти инструменты не только экономичны, но и удобны для начинающих. Они позволяют пользователям собирать данные в течение нескольких минут, хранить их в облаке и экспортировать их во многие форматы: Excel, CSV, HTML, JSON или в базы данных на сайте через API.

Недостатки Data Extraction


  • Сбой сервера
    При извлечении данных в больших масштабах веб-сервер целевого сайта может быть перегружен, что может привести к поломке сервера. Это нанесет ущерб интересам владельца сайта.
  • Бан по IP
    Когда человек слишком часто собирает данные, веб-сайты могут заблокировать его IP-адрес. Ресурс может полностью запретить IP-адрес или ограничить доступ, сделав данные неполными. Чтобы извлекать данные и избегать блокировки, нужно делать это с умеренной скоростью и применять некоторые методы антиблокировки.
  • Проблемы с законом
    Извлечение данных из веба попадает в серую зону, когда дело касается законности. Крупные сайты, такие как Linkedin и Facebook, четко заявляют в своих условиях использования, что любое автоматическое извлечение данных запрещено. Между компаниями было много судебных исков из-за деятельности ботов.

Ключевые различия между Data Mining и Data Extraction


  1. Data mining также называется обнаружением знаний в базах данных, извлечением знаний, анализом данных/шаблонов, сбором информации. Data extraction используется взаимозаменяемо с извлечением веб-данных, сканированием веб-страниц, сбором данных и так далее.
  2. Исследования data mining в основном основаны на структурированных данных, тогда как при извлечении данных они обычно извлекаются из неструктурированных или плохо структурированных источников.
  3. Цель data mining — сделать данные более полезными для анализа. Data extraction — это сбор данных в одно место, где они могут быть сохранены или обработаны.
  4. Анализ при data mining основан на математических методах выявления закономерностей или тенденций. Data extraction базируется на языках программирования или инструментах извлечения данных для обхода источников.
  5. Цель data mining — найти факты, которые ранее не были известны или игнорировались, тогда как data extraction имеет дело с существующей информацией.
  6. Data mining сложнее и требует больших вложений в обучение людей. Data extraction при использовании подходящего инструмента может быть чрезвычайно простым и экономичным.

Мы помогаем начинающим не запутаться в Data. Специально для хабравчан мы сделали промокод HABR, дающий дополнительную скидку 10% к скидке указанной на баннере.

image




Рекомендуемые статьи


SkillFactory
Школа Computer Science. Скидка 10% по коду HABR

Похожие публикации

Комментарии 0

Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

Самое читаемое