Diferența dintre data mining și extragerea prin Web
Minerirea datelor : este un concept de identificare a unui model semnificativ din datele care oferă un rezultat mai bun. Identificarea tiparelor de unde? Din datele generate de sisteme.
Minerit web : procesul de efectuare a extragerii datelor pe web se numește web mining. Extragerea documentelor web și descoperirea tiparelor din acesta.
Exemplu: tehnici aplicate pentru analiza predictivă. (Prognoza meteo bazată pe identificarea tiparelor din datele istoricului)
Permite-ne să înțelegem diferența majoră dintre extragerea de date și minarea web în detaliu în acest post.
Analogie
Aurul este produs prin procesul numit minerit aur. Este extras și rafinat din minereu. Rezultatul final al exploatării aurului este metalul prețios. De asemenea,
Pentru a obține informații cheie (date care merită) dintr-o sursă brută, se aplică tehnica de extragere a datelor. Aici, modelul descoperit din sursa de date brută este considerat prețios pentru analistul de date / oamenii de știință de date pentru a continua cu luarea deciziilor care influențează valoarea afacerii.
Minerirea datelor
În termeni simpli, extragerea datelor este un concept al cunoștințelor miniere din diferite seturi de date. Cunoștințele extrase sunt utilizate în continuare pentru a oferi prognoze sau recomandări. Datele care trebuie extinse sunt disponibile fie în depozitul de date, fie în alte sisteme externe. Datele ar putea fi disponibile pe diferite tabele cu diferite comportamente sau atribute. Pentru a identifica modelul, trebuie identificată corelația dintre mai multe seturi de date.
Pași în exploatarea datelor
Deoarece extragerea datelor este un rezumat, iată lista etapelor implicate,
- Pregătirea datelor
- Descoperirea modelului
- Construiți modele de prognoză / recomandare (pentru a menționa câteva cazuri)
- Rezumând valoarea modelului
Minerit web
Minerizarea web este un abstract, deoarece există trei tipuri diferite de tehnici miniere.
- Extragerea conținutului web
- Minerirea structurii web
- Exploatare web de utilizare
Cursuri de extragere a informațiilor web 
Extragerea conținutului web
Datele din paginile web sunt extrase pentru a descoperi diferite tipare care oferă o perspectivă semnificativă. Există multe tehnici de extragere a datelor precum razuirea web (de exemplu - scrapy și Octoparse sunt instrumentele binecunoscute care realizează procesul de extragere a conținutului web.
Unul dintre cele mai bune exemple - Pentru a desfășura un eveniment sau orice program, mai întâi organizația analizează despre locații (ce locație este cea mai potrivită pentru desfășurarea programului, astfel încât să existe o prezență completă). Pentru a realiza aceste analize, trebuie să adunați informații specifice locației despre oraș, stat și cât de departe se află evenimentul de la invitat. Orice date specifice locației pot fi extrase de pe web. Acolo intră în imagine extracția de conținut web.
Extragerea structurii web
Datele de la hyperlink-uri care duc la diferite pagini sunt culese și pregătite pentru a descoperi un model. Pentru a vizualiza profilul public al unei persoane de pe un blog sau orice altă pagină web, există șanse ca acestea să-și încorporeze legăturile de socializare. Deci, datele nu sunt extrase numai dintr-o singură sursă, ci și din paginile cuibărite prin hyperlink-urile asociate cu fiecare pagină. Există mai mulți algoritmi pentru a efectua acest lucru. (Exemplu: algoritmul PageRank)
Exploatarea utilizării web:
Când este găzduită o aplicație web, există o mulțime de jurnale de server web care sunt generate despre activitatea web a utilizatorului aplicației. Aceste jurnale sunt considerate date brute în schimb, date extrase semnificative sunt extrase și sunt identificate tiparele.
De exemplu, pentru orice afacere de comerț electronic, atunci când doresc să crească sfera de activitate sau să adauge o îmbunătățire pentru o mai bună experiență a clienților, activitatea web a utilizatorului prin jurnalele de aplicații este monitorizată și se aplică extragerea datelor.
Minerizarea web și extragerea de date sunt tehnici mai mult sau mai puțin similare, dar extragerea web se referă la analize pe web. Exploatarea datelor nu se limitează la web. Este un proces tradițional care are loc pentru orice analiză de date.
Vorbind despre datele de pe web, există varietăți de date care pot fi observate. Ar putea fi date structurate (datele bazei de date sunt trase prin API dacă sunt lansate pentru public). Date semi-structurate - orice activitate web sau chiar jurnalele serverului atrag. Sau chiar date nestructurate precum imagini etc. (dacă se realizează vreo analiză pe imagini)
Comparație de la cap la cap între extragerea datelor și minarea web (Infografie)
Mai jos se află principalele 7 comparații între extragerea datelor și exploatarea prin Web
Diferențele cheie între data mining și web mining
Următoarea este diferența dintre extragerea de date și extragerea prin Web sunt următoarele
Minerizarea web și extragerea de date sunt aproape similare când vine vorba de identificarea tiparelor. Dar unde și care este diferența de extragere pe web față de data mining. Ce fel de date și date sunt extrase de unde? Acestea sunt cele două aspecte finale care aduc diferența dintre data mining și extragerea prin Web.
Exploatarea web se află sub exploatarea datelor, dar aceasta se limitează la datele referitoare la web și la identificarea tiparelor. Exploatarea datelor este un concept vast care implică mai multe etape începând de la pregătirea datelor până la validarea rezultatelor finale care duc la procesul de luare a deciziilor pentru o organizație.
Tabelul de comparare a mineritului de date și a mineritului web
| Baza de comparație | Minerirea datelor | Minerit web |
| Concept | Identificarea modelului din datele disponibile în orice sistem. | Identificarea modelului din datele web. |
| Cazuri de aplicare / utilizare | Prognoza meteo folosind rapoarte meteo istorice | Crawling date Tehnici HITS / PageRank |
| Cine face asta? | Cercetătorii de date Ingineri de date | Cercetători de date / Analiști de date Ingineri de date |
| Proces | Extragerea datelor -> Descoperirea modelului -> Dezvoltarea funcției / rezolvarea acesteia (Algoritm) | Același proces, dar pe web folosind documentele web |
| Unelte | Algoritmi de învățare automată | scrappy, PageRank, Jurnalele Apache |
| Cât de semnificativ | Multe organizații se bazează pe rezultatele științei datelor pentru luarea deciziilor. | Extragerea de date legate de web ar influența procesul de extragere a datelor existente. |
| Aptitudini | Tehnici de curățare a datelor, algoritmi de învățare automată, statistici, probabilitate | Cunoașterea nivelului aplicației, Ingineria datelor, statistici, probabilitate |
Concluzie - Exploatare de date și minerit web
Orice tehnici miniere cu datele sunt pentru a descoperi cunoștințele și cât de bine ar putea fi utilizate pentru a obține un rezultat mai bun. Organizațiile care doresc să-și îmbunătățească afacerile și să aducă un profit mare, au nevoie de multe decizii pe care să le ia pe baza datelor care sunt disponibile în mare măsură în sistemele lor, generate de un volum uriaș. Nu toate datele sunt considerate a da cunoștințe și perspective. Care, de ce și care sunt principalele întrebări, oamenii de știință / analiștii de date trebuie să se gândească atunci când se pregătesc să identifice tiparele. Într-un termen foarte laic, extragerea datelor este ca un proces de ardere a laptelui pentru a face unt.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid privind extragerea de date și extragerea prin Web, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Date Mining Vs Statistics - Care este mai bun
- 10 pași puternici pentru o planificare eficientă a proiectării Web
- Minerirea datelor vs învățarea mașinii - 10 cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi
- Cele mai bune 3 lucruri de învățat despre data mining vs.
- Instrumente și tehnici utilizate în procesul de extragere a datelor