Rozdiel medzi dolovaním údajov a dolovaním na webe
Dolovanie údajov : Ide o koncept identifikácie významného vzoru z údajov, ktorý poskytuje lepší výsledok. Identifikácia vzorov odkiaľ? Z údajov, ktoré sú generované zo systémov.
Web mining : Proces vykonávania získavania údajov na webe sa nazýva Web mining. Extrahovanie webových dokumentov a zisťovanie vzorov z nich.
Príklad: Techniky použité na prediktívnu analýzu. (Predpoveď počasia založená na identifikácii vzorov z historických údajov)
Umožňuje nám v tomto príspevku podrobne porozumieť hlavnému rozdielu medzi ťažbou údajov a ťažbou webu.
analógia
Zlato sa vyrába procesom nazývaným ťažba zlata. Získava sa a rafinuje sa z rudy. Konečným výsledkom ťažby zlata je vzácny kov. podobne
na získanie kľúčových informácií (údajov, ktoré sa oplatia) zo surového zdroja sa používa technika získavania údajov. V tomto prípade sa vzorec objavený zo zdroja prvotných údajov považuje za cenný pre analytikov / vedcov údajov, aby sa pokračovalo v rozhodovaní, ktoré ovplyvňuje obchodnú hodnotu.
Dolovanie dát
Zjednodušene povedané, dolovanie údajov je pojem získavania znalostí z rôznych súborov údajov. Získané vedomosti sa ďalej používajú na poskytovanie prognóz alebo odporúčaní. Dáta, ktoré sa majú ťažiť, sú k dispozícii buď v dátovom sklade alebo v iných externých systémoch. Dáta môžu byť dostupné v rôznych tabuľkách s rôznymi behaviorálnymi alebo atribútmi. Aby sa identifikoval model, musí sa identifikovať korelácia medzi viacerými súbormi údajov.
Kroky v získavaní údajov
Keďže dolovanie údajov je abstraktom, tu je uvedený zoznam krokov,
- Príprava údajov
- Zisťovanie vzorov
- Zostavte modely na prognózu / odporúčanie (aby sme spomenuli niekoľko prípadov)
- Zhrnutie hodnoty modelu
Web mining
Web mining je abstraktom, pretože existujú tri rôzne typy techník ťažby.
- Ťažba webového obsahu
- Ťažba štruktúry webu
- Ťažba využitia webu
Webové triedy získavania informácií 
Ťažba webového obsahu
Údaje z webových stránok sa extrahujú, aby sa zistili rôzne vzorce, ktoré poskytujú významné informácie. Existuje veľa techník na extrahovanie údajov, ako je napríklad webový zošrotovanie (napríklad - zošrotovanie a Octoparse sú známe nástroje, ktoré vykonávajú proces ťažby webového obsahu.
Jeden z najlepších príkladov - Aby bolo možné uskutočniť udalosť alebo akýkoľvek program, najskôr organizácia analyzuje miesta (ktoré miesto je najvhodnejšie na vykonávanie programu, aby bola zabezpečená úplná účasť). Aby bolo možné vykonať tieto analýzy, je potrebné zhromaždiť informácie o konkrétnom mieste o meste, štáte a vzdialenosti udalosti od pozvaného. Z webu môžu byť extrahované akékoľvek údaje špecifické pre danú polohu. Tu prichádza do úvahy ťažba webového obsahu.
Ťažba štruktúry webu
Dáta z hypertextových odkazov, ktoré vedú na rôzne stránky, sa zhromažďujú a pripravujú s cieľom objaviť vzorec. S cieľom zobraziť verejný profil osoby z blogu alebo z inej webovej stránky existuje šanca, že vloží svoje odkazy na sociálne médiá. Údaje sa teda extrahujú nielen z jedného zdroja, ale aj z vnorených stránok prostredníctvom hypertextových odkazov priradených ku každej stránke. Na vykonanie tohto sú rôzne algoritmy. (Príklad: Algoritmus PageRank)
Dolovanie využívania webu:
Keď je webová aplikácia hosťovaná, existuje veľa denníkov webového servera, ktoré sa generujú o webovej aktivite používateľa aplikácie. Tieto denníky sa považujú za nespracované údaje, pričom sa extrahujú zmysluplné údaje a identifikujú sa vzory.
Napríklad v prípade akéhokoľvek podnikania v oblasti elektronického obchodu, keď chcú rozšíriť rozsah podnikania alebo pridať vylepšenie pre lepšiu skúsenosť so zákazníkmi, sa monitoruje webová aktivita používateľa prostredníctvom protokolov aplikácií a využíva sa naň získavanie údajov.
Web mining a data mining sú viac-menej podobné techniky, ale web mining je len o analýze na webe. Dolovanie údajov sa neobmedzuje iba na web. Je to tradičný proces, ktorý sa uskutočňuje pri akejkoľvek analýze údajov.
Keď už hovoríme o údajoch z webu, existuje množstvo údajov, ktoré je možné pozorovať. Mohli by to byť štruktúrované údaje (databázové údaje sa sťahujú cez API, ak sa zverejňujú). Pološtruktúrované údaje - ťahajú sa všetky webové aktivity alebo dokonca protokoly serverov. Alebo dokonca neštruktúrované údaje, ako sú obrázky atď. (Ak sa na obrázkoch vykonáva nejaká analýza)
Porovnanie porovnania údajov medzi ťažbou údajov a ťažbou webu (infografika)
Nižšie je najlepších 7 porovnaní medzi ťažbou dát verzus ťažbou webu
Hlavné rozdiely medzi ťažbou údajov a ťažbou na webe
Nasleduje rozdiel medzi dolovaním údajov a dolovaním webu
Web mining a data mining sú pri identifikácii vzorcov takmer podobné. Ale kde a aký je rozdiel v ťažbe webu od ťažby údajov. Aké údaje a údaje sa získavajú odkiaľ? Toto sú dva konečné aspekty, ktoré spôsobujú rozdiel medzi dolovaním údajov a dolovaním na webe.
Dolovanie webu spadá pod ťažbu údajov, ale toto je obmedzené na údaje súvisiace s webom a identifikáciu vzorcov. Dolovanie údajov je rozsiahly koncept, ktorý zahŕňa niekoľko krokov, počnúc prípravou údajov až po overenie konečných výsledkov, ktoré vedú k rozhodovaciemu procesu organizácie.
Porovnávacia tabuľka dolovania dát verzus dolovanie webu
| Základ pre porovnanie | Dolovanie dát | Web mining |
| pojem | Identifikácia vzoru z údajov dostupných vo všetkých systémoch. | Identifikácia vzoru z webových údajov. |
| Prípady aplikácie / použitia | Predpoveď počasia pomocou historických správ o počasí | Prehľadávanie údajov Techniky HITS / PageRank |
| Kto to robí? | Vedci údajov Dátoví inžinieri | Vedci údajov / analytici údajov Dátoví inžinieri |
| proces | Extrakcia dát -> Zisťovanie vzorov -> Rozvíjanie / riešenie objektu (Algoritmus) | Rovnaký postup, ale na webe pomocou webových dokumentov |
| náradie | Algoritmy strojového učenia | Scrappy, PageRank, Denníky Apache |
| Aké dôležité | Mnoho organizácií sa pri rozhodovaní spolieha na výsledky vedeckých údajov. | Stiahnutie údajov súvisiacich s webom by ovplyvnilo existujúci proces získavania údajov. |
| zručností | Techniky čistenia údajov, algoritmy strojového učenia, štatistika, pravdepodobnosť | Znalosť aplikačnej úrovne, Dátové inžinierstvo, štatistika, pravdepodobnosť |
Záver - Dolovanie dát verzus dolovanie webu
Akékoľvek ťažobné techniky s údajmi majú objaviť znalosti a ako dobre by sa dali použiť na dosiahnutie lepšieho výsledku. Organizácie, ktoré sa usilujú o zlepšenie svojich podnikov a dosahujú vysoký zisk, potrebujú veľa rozhodnutí, aby urobili rozhodnutia na základe údajov, ktoré sú zväčša dostupné v ich systémoch generovaných vo veľkom množstve. Nie všetky údaje sa považujú za informácie a informácie. Čo, prečo a aké sú hlavné otázky, na ktoré vedci / analytici údajov musia myslieť, keď sa pripravujú na identifikáciu vzorcov. Vo veľmi laikovom období je získavanie údajov ako proces dusenia mlieka na výrobu masla.
Odporúčaný článok
Bol to sprievodca dolovaním dát verzus dolovanie webu, ich význam, porovnanie hlava-hlava, kľúčové rozdiely, porovnávacia tabuľka a záver. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Štatistika Vs dolovania dát - ktorá z nich je lepšia
- 10 výkonných krokov k efektívnemu plánovaniu webdizajnu
- Dolovanie dát verzus strojové učenie - 10 najlepších vecí, ktoré potrebujete vedieť
- Najlepšie 3 veci, ktoré by ste sa mali dozvedieť o dolovaní dát verzus dolovaní textu
- Nástroje a techniky používané v procese ťažby údajov