Perbedaan antara penambangan data dan profil data

Salah satu persyaratan mendasar sebelum mengonsumsi set data untuk aplikasi apa pun adalah memahami dataset yang ada dan metadata -nya. Proses menemukan metadata dari dataset yang diberikan dikenal sebagai "profil data", yang mencakup beragam metode untuk memeriksa kumpulan data dan menghasilkan metadata. Data Mining adalah konsep luas yang menggunakan berbagai metodologi dan teknik untuk sejumlah set masalah. Penambangan data dapat dengan mudah disebut sebagai penemuan pengetahuan yang hanya berarti mengumpulkan pola dari data yang tersedia. Perbedaan yang jelas dan jelas antara keduanya tidak ada.

Apa itu penambangan data?

Data Mining adalah proses mengidentifikasi pola dan korelasi dalam kumpulan data besar untuk memperoleh bit pengetahuan yang lebih berguna. Potongan pengetahuan yang bermakna ini kemudian dapat dimasukkan ke dalam bidang intelijen bisnis yang lebih umum. Kebutuhan untuk memahami kumpulan data yang besar dan kompleks adalah umum untuk hampir semua bidang bisnis, sains, dan teknik. Seluruh proses penerapan metodologi berbasis komputer, termasuk teknologi baru, untuk mengekstrak informasi berguna yang tersembunyi dalam data disebut penambangan data. Ini hanya mengevaluasi sejumlah besar data mentah dan mengubahnya menjadi informasi. Penambangan data adalah pencarian untuk pengetahuan baru, berharga dan tidak sepele dalam kumpulan data besar dan kemudian menggunakan informasi untuk mengungkap hubungan dan pola tersembunyi dalam kumpulan data tersebut. Sederhananya, penambangan data adalah penambangan pengetahuan dari data.

Apa itu profil data?

Profil Data adalah proses menganalisis data mentah dari set data yang ada untuk tujuan mengumpulkan statistik atau ringkasan informatif tentang data. Ini mengacu pada serangkaian kegiatan yang dirancang untuk menentukan metadata dataset yang diberikan saat tidak tersedia dan untuk memvalidasi metadata ketika tersedia dalam dataset. Metadata ini, seperti statistik tentang data atau dependensi di antara kolom, dapat membantu memahami dan mengelola set data baru. Beberapa profil data dapat diterapkan untuk sembarang tipe data, sementara beberapa tipe spesifik. Ini sangat berbeda dari analisis data yang agak digunakan untuk memperoleh informasi bisnis dari data. Profil data digunakan untuk memperoleh informasi tentang data itu sendiri dan menilai kualitas data untuk menemukan anomali dalam dataset. Selain itu, ini membantu memahami dan menyiapkan data untuk pembersihan, integrasi, dan analisis berikutnya.

Perbedaan antara penambangan data dan profil data

Definisi

- Penambangan data adalah proses mengidentifikasi pola dan korelasi yang ada dalam data mentah dan menafsirkan pola -pola tersebut dalam domain masalah mereka untuk mengubahnya menjadi informasi dan pengetahuan yang berguna. Potongan pengetahuan yang bermakna ini kemudian dapat dimasukkan ke dalam bidang intelijen bisnis yang lebih umum. Profil data, di sisi lain, adalah proses menganalisis data dari set data yang ada untuk menentukan konten, struktur, dan kualitas data yang sebenarnya. Profil data adalah proses yang melibatkan pembelajaran dari data.

Proses

- Profil data menggunakan serangkaian kegiatan, termasuk teknik penemuan dan analitik untuk mengumpulkan statistik atau ringkasan informatif tentang data, yang kemudian dapat dianalisis oleh analis bisnis untuk menentukan apakah data tersebut cocok dengan maksud bisnis tersebut. Ini membantu memahami dan menyiapkan data untuk pembersihan, integrasi, dan analisis berikutnya. Penambangan data, di sisi lain, dapat dimasukkan ke dalam salah satu dari dua kategori: penambangan data prediktif, yang melibatkan penggunaan beberapa variabel dalam set data untuk memprediksi nilai -nilai yang tidak diketahui atau di masa depan dari variabel lain yang menarik, dan penambangan data deskriptif, yang berfokus Tentang memproduksi informasi baru, nontrivial berdasarkan dataset yang tersedia.

Tujuan

- Tujuan penambangan data adalah untuk menambang data untuk informasi yang dapat ditindaklanjuti. Ini melibatkan pengumpulan dan pemrosesan data yang efektif dan memanfaatkan algoritma matematika yang canggih untuk mensegmentasi data dan memprediksi tren masa depan, sehingga dapat digunakan ke dalam bidang intelijen bisnis yang lebih umum. Tujuan profil data adalah untuk memperoleh informasi tentang data dan menilai kualitas data untuk menemukan anomali dalam dataset. Tujuannya adalah untuk membuat basis pengetahuan informasi yang akurat tentang data Anda. Proses perlu diulangi pada penyimpanan data kritis pada saat untuk memastikan informasi tetap akurat.

Data Mining vs. Profil Data: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Jelas bahwa beberapa teknik penambangan data dapat digunakan untuk profil data. Profil data digunakan untuk mengumpulkan statistik atau ringkasan informatif tentang data, sedangkan penambangan data membantu mengidentifikasi pola data spesifik dalam set data besar. Profil Data Mengumpulkan metadata teknis untuk mendukung manajemen data, sementara penambangan data menemukan hasil yang tidak jelas untuk mendukung manajemen bisnis dengan wawasan baru yang dapat ditindaklanjuti. Data Mining adalah konsep yang agak luas yang didasarkan pada fakta bahwa ada kebutuhan untuk menganalisis volume data yang sangat besar di hampir setiap domain dan profil data menambah nilai pada analisis tersebut.