Різниця між обробкою даних та веб-майнінгу
Обмін даними : це концепція визначення значної структури з даних, яка дає кращі результати. Виявлення зразків, звідки? З даних, які генеруються з систем.
Веб-майнінг : Процес виконання майнінгу даних у мережі називається Веб-майнінг. Витяг веб-документів і виявлення зразків з них.
Приклад: Прийоми, застосовані для прогнозного аналізу. (Прогноз погоди на основі визначення зразків із даних історії)
Дозволяє зрозуміти основні відмінності між інтелектуальними даними та веб-майнінгами детально у цій публікації.
Аналогія
Золото виробляється процесом, який називається видобутком золота. Її видобувають і переробляють з руди. Кінцевим результатом видобутку золота є дорогоцінний метал. Так само,
щоб отримати ключову інформацію (варті дані) із вихідного джерела, застосовується техніка видобутку даних. Тут модель, виявлена з необробленого джерела даних, вважається дорогоцінною для аналітика даних / науковців даних, щоб продовжити прийняття рішень, що впливають на цінність бізнесу.
Видобуток даних
Простіше кажучи, видобуток даних - це концепція видобутку знань з різних наборів даних. Отримані знання додатково використовуються для надання прогнозів чи рекомендацій. Дані, що підлягають видобутку, є або в сховищі даних, або в інших зовнішніх системах. Дані можуть бути доступні в різних таблицях з різними поведінковими характеристиками або ознаками. Для того, щоб визначити закономірність, необхідно визначити співвідношення між декількома наборами даних.
Кроки в обробці даних
Оскільки обробка даних є абстрактним, ось перелік кроків,
- Підготовка даних
- Відкриття візерунка
- Побудувати моделі для прогнозування / рекомендувати (згадати кілька випадків)
- Узагальнення значення моделі
Веб-майнінг
Веб-майнінг - це конспект, оскільки існує три різних типи технік майнінгу.
- Майнінг веб-контенту
- Розробка веб-структури
- Майнінг веб-використання
Класи веб-майнінгу збору інформації 
Майнінг веб-контенту
Дані з веб-сторінок витягуються для того, щоб виявити різні зразки, які дають суттєве розуміння. Існує багато методик вилучення таких даних, як веб-скребкінг (наприклад - scrapy та Octoparse - це відомі інструменти, що виконують процес видобутку веб-вмісту.
Один з найкращих прикладів - Щоб провести подію чи будь-яку програму, спочатку організація проаналізує місця (яке місце найкраще підходить для проведення програми, щоб було повне відвідування). Для проведення цих аналізів потрібно зібрати інформацію про місто, штат та те, наскільки далеко знаходиться подія від запрошеного. Будь-які дані, пов’язані з місцем розташування, можуть бути вилучені з Інтернету. Ось де видобуток веб-контенту виходить на малюнок.
Розробка веб-структури
Дані із гіперпосилань, що ведуть на різні сторінки, збираються та готуються з метою виявлення шаблону. Щоб переглянути загальнодоступний профіль людини з блогу чи будь-якої іншої веб-сторінки, є ймовірність, що вони вбудують свої посилання в соціальних мережах. Отже, дані отримують не лише з одного джерела, але й із вкладених сторінок через гіперпосилання, пов’язані з кожною сторінкою. Для цього є різні алгоритми. (Приклад: алгоритм PageRank)
Майнінг веб-використання:
Коли розміщено веб-додаток, існує багато журналів веб-серверів, які генеруються щодо веб-активності користувачів програми. Ці журнали розглядаються як необроблені дані, взамін отримуються значущі дані та ідентифікуються шаблони.
Наприклад, для будь-якого бізнесу з електронною комерцією, коли вони хочуть збільшити масштаби бізнесу або додати розширення для кращого досвіду роботи з клієнтами, веб-активність користувачів через журнали додатків контролюється і до нього застосовується обмін даними.
Веб-майнінг та видобуток даних - більш-менш схожі методи, але веб-майнінг - це все про аналіз в Інтернеті. Обмін даними не обмежується веб. Це традиційний процес, який відбувається для будь-якої аналітики даних.
Якщо говорити про дані з Інтернету, то існують різновиди даних, які можна спостерігати. Це можуть бути структуровані дані (дані бази даних переносяться через API, якщо вони випускаються для загального користування). Напівструктуровані дані - витягуються будь-які веб-активності чи навіть серверні журнали. Або навіть неструктуровані дані, такі як зображення тощо (якщо якийсь аналіз проводиться на зображеннях)
Порівняння між обробкою даних та веб-майнінгами (Інфографіка)
Нижче наведено найкращі 7 зіставлень між майнінгами даних та веб-майнінгами
Основні відмінності між Data Mining та Web Mining
Далі йде різниця між видобутком даних та веб-майнінгами наступним чином
Веб-майнінг та видобуток даних майже схожі, коли йдеться про визначення шаблонів. Але де і чим відрізняється веб-майнінг від майнінгу даних. Які дані і дані витягуються звідки? Це два найбільш важливих аспекти, які приносять різницю між видобутком даних та веб-майнінгу.
Веб-майнінг підпадає під обробку даних, але це обмежується веб-даними та виявленням закономірностей. Обмін даними - це величезна концепція, яка включає кілька етапів, починаючи від підготовки даних до перевірки кінцевих результатів, що призводять до процесу прийняття рішень для організації.
Таблиця порівняння даних та веб-майнінг
| Основа для порівняння | Видобуток даних | Веб-майнінг |
| Концепція | Ідентифікація шаблону за даними, доступними в будь-яких системах. | Ідентифікація шаблону з веб-даних. |
| Випадки застосування / використання | Прогноз погоди з використанням історичних звітів про погоду | Сканування даних Методи HITS / PageRank |
| Хто це робить? | Дані вчених Інженери даних | Дані вчених / Аналітики даних Інженери даних |
| Процес | Вилучення даних -> Відкриття візерунка -> Розробка функції / її вирішення (Алгоритм) | Той самий процес, але в Інтернеті, використовуючи веб-документи |
| Інструменти | Алгоритми машинного навчання | Scrappy, PageRank, Apache журнали |
| Наскільки значущим | Багато організацій для прийняття рішень покладаються на результати наукових даних. | Потяг даних, пов'язаних з веб-сайтом, може вплинути на існуючий процес вилучення даних. |
| Навички | Методи очищення даних, алгоритми машинного навчання, статистика, ймовірність | Знання рівня застосування, Інженерія даних, статистика, ймовірність |
Висновок - Майнінг даних проти веб-майнінгу
Будь-яка техніка видобутку з даними - це виявлення знань та того, наскільки добре вони могли бути використані для досягнення кращих результатів. Організаціям, які прагнуть активізувати свій бізнес та отримувати високий прибуток, їм потрібно багато рішень прийняти на основі даних, які є значною мірою доступними в їхніх системах, створених у величезному обсязі. Не всі дані вважаються даними знань та розумінь. Які, чому і які основні питання, про які мають вчені / аналітики даних задуматися, коли вони готуються визначити закономірності. За дуже простою думкою, видобуток даних - це як процес збивання молока для отримання вершкового масла.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо обміну даними та веб-майнінгу, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Обмін даними проти статистики - який краще
- 10 потужних кроків до ефективного планування веб-дизайну
- Обмін даними проти машинного навчання - 10 найкращих речей, які вам потрібно знати
- Кращі 3 речі, з яких можна дізнатися про майнінг даних проти розробки тексту
- Інструменти та методи, використовувані в процесі обміну даними