Mentre si lavora nel campo dell’apprendimento automatico e dell’analisi dei dati, la profilazione dei dati e il data mining sono utilizzati in modo abbastanza esteso con varie definizioni sparse. I due termini sono spesso confusi e in alcuni casi le persone lo usano persino in modo intercambiabile. Mentre entrambi possono sembrare la stessa cosa, non lo sono. In primo luogo, il data mining è in uso da un po ‘di tempo, mentre la profilazione dei dati è un argomento relativamente raro e nuovo.
Con questo articolo, proviamo ad analizzare le differenze tra questi due argomenti in termini di concetti, applicazioni e altro. Qui iniziamo.
Comprensione dei due termini
Estrazione dei dati
Il data mining si riferisce al processo di identificazione dei modelli in un database predefinito. Effettua analisi o scoperte di conoscenza nei database per valutare il database esistente e set di dati di grandi dimensioni per trasformare dati grezzi in informazioni utili e trovare tendenze e modelli in esso.
Per dirla semplicemente, raccoglie i modelli e le conoscenze dai dati disponibili, identificando i dati validi, nuovi e potenzialmente utili e le tendenze nei dati per risolvere i problemi attraverso l’analisi dei dati in dati altrimenti dispersi.
Una volta identificate le correlazioni all’interno dei set di dati di grandi dimensioni, questa conoscenza viene inserita in aree come la business intelligence e l’analisi per comprendere i set di dati complessi e di grandi dimensioni in vari settori. Identifica i modelli nascosti, cerca nuove conoscenze preziose e non banali per generare informazioni utili.
Implica un’analisi statistica e algoritmica completa di un tipico set di dati esteso e l’interrogazione di un database per vari parametri. Ad esempio, può trasportare analisi del sentiment per sapere come si sentono le persone riguardo a un determinato prodotto o servizio. Alcuni degli strumenti standard di data mining sono RapidMiner, Apache SAMOA.
Profilazione dei dati
La profilazione dei dati, d’altra parte, analizza anche i dati grezzi da set di dati esistenti, ma per raccogliere statistiche o riepiloghi informativi sui dati. Chiamata anche archeologia dei dati, la profilazione dei dati viene utilizzata per ricavare informazioni sui dati stessi e valutare la qualità dei dati. Aiuta anche a valutare i set di dati per coerenza, unicità e logica mentre lo prepara per la successiva pulizia, integrazione e analisi.
Si occupa principalmente della qualità dei dati, in settori come il data warehousing aziendale, per identificare anomalie nei set di dati. Identifica i dati errati nella fase iniziale dei dati in modo che possano essere corretti al momento giusto.
Alcuni dei modi in cui è possibile condurre la profilazione dei dati sono media, minima, massima, percentile, frequenza, aggregati e altro. Gli strumenti di profilazione valutano il contenuto, la struttura e la qualità effettivi dei dati esplorando le relazioni esistenti tra raccolte di valori all’interno e tra i set di dati. Alcuni degli strumenti standard di profilazione dei dati sono Talend Open Studio, Aggregate Profiler e molti altri.
In breve, il data mining estrae informazioni fruibili facendo uso di sofisticati algoritmi matematici, mentre il profiling dei dati ricava informazioni sulla qualità dei dati per scoprire anomalie nel set di dati.
Tecniche di data mining e profiling dei dati
Estrazione dei dati
Alcune delle tecniche più comuni di data mining sono l’ apprendimento delle associazioni , il raggruppamento, la classificazione, la previsione, i modelli sequenziali, la regressione e altro ancora.
L’apprendimento dell’associazione è la tecnica più comunemente usata in cui le relazioni tra gli elementi vengono utilizzate per identificare i modelli. Si chiama anche tecnica di relazione.
La tecnica di classificazione classifica gli elementi o le variabili in un set di dati in gruppi o classi predefiniti. Utilizza la programmazione lineare, le statistiche, gli alberi decisionali e le reti neurali artificiali nel data mining.
La tecnica del clustering crea cluster di oggetti significativi che condividono le stesse caratteristiche. A differenza della classificazione che inserisce gli oggetti in classi predefinite, il clustering inserisce gli oggetti nelle classi da esso definite.
La tecnica di predizione prevede la relazione esistente tra variabili indipendenti e dipendenti nonché solo variabili indipendenti.
La tecnica dei modelli sequenziali viene utilizzata per identificare tendenze, modelli ed eventi simili in esso per un periodo di tempo.
Profilazione dei dati
I diversi tipi di profilazione dei dati sono:
Rilevamento della struttura o analisi della struttura che assicura che i dati siano coerenti e formattati correttamente. Esamina semplici statistiche di base nei dati.
La scoperta del contenuto, d’altra parte, esamina più da vicino i singoli elementi del database. Aiuta a identificare valori nulli o valori errati o ambigui.
Il rilevamento delle relazioni analizza il tipo di dati utilizzati per comprendere meglio le connessioni tra i set di dati. A partire dall’analisi dei metadati, si riduce all’identificazione delle sovrapposizioni di dati.
RIassumendo
Dopo una breve analisi dei due concetti, si può dire che alcune delle tecniche di data mining sono utilizzate per la profilazione dei dati. Il data mining è un concetto piuttosto ampio che si basa sul fatto che è necessario analizzare enormi volumi di dati in quasi tutti i domini e la profilazione dei dati aggiunge valore a tale analisi. Molti passaggi, come la pulizia e la preparazione dei dati, sono simili in entrambi i concetti ed è la gestione dei dati per un obiettivo diverso e ultimo che rende questi due diversi.
