Razlika med rudarjenjem podatkov in spletnim rudarjenjem
Izvajanje podatkov : je koncept prepoznavanja pomembnega vzorca iz podatkov, ki daje boljši rezultat. Od kod prepoznavanje vzorcev? Iz podatkov, ki se pridobivajo iz sistemov.
Spletno rudarjenje : Proces izvajanja podatkovnega rudarjenja v spletu se imenuje Spletno rudarjenje. Pridobivanje spletnih dokumentov in odkrivanje vzorcev iz njih.
Primer: Tehnike, uporabljene za napovedno analizo. (Vremenska napoved temelji na določitvi vzorcev iz zgodovinskih podatkov)
Naj v tej objavi podrobneje razumemo večjo razliko med podatkovnim rudarjenjem in spletnim rudarjenjem.
Analogija
Zlato se pridobiva s postopkom, ki se imenuje pridobivanje zlata. Pridobivajo in rafinirajo iz rude. Končni rezultat rudarjenja zlata je plemenita kovina. Prav tako
Za pridobitev ključnih informacij (podatkov, ki so vredni) iz surovega vira, se uporablja tehnika rudarjenja podatkov. Tu se vzorec, odkrit iz surovega vira podatkov, šteje za dragocenega analitika / znanstvenike, da bi lahko nadaljeval z odločanjem, ki vpliva na poslovno vrednost.
Izkopavanje podatkov
Povedano povedano, rudarjenje podatkov je koncept rudarskega znanja iz različnih nizov podatkov. Pridobljeno znanje se nadalje uporablja za podajanje napovedi ali priporočil. Podatki, ki jih je treba izkopati, so na voljo v podatkovnem skladišču ali drugih zunanjih sistemih. Podatki so lahko na voljo v različnih tabelah z različnimi vedenjskimi lastnostmi ali atributi. Za prepoznavanje vzorca je treba določiti povezavo med več nabori podatkov.
Koraki pri pridobivanju podatkov
Ker je pridobivanje podatkov abstraktno, tukaj je seznam vključenih korakov,
- Priprava podatkov
- Odkrivanje vzorcev
- Sestavite modele, ki jih lahko napovedujejo / priporočajo (če omenimo nekaj primerov)
- Povzemanje vrednosti modela
Spletno rudarjenje
Spletno rudarjenje je izvleček, saj obstajajo tri različne vrste tehnik rudarjenja.
- Izdelava spletnih vsebin
- Spletna rudarska struktura
- Spletna uporaba rudarjenja
Spletni rudarski razredi zbiranja informacij 
Izdelava spletnih vsebin
Podatki s spletnih strani se pridobivajo z namenom odkriti različne vzorce, ki dajo pomemben vpogled. Obstaja veliko tehnik za pridobivanje podatkov, kot sta spletno strganje (na primer - scrap in Octoparse sta dobro znani orodji, ki izvajata postopek rudarjenja spletnih vsebin.
Eden najboljših primerov - Da bi izvedli dogodek ali kateri koli program, organizacija najprej analizira lokacije (katera lokacija je najprimernejša za vodenje programa, tako da se lahko udeleži polno) Za izvajanje teh analiz je treba zbrati podatke o mestu, državo in o tem, kako daleč je dogodek od povabljenega. Iz spleta se lahko pridobijo vsi podatki, specifični za lokacijo. Tu pride v sliko rudarjenje spletnih vsebin.
Spletne strukture rudarjenja
Podatki iz hiperpovezav, ki vodijo do različnih strani, se zbirajo in pripravijo, da bi odkrili vzorec. Če si želite ogledati javni profil osebe z bloga ali katere koli druge spletne strani, obstaja velika verjetnost, da bi vdelala svoje povezave v socialnih medijih. Podatki se torej ne pridobivajo samo iz enega samega vira, ampak tudi iz ugnezdenih strani preko hiperpovezav, povezanih z vsako stranjo. Za to obstajajo različni algoritmi. (Primer: algoritem PageRank)
Spletna uporaba rudarjenja:
Ko gostimo spletno aplikacijo, se o uporabnikovi spletni dejavnosti aplikacije ustvari veliko dnevnikov spletnih strežnikov. Ti dnevniki se štejejo za neobdelane podatke, v zameno pa se pridobijo pomembni podatki in identificirajo vzorci.
Na primer, za katero koli elektronsko poslovanje, ko želijo povečati obseg poslovanja ali dodati izboljšanje za boljšo izkušnjo strank, se spletna dejavnost uporabnika prek dnevnikov aplikacij nadzira in vanje se uporablja podatkovno rudarjenje.
Spletno rudarjenje in rudarjenje podatkov sta bolj ali manj podobni tehniki, vendar je za rudarsko obdelavo podatkov značilna analiza na spletu. Izvajanje podatkov ni omejeno na splet. To je tradicionalen postopek, ki poteka za vsako analitiko podatkov.
Ko govorimo o podatkih s spleta, obstajajo različni podatki, ki jih je mogoče opaziti. Lahko so strukturirani podatki (podatki baze podatkov se vlečejo prek API-ja, če so objavljeni za javnost). Polstrukturirani podatki - vse spletne povezave ali celo strežniški dnevniki. Ali celo nestrukturirani podatki, kot so slike itd. (Če se na slikah izvede kakšna analiza)
Primerjava med obdelavo podatkov in spletnim rudarjenjem (Infographics)
Spodaj je zgornjih 7 primerjav med podatkovnim rudarjenjem in spletnim rudarjenjem
Ključne razlike med podatkovnim rudarjenjem in spletnim rudarjenjem
Sledi razlika med rudarjenjem podatkov in spletnim rudarjenjem, kot sledi
Spletno rudarjenje in rudarjenje podatkov sta si skoraj podobna, ko gre za prepoznavanje vzorcev. Toda kje in kakšna je razlika pri spletnem rudarjenju od rudarjenja podatkov. Kateri podatki in podatki se črpajo od kod? To sta dva končna vidika, ki prinašata razliko med rudanjem podatkov in spletnim rudarjenjem.
Spletno rudarjenje spada pod podatkovno rudarjenje, vendar je to omejeno na podatke, povezane s spletom, in določanje vzorcev. Izvajanje podatkov je obsežen koncept, ki vključuje več korakov od priprave podatkov do potrjevanja končnih rezultatov, ki vodijo do procesa odločanja za organizacijo.
Primerjava podatkov v primerjavi s spletno rudarsko tabelo
| Osnove za primerjavo | Izkopavanje podatkov | Spletno rudarjenje |
| Koncept | Identifikacija vzorca iz podatkov, ki so na voljo v katerem koli sistemu. | Identifikacija vzorca iz spletnih podatkov. |
| Primeri uporabe / uporabe | Vremenska napoved z uporabo zgodovinskih vremenskih poročil | Pazenje podatkov HITS / PageRank tehnike |
| Kdo to počne? | Podatkovni strokovnjaki Podatkovni inženirji | Znanstveniki / analitiki podatkov Podatkovni inženirji |
| Proces | Pridobivanje podatkov -> Odkrivanje vzorca -> Razvijte funkcijo / jo rešite (Algoritem) | Isti postopek, vendar na spletu z uporabo spletnih dokumentov |
| Orodja | Algoritmi strojnega učenja | Scrappy, PageRank, Apache dnevniki |
| Kako pomembno | Mnoge organizacije se pri odločanju zanašajo na rezultate znanstvenih podatkov. | Vlečenje podatkov, povezanih s spletom, bi vplivalo na obstoječi postopek pridobivanja podatkov. |
| Spretnosti | Tehnike čiščenja podatkov, algoritmi strojnega učenja, statistika, verjetnost | Znanje na ravni aplikacij, Podatkovni inženiring, statistika, verjetnost |
Zaključek - Podatkovno rudarjenje v primerjavi s spletnim rudarjenjem
Vsaka rudarska tehnika s podatki naj bi odkrila znanje in kako dobro bi ga lahko uporabili za doseganje boljših rezultatov. Organizacije, ki želijo okrepiti svoje podjetje in prinašajo velik dobiček, potrebujejo veliko odločitev na podlagi podatkov, ki so v veliki meri na voljo v njihovih sistemih, ustvarjenih v hudem obsegu. Za vse podatke ne velja, da dajejo znanje in vpogled. Kateri, zakaj in kaj so glavna vprašanja, na katere morajo znanstveniki / analitiki podatkov razmišljati, ko se pripravljajo na prepoznavanje vzorcev. V zelo laičnem izrazu je pridobivanje podatkov podobno postopku strganja mleka, da bi se pripravilo maslo.
Priporočeni članek
To je vodnik za pridobivanje podatkov v primerjavi s spletnim rudarjenjem, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, primerjalno tabelo in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Statistični podatki rudarjenja podatkov - kateri je boljši
- 10 zmogljivih korakov do učinkovitega načrtovanja spletnih strani
- Izvajanje podatkov v primerjavi z strojnim učenjem - 10 najboljših stvari, ki jih morate vedeti
- Najboljše 3 stvari, ki jih morate naučiti o rudarjenju podatkov v primerjavi z rudanjem besedil
- Orodja in tehnike, ki se uporabljajo pri postopku pridobivanja podatkov