Ero tiedon louhinnan ja Web-louhinnan välillä
Tietojen louhinta : Se on käsite merkittävän kuvion tunnistamiseksi tiedoista, joka antaa paremman lopputuloksen. Kuinka tunnistaa mallit mistä? Järjestelmistä luotujen tietojen perusteella.
Web-louhinta : Tietojen louhinnan suorittamisprosessia verkossa kutsutaan Web-louhinnaksi. Web-asiakirjojen purkaminen ja mallien löytäminen niistä.
Esimerkki: Ennustavaan analyysiin käytetyt tekniikat. (Sääennuste perustuu tunnisteiden tunnistamiseen historiatiedoista)
Antaa meidän ymmärtää yksityiskohtaisesti tiedonhankinnan ja Web-kaivostoiminnan väliset erot tässä viestissä yksityiskohtaisesti.
analogia
Kulta tuotetaan prosessissa, jota kutsutaan kullan louhinnaksi. Se uutetaan ja puhdistetaan malmista. Kullan louhinnan lopputulos on jalometalli. Samoin
Avaintietojen (arvokkaan tiedon) saamiseksi raa'asta lähteestä käytetään tiedon louhintatekniikkaa. Tässä raa'asta tietolähteestä löydettyä mallia pidetään arvokkaana data-analyytikoille / tietotieteilijöille liiketoiminnan arvoon vaikuttavan päätöksenteon jatkamiseksi.
Tietojen louhinta
Tietojen louhinta on selkeästi käsitettä eri tietoryhmistä peräisin olevan tiedon louhintaan. Luovaa tietoa käytetään edelleen ennusteiden tai suositusten tarjoamiseen. Luovutettavat tiedot ovat saatavilla joko tietovarastoista tai muista ulkoisista järjestelmistä. Tiedot voisivat olla saatavana eri taulukoissa sen erilaisilla käyttäytymis- tai ominaisuuksilla. Kuvion tunnistamiseksi on tunnistettava korrelaatio useiden tietojoukkojen välillä.
Tietojen louhinnan vaiheet
Koska tiedon louhinta on abstrakti, tässä on luettelo tarvittavista vaiheista,
- Tietojen valmistelu
- Kuvion löytäminen
- Rakenna malleja ennustettavaksi / suositelluksi (mainitakseni muutama tapaus)
- Yhteenveto mallin arvosta
Web-kaivostoiminta
Web-kaivostoiminta on abstrakti, koska kaivostoiminnassa on kolme erityyppistä tekniikkaa.
- Verkkosisällön louhinta
- Web-rakenteen louhinta
- Verkkokäytön louhinta
Tietojenkeruun verkkokaivosluokat 
Verkkosisällön louhinta
Verkkosivujen tiedot puretaan, jotta löydetään erilaisia malleja, jotka antavat merkittävän käsityksen. Tietojen purkamiseen on monia tekniikoita, kuten web-kaavin (esimerkiksi - scrapy ja Octoparse ovat tunnettuja työkaluja, jotka suorittavat verkkosisällön louhintaprosessin.
Yksi parhaimmista esimerkeistä - Tapahtuman tai minkä tahansa ohjelman toteuttamiseksi organisaatio analysoi ensin sijainnit (mikä sijainti soveltuu parhaiten ohjelman suorittamiseen, jotta koko läsnäolo tapahtuu). Näiden analyysien suorittamiseksi on kerättävä sijaintikohtaisia tietoja kaupungista, valtiosta ja siitä, kuinka kaukana tapahtuma kutsutulta sijaitsee. Mistä tahansa sijaintikohtaisesta tiedosta voidaan purkaa verkosta. Sieltä kuvaan tulee verkkosisällön louhinta.
Web-rakenteen louhinta
Eri sivuille johtavien hyperlinkkien tiedot kerätään ja valmistellaan kuvion löytämiseksi. Jos haluat tarkastella henkilön julkista profiilia blogista tai muulta verkkosivulta, on mahdollista, että hän upottaa heidän sosiaalisen median linkit. Joten, tietoja ei vain poisteta yhdestä lähteestä, vaan myös sisäkkäisistä sivuista kunkin sivun hyperlinkkien kautta. Tämän suorittamiseksi on olemassa useita algoritmeja. (Esimerkki: PageRank-algoritmi)
Verkkokäytön louhinta:
Kun verkkosovellus isännöidään, on paljon verkkopalvelinlokeja, jotka saadaan aikaan sovelluksen käyttäjän verkkotoiminnoista. Näitä lokeja pidetään raa'ana tietona vastineeksi merkitykselliset tiedot puretaan ja mallit tunnistetaan.
Esimerkiksi minkä tahansa verkkokaupan kohdalla, kun halutaan lisätä liiketoiminnan laajuutta tai lisätä lisälaite paremman asiakaskokemuksen aikaansaamiseksi, käyttäjän verkkotoimintaa sovelluslokkien kautta tarkkaillaan ja siihen käytetään tiedon louhintaa.
Web-kaivostoiminta ja tiedonlouhinta ovat enemmän tai vähemmän samankaltaisia tekniikoita, mutta web-kaivostoiminta on kaiken analysointia verkossa. Tiedon louhinta ei ole rajoitettu verkkoon. Se on perinteinen prosessi, joka tapahtuu kaikelle data-analyysille.
Verkkotiedoista puhuttaessa on olemassa erilaisia tietoja, joita voidaan havaita. Se voisi olla jäsennelty data (tietokantatiedot vedetään API: n kautta, jos ne julkaistaan julkisesti). Puolirakenteinen data - kaikki verkkotoimintaan liittyvät tai jopa palvelinlokit vetoavat. Tai jopa jäsentämätöntä tietoa, kuten kuvia jne. (Jos kuville suoritetaan analyysi)
Tietojen louhinnan ja verran louhinnan välinen vertailu (infografia)
Alla on seitsemän tärkeintä vertailua tiedon louhinnan ja verkon louhinnan välillä
Tärkeimmät erot datan louhinnan ja verkon louhinnan välillä
Seuraava on ero tiedon louhinnan ja Web-louhinnan välillä ovat seuraavat
Verkon kaivos ja tiedon louhinta ovat molemmat lähes samankaltaisia kuvioiden tunnistamisessa. Mutta missä ja mikä on web-kaivostoiminnan ero tiedonlouhinnasta. Millaista tietoa mistä on otettu? Nämä ovat kaksi lopullista näkökohtaa, jotka tuovat eroa tiedon louhinnan ja Web-louhinnan välillä.
Web-kaivostoiminta kuuluu tiedonlouhintaan, mutta tämä rajoittuu verkkoon liittyvään tietoon ja kuvioiden tunnistamiseen. Tietojen louhinta on laaja käsite, joka käsittää useita vaiheita datan valmistelusta aina lopputulosten vahvistamiseen, jotka johtavat organisaation päätöksentekoprosessiin.
Tietojen louhinta vs. web-louhinnan vertailutaulukko
| Vertailun perusteet | Tietojen louhinta | Web-kaivostoiminta |
| Konsepti | Kuvion tunnistus kaikissa järjestelmissä käytettävissä olevista tiedoista. | Kuvion tunnistaminen verkkotiedoista. |
| Sovellus- / käyttötapaukset | Sääennuste historiallisten sääraporttien avulla | Tietojen indeksointi HITS / PageRank tekniikat |
| Kuka tekee tämän? | Tietotieteilijät Tietoinsinöörit | Tietotieteilijät / Data-analyytikot Tietoinsinöörit |
| Käsitellä asiaa | Tiedonkeruu -> Kuvion löytäminen -> Ominaisuuden kehittäminen / ratkaiseminen (algoritmi) | Sama prosessi, mutta verkossa käyttämällä verkkodokumentteja |
| Työkalut | Koneoppimisalgoritmit | Suttuinen, Sivujärjestys, Apache-lokit |
| Kuinka merkittävä | Monet organisaatiot luottavat tietotekniikan tuloksiin päätöksenteossa. | Verkkoon liittyvä tiedonsiirto vaikuttaisi olemassa olevaan tiedon louhintaprosessiin. |
| Skills | Tietojen puhdistustekniikat, koneoppimisalgoritmit, tilastotiedot, todennäköisyys | Sovellustason tiedot, Tietotekniikka, tilastot, todennäköisyys |
Johtopäätös - tiedon louhinta vs. web-louhinta
Kaikilla kaivostekniikoilla, joilla on tietoa, on löytää tieto ja kuinka hyvin sitä voidaan käyttää paremman lopputuloksen saavuttamiseen. Organisaatiot, jotka haluavat parantaa liiketoimintaansa ja ansaita suuria voittoja, tarvitsevat monia päätöksiä, jotka tehdään perustuen tietoihin, jotka ovat suurelta osin käytettävissä heidän järjestelmissään, jotka on tuotettu humongomissa määrin. Kaikkien tietojen ei katsota antavan tietoja ja oivalluksia. Mihin, miksi ja mitkä ovat tärkeimmät kysymykset, joita tutkijoiden / data-analyytikkojen on ajateltava valmistautuessaan tunnistamaan kuviot. Hyvin maallikolla termi tiedon louhinta on kuin prosessi maidon vaihtamiseksi voin valmistamiseksi.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut opas tiedon louhintaan vs. web-louhintaan, niiden tarkoituksiin, vertailusta pään ja pään välillä, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Tietojen louhinnan vs. tilastot - mikä on parempi
- 10 tehokasta vaihetta tehokkaaseen verkkosuunnitteluun
- Tietojen louhinta vs koneoppiminen - 10 parasta mitä sinun tarvitsee tietää
- Tietojen louhinnasta ja tekstin louhinnasta opitut 3 parasta asiaa
- Tietojen louhintaprosessissa käytetyt työkalut ja tekniikat