Különbség az adatbányászat és a webbányászat között
Adatbányászat : A lényeges mintázatnak az adatokból történő azonosítása, amely jobb eredményt ad. A minták azonosítása honnan? A rendszerekből előállított adatok alapján.
Webbányászat : Az adatbányászat internetes végrehajtásának folyamatát nevezik webbányászatnak. Az internetes dokumentumok kibontása és a minták felfedezése belőlük.
Példa: A prediktív elemzéshez alkalmazott technikák. (Időjárás-előrejelzés a történelem adatainak azonosítása alapján)
Ez a bejegyzés részletesen megérti az adatbányászat és a webbányászat közötti főbb különbséget.
Az analógia
Az aranyat az aranybányászatnak nevezett eljárás útján állítják elő. Az ércből extrahálják és finomítják. Az aranybányászat végső eredménye a nemesfém. Hasonlóképpen,
A legfontosabb információk (érdemes adatok) nyers forrásból történő kinyeréséhez adatbányászati technikát alkalmaznak. Itt a nyers adatforrásból felfedezett mintát értékesnek tekintik az elemző / adattudósok számára az üzleti értéket befolyásoló döntéshozatal folytatása érdekében.
Adatbányászat
Egyértelmûen fogalmazva: az adatbányászat a különbözõ adatkészletekbõl származó bányászati ismeretek fogalma. A kinyert tudást tovább használják előrejelzések vagy ajánlások előterjesztésére. A kitermelhető adatok az adattárházban vagy más külső rendszerekben is elérhetők. Az adatok különböző táblázatokban állnak rendelkezésre, eltérő viselkedésükkel vagy tulajdonságaikkal. A minta azonosításához meg kell határozni a korrelációt a több adatkészlet között.
Az adatbányászat lépései
Mivel az adatbányászat elvont, itt található a felsorolt lépések listája,
- Adatok előkészítése
- Minta felfedezése
- Készítsen modelleket előrejelzés / ajánlás céljából (néhány eset megemlítésére)
- Összegezzük a modell értékét
Internetes bányászat
Az internetes bányászat elvont, mivel a bányászat háromféle technikája létezik.
- Internetes tartalom bányászat
- Webes struktúra bányászat
- Internetes használat bányászat
Információgyűjtés webbányászati osztályai 
Internetes tartalom bányászat
A weboldalak adatait kinyerik annak érdekében, hogy felfedezzék a különböző mintákat, amelyek jelentős betekintést nyújtanak. Számos módszer létezik az adatok kinyerésére, például a webkaparás (például - a scrapia és az Octoparse a jól ismert eszközök, amelyek elvégzik a webtartalom-kitermelési folyamatot).
Az egyik legjobb példa - Esemény vagy bármely program lebonyolításához először a szervezet elemezze a helyszíneket (melyik hely a legmegfelelőbb a program lebonyolításához úgy, hogy teljes részvétel legyen). Ezen elemzések elvégzéséhez össze kell gyűjteni a helyspecifikus információkat a városról, az államról és arról, hogy milyen messze van az esemény a meghívottól. Bármely helyspecifikus adat kinyerhető az internetről. A képen jelenik meg a webtartalom-bányászat.
Webszerkezet bányászat
A különböző oldalakhoz vezető hiperhivatkozásokból származó adatokat összegyűjtik és előkészítik a minta felfedezéséhez. Annak érdekében, hogy megnézhesse egy személy nyilvános profilját egy blogból vagy bármilyen más weboldalról, van esély arra, hogy beágyazza szociális média linkeit. Tehát az adatokat nem csak egyetlen forrásból, hanem az egymásba ágyazott oldalakból is kinyerik, az egyes oldalakhoz kapcsolódó hiperhivatkozások révén. Különböző algoritmusok léteznek ennek végrehajtására. (Példa: PageRank algoritmus)
Internetes használat bányászat:
Egy webes alkalmazás hosztolásakor rengeteg webkiszolgáló-napló áll rendelkezésre, amelyek az alkalmazás felhasználói webes tevékenységéről készülnek. Ezeket a naplókat nyers adatoknak tekintik, viszont az értelmes adatokat kinyerik és a mintákat azonosítják.
Például bármilyen e-kereskedelmi vállalkozás esetén, amikor bővíteni akarják az üzleti tevékenységet, vagy egy kiegészítőt szeretnének hozzáadni a jobb vevői élmény érdekében, a felhasználói webes tevékenységeket az alkalmazásnaplókon keresztül figyelik, és az adatok bányászatát alkalmazzák rajta.
A webbányászat és az adatbányászat többé-kevésbé hasonló technikák, de a webbányászat az interneten végzett elemzésről szól. Az adatbányászat nem korlátozódik az internetre. Ez egy hagyományos folyamat, amely bármilyen adatelemzéshez megtörténik.
Az internetről származó adatokról különféle adatok figyelhetők meg. Lehet strukturált adatok (az adatbázis-adatokat az API-n keresztül húzzák, ha azokat nyilvánosságra hozzák). Félig strukturált adatok - bármilyen webes tevékenységhez kapcsolódó, vagy akár szervernaplókat vonzhat. Vagy akár nem strukturált adatokat, például képeket stb. (Ha a képeken bármilyen elemzést végeznek)
Összehasonlítás az adatbányászat és a webbányászat között (Infographics)
Az alábbiakban az adatgyűjtés és az internetes bányászat hét legfőbb összehasonlítása található
Főbb különbségek az adatbányászat és a webbányászat között
Az alábbiakban bemutatjuk a különbséget az adatbányászat és a webbányászat között
Az internetes bányászat és az adatbányászat szinte hasonlóak a minták azonosításakor. De hol és mi a különbség a webbányászatban az adatbányászatban? Milyen adatok és adatok származnak honnan? Ez a két végső szempont, amely megkülönbözteti az adatbányászat és a webbányászat között.
A webbányászat az adatbányászat alá tartozik, de ez a webes adatokra és a minták azonosítására korlátozódik. Az adatbányászat egy hatalmas koncepció, amely több lépést foglal magában, az adatok előkészítésétől kezdve a végeredmények validálásáig, amelyek a szervezet döntési folyamatához vezetnek.
Adatbányászat és a webbányászat összehasonlító táblázata
| Az összehasonlítás alapja | Adatbányászat | Internetes bányászat |
| Koncepció | A minták azonosítása bármely rendszerben rendelkezésre álló adatok alapján. | Minta azonosítása webes adatok alapján. |
| Alkalmazási / felhasználási esetek | Időjárás-előrejelzés a történelmi időjárási jelentések alapján | Az adatok feltérképezése HITS / PageRank technikák |
| Ki csinálja ezt? | Adattudósok Adatmérnökök | Adattudósok / elemzők Adatmérnökök |
| Folyamat | Adatkitermelés -> Mintakeresés -> A szolgáltatás fejlesztése / megoldása (algoritmus) | Ugyanaz a folyamat, de az interneten, a webdokumentumok használatával |
| Eszközök | Gépi tanulási algoritmusok | szedett-vedett, PageRank, Apache naplók |
| Mennyire jelentős | Sok szervezet az adattudomány eredményeire támaszkodik a döntéshozatalban. | Az internettel kapcsolatos adatok vonzása befolyásolhatja a meglévő adatbányászati folyamatot. |
| szakértelem | Adattisztító technikák, gépi tanulási algoritmusok, statisztikák, valószínűség | Alkalmazási szintű ismeretek, Adattechnika, statisztika, valószínűség |
Következtetés - Adatbányászat és a webbányászat
Az adatokkal való bányászati technikák célja az ismeretek felfedezése és annak felhasználhatósága egy jobb eredmény elérése érdekében. Azoknak a szervezeteknek, amelyek nagy szerepet töltenek be vállalkozásuk fejlesztésében és nagy profitot keresnek, sok döntésre van szükségük ahhoz, hogy azokra az adatokra támaszkodjanak, amelyek rendszerükben nagymértékben rendelkezésre állnak humánus mennyiségben. Nem minden adatnak tekintik tudást és betekintést. Melyekre, miért és mi az a fő kérdés, amelyet az adattudósoknak / adatelemzőknek gondolkodniuk kell, amikor felkészülnek a minták azonosítására. Egy nagyon laikus szavak szerint az adatgyűjtés olyan, mint a tej forrázása vaj előállításához.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Adatbányászat és a Bányászat, azok jelentése, a fej-fej összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetés összefoglalójához. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Adatbányászat vs. statisztika - melyik a jobb
- 10 hatékony lépés a hatékony webdesign-tervezéshez
- Adatbányászat és gépi tanulás - 10 legjobb dolog, amit tudnod kell
- Adatbányászat és a szövegbányászat ismertetésének három legjobb dolga
- Az adatbányászati folyamatban használt eszközök és technikák