Разница между Data Mining и Web Mining
Интеллектуальный анализ данных : это концепция определения значительного шаблона из данных, который дает лучший результат. Выявление закономерностей откуда? Из данных, которые генерируются из систем.
Веб-майнинг . Процесс майнинга данных в сети называется веб-майнингом. Извлечение веб-документов и обнаружение шаблонов из них.
Пример: методы, применяемые для прогнозного анализа. (Прогноз погоды на основе определения закономерностей на основе данных истории)
Позволяет нам понять основные различия между интеллектуальным анализом данных и веб-анализом подробно в этом посте.
аналогия
Золото производится в процессе, называемом добычей золота. Он добывается и очищается от руды. Конечный результат добычи золота - драгоценный металл. Точно так же,
Чтобы получить ключевую информацию (данные, которые стоит) из необработанного источника, применяется метод интеллектуального анализа данных. Здесь шаблон, обнаруженный из необработанного источника данных, считается ценным для аналитика данных / исследователей данных, чтобы приступить к принятию решения, которое влияет на ценность для бизнеса.
Сбор данных
Проще говоря, интеллектуальный анализ данных - это концепция интеллектуального анализа знаний из различных наборов данных. Извлеченные знания в дальнейшем используются для предоставления прогнозов или рекомендаций. Данные для добычи доступны либо в хранилище данных, либо в других внешних системах. Данные могут быть доступны в разных таблицах с различными поведенческими характеристиками или атрибутами. Чтобы идентифицировать образец, должна быть идентифицирована корреляция между множественными наборами данных.
Шаги в интеллектуальном анализе данных
Поскольку интеллектуальный анализ данных является абстрактным, вот список необходимых шагов,
- Подготовка данных
- Открытие образца
- Построить модели для прогноза / рекомендации (чтобы упомянуть несколько случаев)
- Подводя итог стоимости модели
Веб майнинг
Веб-майнинг является абстрактным, поскольку существует три различных типа майнинга.
- Майнинг веб-контента
- Майнинг веб-структуры
- Майнинг использования веб
Веб-майнинг классы сбора информации 
Майнинг веб-контента
Данные с веб-страниц извлекаются для того, чтобы обнаружить различные шаблоны, которые дают значительную информацию. Существует много методов извлечения данных, таких как очистка веб-страниц (например, scrapy и Octoparse - это хорошо известные инструменты, которые выполняют процесс анализа веб-контента.
Один из лучших примеров - чтобы провести мероприятие или какую-либо программу, сначала организация должна проанализировать места (какое место лучше всего подходит для проведения программы, чтобы обеспечить полную посещаемость). Чтобы выполнить эти анализы, нужно собрать информацию о городе, штате и регионе, в которой находится событие от приглашенного. Любые данные о местоположении могут быть извлечены из Интернета. Вот тут-то и появляется майнинг веб-контента.
Майнинг веб-структуры
Данные из гиперссылок, которые ведут на разные страницы, собираются и подготавливаются для обнаружения шаблона. Чтобы просмотреть общедоступный профиль человека из блога или любой другой веб-страницы, есть вероятность, что он вставит свои ссылки в социальных сетях. Таким образом, данные извлекаются не только из одного источника, но и из вложенных страниц через гиперссылки, связанные с каждой страницей. Существуют различные алгоритмы для этого. (Пример: алгоритм PageRank)
Веб-майнинг использования:
Когда размещается веб-приложение, создается множество журналов веб-сервера, связанных с пользовательской веб-активностью приложения. Эти журналы рассматриваются как необработанные данные, в результате извлекаются значимые данные и идентифицируются шаблоны.
Например, для любого бизнеса в области электронной коммерции, когда они хотят расширить сферу деятельности или добавить усовершенствование для улучшения качества обслуживания клиентов, веб-активность пользователя через журналы приложений отслеживается и к ним применяется интеллектуальный анализ данных.
Веб-майнинг и интеллектуальный анализ данных являются более или менее похожими методами, но веб-майнинг - это все, что связано с анализом в сети. Интеллектуальный анализ данных не ограничивается Интернетом. Это традиционный процесс, который имеет место для любой аналитики данных.
Говоря о данных из Интернета, есть множество данных, которые можно наблюдать. Это могут быть структурированные данные (данные базы данных извлекаются через API, если они публикуются для общего доступа). Полуструктурированные данные - любая связанная веб-активность или даже журналы сервера. Или даже неструктурированные данные, такие как изображения и т. Д. (Если анализ изображений выполняется)
Сравнение личных данных между интеллектуальным анализом данных и веб-анализом (инфографика)
Ниже приведены 7 лучших сравнений Data Mining и Web Mining.
Ключевые отличия Data Mining от Web Mining
Ниже приведены различия между интеллектуальным анализом данных и веб-интеллектуальным анализом.
Веб-майнинг и анализ данных почти одинаковы, когда дело доходит до определения шаблонов. Но где и в чем отличие веб-майнинга от интеллектуального анализа данных. Какие данные и данные извлекаются откуда? Это два важнейших аспекта, определяющих разницу между интеллектуальным анализом данных и веб-анализом.
Веб-майнинг относится к интеллектуальному анализу данных, но он ограничен данными, относящимися к сети, и выявлением закономерностей. Интеллектуальный анализ данных - это обширная концепция, которая включает в себя несколько этапов, начиная от подготовки данных до проверки конечных результатов, которые приводят к процессу принятия решений в организации.
Сравнение данных и интеллектуального анализа данных
| Основа для сравнения | Сбор данных | Веб майнинг |
| концепция | Идентификация шаблона по данным, доступным в любых системах. | Идентификация шаблона из веб-данных. |
| Применение / варианты использования | Прогноз погоды с использованием исторических отчетов о погоде | Сканирование данных Хиты / методы PageRank |
| Кто это делает? | Ученые данных Инженеры данных | Ученые данных / Аналитики данных Инженеры данных |
| Процесс | Извлечение данных -> Обнаружение паттернов -> Разработка функции / ее решение (алгоритм) | Тот же процесс, но в Интернете с использованием веб-документов |
| инструменты | Алгоритмы машинного обучения | Пестрый, PageRank, Логи Apache |
| Насколько значительный | Многие организации полагаются на результаты науки о данных для принятия решений. | Извлечение данных из Интернета повлияет на существующий процесс извлечения данных. |
| Навыки и умения | Методы очистки данных, алгоритмы машинного обучения, статистика, вероятность | Знание уровня приложения, Инженерия данных, статистика, вероятность |
Заключение - Data Mining против веб-майнинга
Любые методы майнинга с данными должны обнаружить знания и то, насколько хорошо они могут быть использованы для достижения лучшего результата. Организациям, которые заинтересованы в расширении своего бизнеса и получении высокой прибыли, им нужно принимать множество решений на основе данных, которые в основном доступны в их системах, генерируемых в огромных объемах. Считается, что не все данные дают знания и понимание. Какие, почему и каковы основные вопросы, которые должны думать ученые-аналитики данных, когда они готовятся к выявлению закономерностей. В терминах очень непрофессионала, добыча данных похожа на процесс взбивания молока для производства масла.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по интеллектуальному анализу данных и веб-майнингу, их значению, сравнению «голова к голове», основным отличиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Data Mining и статистика - какая из них лучше
- 10 мощных шагов к эффективному планированию веб-дизайна
- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение - 10 лучших вещей, которые вам нужно знать
- Лучшие 3 вещи, которые нужно узнать о Data Mining против Text Mining
- Инструменты и методы, используемые в процессе интеллектуального анализа данных