データベース内のデータのコレクションは、データセットと呼ばれます。それらは、列と行で構成される表形式です。すべての列は変数を構成し、各行は値を表します。アプリケーションのデータセットを選択する前の基本的な要件の1つは、データセットとそのメタデータを理解することです。このための2つのプロセスは、データマイニングとデータプロファイリングです。
データマイニングとデータプロファイリング
データマイニングとデータプロファイリングの違いは、データマイニングは特定のデータからパターンを収集するプロセスであるということです。一方、データプロファイリングは、データセットからメタデータを見つけるプロセスです。データマイニングでは、さまざまな方法論を適用して情報を抽出します。データプロファイリングでは、データを分析して要約を収集します。
データマイニングは、大量のデータを分析してビジネスインテリジェンスを特定する手順です。これは、企業がリスクを軽減し、機会をつかみ、問題を解決するのに役立ちます。データマイニングは、手動で多くの時間を消費するビジネスでの質問に対する答えを見つけるのに役立ちます。多数の統計手法を使用してデータを調べます。
データの要約を作成および調査するプロセスは、データプロファイリングと呼ばれます。これにより、あらゆるデータに対する重要な洞察が得られます。企業はこのデータを活用できます。データプロファイリングは、データを調べて、その品質と正当性を判断します。アルゴリズムは、最小、最大、平均、頻度などのデータセットの特性を検出します。
データマイニングとデータプロファイリングの比較表
| 比較のパラメータ | データマイニング | データプロファイリング |
| 意味 | これは、任意のデータからパターンを収集するプロセスです。 | これは、特定のデータセットでメタデータを見つけるプロセスです。 |
| 目的 | 問題を解決するためのデータをマイニングする。 | 情報の基盤を形成する。 |
| 仕事 | 分類、要約、回帰、推定、および説明。 | 統計または要約の選択。 |
| ツール | ApacheSAMOAとRapidMiner。 | アグリゲートプロファイラーとTalendオープンスタジオ |
| 働く | 方法論による情報の抽出。 | 生データの調査。 |
データマイニングとは何ですか？
データマイニングは、大規模なデータセットの相関関係とパターンを特定して、知識を引き出すタスクです。この役立つ情報は、ビジネスインテリジェンスのいくつかの分野で使用できます。複雑なデータセットを理解する目的は、科学、ビジネス、エンジニアリングのすべての分野で類似しています。簡単に言えば、データマイニングはデータから知識をマイニングすることです。
データマイニングは、ビジネスのいくつかの分野で使用できます。いくつかのセクターは、マーケティングと販売、ヘルスケア、教育、および製品開発です。正しく使用すれば、競合他社に対して大きなアドバンテージを得ることができます。それはあなたが顧客について学び、あなたの収入を増やし、新しいマーケティング戦略を考えそしてコストを削減することを可能にします。
データマイニングプロジェクトは、正しいデータを収集し、分析のために準備することから始まります。データの品質が悪い場合は、良い結果を期待しないでください。データマイニング担当者は、情報の品質が十分であることを確認する必要があります。彼らは信頼できる結果を達成するために基本的な手順に従います-
豊富な量のデータが、前例のない量でいくつかの形式でビジネスに流れ込んでいます。ビジネスの成功は、洞察をどれだけ効果的に発見し、プロセスと決定に含めるかにかかっています。データマイニングは、現在と過去を理解することにより、企業がより良い未来を持つことを許可します。
データプロファイリングとは何ですか？
データプロファイリングは、特定のデータセットから生データを抽出するタスクです。これを行う目的は、データに関する統計または要約を収集することです。これは、データセットのメタデータを決定するために存在する一連のアクティビティです。メタデータには、新しいデータセットを理解するのに役立つ統計または列間の依存関係が含まれます。
データプロファイリングを使用して、データに関する有用な情報を導き出し、その品質を評価できます。これにより、データセットの異常を発見することもできます。情報を選別して、その正当性と品質を判断します。分析アルゴリズムは、頻度、平均、最大、最小などのデータセットの特性を検出します。
データプロファイリングのアプリケーションは、データベースに関する情報を収集することにより、データベースを分析します。データプロファイリングには3つのタイプがあります-
現在、企業は大量のデータをクラウドに保存しています。したがって、効果的なデータプロファイリングは時間の必要性です。クラウドベースのデータにより、企業はペタバイトのデータを保持できます。基準を維持することが重要です。
データマイニングとデータプロファイリングの主な違い
結論
データのプライバシーは、誰もが毎回実行する必要のある重要なタスクの1つです。今日、人々はすべてをオンラインで共有する必要があるため、ラップトップまたは携帯電話のいずれかでデータを保持しています。単一の会社が何百もの顧客に関する情報を保持しながら、顧客の身元が安全であることを確認します。
彼らは人々が彼らを信頼することができ、会社の評判が落ちないようにするためにこれを行います。個人情報が漏洩した場合は、悪いことをする準備をしてください。多くの政府企業は、データを安全に保つために毎年数千ドルを費やしています。
平均的な人は多額のお金を使うことはありませんが、データを保護するためにいくつかの手順を実行できます。泥棒が何かを盗まないように、メールスロットを使用してください。また、すべてのアカウントに強力なパスワードを使用してください。
参考文献
2.
