Care este diferența dintre extracția datelor și stocarea datelor
Share
Principala diferență dintre mineritul de date și depozitarea datelor este aceea extragerea datelor este procesul de identificare a modelelor dintr-o cantitate imensă de date, în timp ce depozitarea datelor este procesul de integrare a datelor din mai multe surse de date într-o locație centrală.
Mineritul de date este procesul de descoperire a tiparelor în seturi de date mari. Utilizează diferite tehnici, cum ar fi clasificarea, regresia etc., pentru a lua decizii de afaceri. Pe de altă parte, depozitarea datelor este procesul de extragere, transformare și încărcare a datelor din mai multe surse de date în depozitul de date. Tehnicile de extragere a datelor pot fi aplicate într-un depozit de date pentru a descoperi modele utile.
Domenii cheie acoperite
1. Ce este Data Mining
- Definiție, funcționalitate
2. Ce este depozitarea datelor?
- Definiție, funcționalitate
3. Diferența dintre extracția datelor și stocarea datelor
- Compararea diferențelor cheie
Termeni cheie
Data Mining, depozitarea datelor, date
Ce este Data Mining
Extracția de date este procesul de descoperire a tiparelor într-un set mare de date. Cu alte cuvinte, extragerea de date extrage noi modele, relații între entitățile de date. Datele minate ar trebui să fie noi, corecte și ar trebui să aibă o utilizare potențială.
Procesul de extragere a informațiilor utile din date implică mai mulți pași. Primul pas este selectarea datelor. Datele provin din mai multe surse și au mai multe formate. Prin urmare, toate datele sunt integrate și stocate într-o singură locație denumită depozit de date. Al doilea pas este preprocesarea. Aceasta implică rezumarea, normalizarea și agregarea. Aceste transformări ajută la transformarea datelor în date minuțioase. Al treilea pas este extragerea datelor. Utilizează tehnici sau algoritmi cum ar fi gruparea, regresia, clasificarea pentru a extrage modelele de date. Cel de-al patrulea pas este evaluarea modelului. Verifică precizia rezultatului obținut. Ultimul pas este reprezentarea rezultatelor folosind grafice.
Figura 1: Exploatarea datelor
Principalele tehnici de efectuare a activităților de extragere a datelor sunt detectarea anomaliilor, mineritul regulat de asociere, gruparea, clasificarea și regresia. În primul rând, detectarea anomaliilor ajută la identificarea modelelor neobișnuite pentru a înțelege variația datelor. În al doilea rând, mineritul regulat de asociere ajută la găsirea unor modele interesante de asociere între variabile. În al treilea rând, gruparea identifică clase în date care sunt similare unul cu celălalt. În al patrulea rând, clasificarea identifică clasele la care aparține o observație. În cele din urmă, regresiile ajută la găsirea relației dintre variabile. Acestea sunt principalele tehnici utilizate în exploatarea datelor.
Ce este depozitarea datelor?
Într-o organizație de afaceri, datele se găsesc în diferite baze de date. În primul rând, se extrag și se transformă date din surse multiple. Apoi, acestea sunt încărcate într-o locație centrală numită un depozit de date. Stocarea datelor este procesul de încărcare a datelor din diverse surse de date într-un depozit de date. Apoi, pot fi aplicate diverse strategii pentru a analiza date pentru a sprijini utilizatorii finali să ia decizii de afaceri. Mai mult, datele din antrepozitul de date pot fi împărțite în martor de date. Aceste date mart au date pentru un anumit set de utilizatori. De exemplu, departamentul de resurse umane poate folosi datele lor. Departamentul de vânzări poate utiliza martul de vânzări și așa mai departe.
Figura 2: Depozitul de date
Depozitele de date sunt orientate pe subiect, integrate, variante de timp și nonvolatile. Un depozit de date este orientat spre subiect. Oferă cunoștințe despre un subiect decât operațiile în curs. Este integrat deoarece consolidează datele din diferite surse de date. Datele din depozit oferă informații cu privire la o anumită perioadă de timp. Deci, este varianta de timp. În cele din urmă, aceasta asigură non-volatilitate deoarece, după încărcarea datelor în depozit, datele nu ar trebui să fie șterse sau actualizate. Pe scurt, depozitarea datelor este benefică pentru luarea deciziilor pentru organizație.
Diferența dintre extracția datelor și stocarea datelor
Definiție
Extracția de date este procesul de descoperire a modelelor în seturi de date mari care implică metode la intersecția dintre învățarea mașinilor, statisticile și sistemele de baze de date. Stocarea datelor este procesul de extragere, transformare și încărcare a datelor din mai multe surse de date într-o locație centrală numită un depozit de date.
Proces
În exploatarea datelor, datele sunt analizate periodic. Datele sunt stocate periodic în depozitul de date.
Date
Data mining analizează un eșantion de date, în timp ce depozitul de date stochează o cantitate imensă de date.
folosire
Explorarea datelor descoperă modele în date pentru o mai bună luare a deciziilor. Pe de altă parte, stocarea datelor oferă un mecanism pentru o organizație de a stoca o cantitate imensă de date.
Concluzie
Diferența dintre exploatarea datelor și depozitarea datelor este că extragerea de date este procesul de identificare a tiparelor dintr-o cantitate imensă de date, în timp ce depozitarea datelor este procesul de integrare a datelor din mai multe surse de date într-o locație centrală. De obicei, inginerii efectuează antrepozitarea datelor, iar utilizatorii de afaceri efectuează extragerea de date cu ajutorul inginerilor.
Referinţă:
1. Exploatarea datelor utilizând R | Tutorial pentru miniere de date pentru începători R Tutorial pentru incepatori Edureka, Edureka !, 8 noiembrie 2017, disponibil aici.
2. Tutorial pentru depozitul de date pentru începători Concepte pentru depozitele de date Depozitarea datelor Edureka, Edureka !, 22 iunie 2017, disponibil aici.
Datorită fotografiei:
1. "Data Mining" de Arbeck - Muncă proprie (CC BY 3.0) prin Wikimedia Commons
2. "Prezentare generală a depozitului de date" de Hhultgren - Activitate proprie (Domeniul Public) prin Wikimedia Commons
