Koleksi data dalam pangkalan data dikenali sebagai set data. Mereka berada dalam format jadual yang terdiri daripada lajur dan baris. Setiap lajur membentuk pembolehubah, manakala setiap baris mewakili nilai. Salah satu keperluan asas sebelum memilih set data untuk sebarang aplikasi ialah- memahami set data dan metadatanya. Dua proses untuk ini ialah- Perlombongan data dan pemprofilan Data.
Perlombongan Data lwn Pemprofilan Data
Perbezaan antara perlombongan data dan pemprofilan data ialah- perlombongan data ialah proses mengumpul corak daripada mana-mana data tertentu. Sebaliknya, pemprofilan data ialah proses mencari metadata daripada set data. Dalam perlombongan data, anda menggunakan pelbagai metodologi untuk mengekstrak maklumat. Semasa dalam pemprofilan data, anda menganalisis data untuk mengumpul ringkasan.
Perlombongan data ialah prosedur menganalisis sejumlah besar data untuk mencari risikan perniagaan. Ia membantu syarikat mengurangkan risiko, merebut peluang dan menyelesaikan masalah. Perlombongan data membantu dalam mencari jawapan untuk soalan dalam perniagaan yang memakan banyak masa secara manual. Ia menggunakan sejumlah besar teknik statistik untuk memeriksa data.
Proses mencipta dan memeriksa ringkasan data dikenali sebagai pemprofilan data. Ia menghasilkan cerapan kritikal terhadap sebarang data. Syarikat boleh memanfaatkan data ini untuk kelebihan mereka. Pemprofilan data melihat melalui data untuk menentukan kualiti dan kesahihannya. Algoritma menemui ciri dalam set data seperti minimum, maksimum, min dan kekerapan.
Jadual Perbandingan Antara Perlombongan Data dan Pemprofilan Data
| Parameter Perbandingan | Perlombongan Data | Pemprofilan Data |
| Definisi | Ia adalah satu proses mengumpul corak daripada mana-mana data. | Ia adalah satu proses mencari metadata dalam mana-mana set data tertentu. |
| tujuan | Untuk melombong data untuk menyelesaikan masalah. | Untuk membentuk asas maklumat. |
| Tugasan | Pengelasan, rumusan, regresi, anggaran dan huraian. | Memilih statistik atau ringkasan. |
| Alatan | Apache SAMOA dan Rapid miner. | Pemprofil agregat dan studio terbuka Talend |
| sedang bekerja | Pengekstrakan maklumat melalui metodologi. | Meneliti data mentah. |
Apakah Perlombongan Data?
Perlombongan data ialah tugas mengenal pasti korelasi dan corak dalam set data yang besar untuk memperoleh sedikit pengetahuan. Anda boleh menggunakan maklumat berguna ini dalam beberapa bidang Perisikan Perniagaan. Tujuan memahami set data kompleks adalah serupa dalam setiap bidang sains, perniagaan dan kejuruteraan. Dengan kata mudah, perlombongan data ialah perlombongan pengetahuan daripada data.
Anda boleh menggunakan perlombongan data dalam beberapa bidang perniagaan. Beberapa sektor ialah pemasaran dan jualan, penjagaan kesihatan, pendidikan dan pembangunan produk. Anda boleh memperoleh kelebihan yang mendalam berbanding pesaing anda jika anda menggunakannya dengan betul. Ia membolehkan anda belajar tentang pelanggan, meningkatkan hasil anda, memikirkan strategi pemasaran baharu dan mengurangkan kos.
Projek perlombongan data bermula dengan mengumpul data yang betul dan menyediakannya untuk analisis. Jika kualiti data kurang baik, maka jangan mengharapkan hasil yang baik. Pelombong data mesti memastikan kualiti maklumat adalah memuaskan. Mereka mengikuti langkah asas untuk mencapai hasil yang boleh dipercayai-
Jumlah data yang mencukupi mengalir ke dalam perniagaan dalam beberapa format pada volum yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Kejayaan perniagaan bergantung pada keberkesanan anda menemui cerapan dan memasukkannya dalam proses dan keputusan. Perlombongan data membenarkan syarikat untuk mempunyai masa depan yang lebih baik dengan memahami masa kini dan masa lalu.
Apakah itu Pemprofilan Data?
Pemprofilan data ialah tugas mengekstrak data mentah daripada mana-mana set data yang diberikan. Tujuan melakukan ini adalah untuk mengumpul statistik atau ringkasan tentang data. Ia ialah satu set aktiviti yang ada untuk menentukan metadata set data. Metadata termasuk statistik atau kebergantungan antara lajur yang membantu dalam memahami set data baharu.
Anda boleh menggunakan pemprofilan data untuk mendapatkan maklumat berguna tentang data dan menilai kualitinya. Melalui ini, anda juga boleh menemui anomali dalam set data. Ia menyaring maklumat untuk menentukan kesahihan dan kualitinya. Algoritma analitik mengesan ciri dalam set data seperti kekerapan, min, maksimum dan minimum.
Aplikasi dalam pemprofilan data menganalisis pangkalan data dengan mengumpul maklumat mengenainya. Terdapat tiga jenis pemprofilan data-
Pada masa kini, syarikat menyimpan sejumlah besar data dalam awan. Jadi pemprofilan data yang berkesan adalah keperluan pada masa itu. Data berasaskan awan membolehkan perniagaan menyimpan petabait data. Adalah penting untuk mengekalkan piawaian.
Perbezaan Utama Antara Perlombongan Data dan Pemprofilan Data
Kesimpulan
Privasi data adalah salah satu tugas penting yang semua orang harus lakukan setiap masa. Pada masa kini, orang ramai menyimpan data mereka- sama ada komputer riba atau telefon mudah alih kerana mereka perlu berkongsi segala-galanya dalam talian. Satu syarikat menyimpan maklumat mengenai ratusan pelanggannya sambil memastikan identiti mereka selamat.
Mereka melakukan ini supaya orang boleh mempercayai mereka dan reputasi syarikat tidak jatuh. Jika beberapa maklumat peribadi bocor, maka bersiaplah untuk beberapa perkara buruk yang akan datang kepada anda. Banyak syarikat kerajaan membelanjakan beribu-ribu dolar setiap tahun untuk memastikan data mereka selamat dan terjamin.
Rata-rata orang tidak mempunyai jumlah wang yang besar untuk dibelanjakan, tetapi dia boleh mengikuti beberapa langkah untuk melindungi datanya. Gunakan slot mel untuk mengelak daripada membiarkan pencuri mencuri apa-apa. Juga, gunakan kata laluan yang kukuh untuk semua akaun anda.
Rujukan
2.
