Różnica między eksploracją danych a eksploracją sieci
Eksploracja danych : jest to koncepcja identyfikowania znaczącego wzorca na podstawie danych, która daje lepszy wynik. Rozpoznawanie wzorców skąd? Z danych generowanych z systemów.
Eksploracja sieci : proces przeprowadzania eksploracji danych w sieci nazywa się eksploracją sieci. Wyodrębnianie dokumentów internetowych i odkrywanie z nich wzorców.
Przykład: techniki zastosowane do analizy predykcyjnej. (Prognoza pogody oparta na identyfikacji wzorców na podstawie danych historycznych)
Pozwala nam zrozumieć istotną różnicę między eksploracją danych a eksploracją sieci szczegółowo w tym poście.
Analogia
Złoto jest wytwarzane w procesie zwanym wydobyciem złota. Jest wydobywany i rafinowany z rudy. Ostatecznym rezultatem wydobycia złota jest metal szlachetny. Również,
Aby uzyskać kluczowe informacje (dane, które są wartościowe) z surowego źródła, stosuje się technikę eksploracji danych. W tym przypadku wzorzec wykryty z surowego źródła danych jest uważany za cenny dla analityka danych / badaczy danych w celu podjęcia decyzji, która wpływa na wartość biznesową.
Eksploracja danych
Mówiąc wprost, eksploracja danych to koncepcja eksploracji wiedzy z różnych zestawów danych. Zdobyta wiedza jest dalej wykorzystywana do przedstawiania prognoz lub zaleceń. Dane do wydobycia są dostępne w hurtowni danych lub w innych systemach zewnętrznych. Dane mogą być dostępne w różnych tabelach z różnymi zachowaniami lub atrybutami. Aby zidentyfikować wzór, należy zidentyfikować korelację między wieloma zestawami danych.
Kroki w eksploracji danych
Ponieważ eksploracja danych jest abstrakcyjna, oto lista etapów,
- Przygotowywanie danych
- Odkrycie wzoru
- Twórz modele do prognozowania / rekomendowania (aby wymienić kilka przypadków)
- Podsumowanie wartości modelu
Eksploracja sieci
Eksploracja sieci jest abstrakcyjna, ponieważ istnieją trzy różne rodzaje technik eksploracji.
- Eksploracja treści internetowych
- Eksploracja struktury sieci
- Eksploracja wykorzystania sieci
Klasy wyszukiwania informacji w sieci wyszukiwania 
Eksploracja treści internetowych
Dane ze stron internetowych są wydobywane w celu odkrycia różnych wzorców, które dają znaczący wgląd. Istnieje wiele technik wydobywania danych, takich jak skrobanie stron internetowych (na przykład - scrapy i Octoparse to dobrze znane narzędzia, które wykonują proces eksploracji treści internetowych.
Jeden z najlepszych przykładów - w celu przeprowadzenia wydarzenia lub dowolnego programu, organizacja najpierw analizuje lokalizacje (która lokalizacja najlepiej nadaje się do przeprowadzenia programu, aby zapewnić pełną frekwencję). Aby przeprowadzić te analizy, należy zebrać informacje o lokalizacji dotyczące miasta, stanu i odległości od zaproszonego gościa. Wszelkie dane dotyczące lokalizacji można wyodrębnić z sieci. Właśnie tam pojawia się eksploracja treści internetowych.
Eksploracja struktury sieci
Dane z hiperłączy prowadzących do różnych stron są gromadzone i przygotowywane w celu wykrycia wzorca. Aby wyświetlić profil publiczny danej osoby na blogu lub innej stronie internetowej, istnieje szansa, że umieściłaby ona swoje linki w mediach społecznościowych. Dane są więc pobierane nie tylko z jednego źródła, ale również z zagnieżdżonych stron poprzez hiperłącza powiązane z każdą stroną. Istnieją różne algorytmy do wykonania tego. (Przykład: algorytm PageRank)
Eksploracja wykorzystania sieci:
Gdy aplikacja internetowa jest hostowana, istnieje wiele dzienników serwera WWW, które są generowane na temat aktywności użytkownika w sieci. Te dzienniki są traktowane jako surowe dane w zamian, znaczące dane są wydobywane i identyfikowane są wzorce.
Na przykład w przypadku każdej firmy zajmującej się handlem elektronicznym, gdy chcą zwiększyć zakres działalności lub dodać ulepszenie dla lepszego doświadczenia klienta, aktywność użytkownika w sieci za pośrednictwem dzienników aplikacji jest monitorowana i do niej stosuje się eksplorację danych.
Eksploracja sieci i eksploracja danych są mniej więcej podobnymi technikami, ale eksploracja sieci polega na analizie w sieci. Eksploracja danych nie ogranicza się do sieci. Jest to tradycyjny proces, który ma miejsce w przypadku każdej analizy danych.
Mówiąc o danych z sieci, można zaobserwować różnorodność danych. Mogą to być dane ustrukturyzowane (dane bazy danych są pobierane przez API, jeśli są udostępniane publicznie). Częściowo ustrukturyzowane dane - ściągane są wszystkie dzienniki związane z działaniem sieci, a nawet dzienniki serwera. Lub nawet nieustrukturyzowane dane, takie jak obrazy itp. (Jeśli na obrazach przeprowadzana jest jakakolwiek analiza)
Porównanie między eksploracją danych a eksploracją sieci (infografiki)
Poniżej znajduje się 7 najlepszych porównań między eksploracją danych a eksploracją sieci
Kluczowe różnice między wyszukiwaniem danych a wyszukiwaniem w sieci
Poniżej przedstawiono różnicę między wyszukiwaniem danych a wyszukiwaniem w Internecie
Eksploracja sieci i eksploracja danych są prawie podobne, jeśli chodzi o identyfikację wzorców. Ale gdzie i jaka jest różnica w eksploracji stron internetowych od eksploracji danych. Jakie dane i skąd dane są pobierane? Są to dwa ostateczne aspekty, które przynoszą różnicę między eksploracją danych a eksploracją sieci.
Eksploracja sieci jest objęta eksploracją danych, ale ogranicza się to do danych związanych z siecią i identyfikowania wzorców. Eksploracja danych jest rozległą koncepcją, która obejmuje wiele kroków, od przygotowania danych do zatwierdzenia wyników końcowych, które prowadzą do procesu decyzyjnego dla organizacji.
Eksploracja danych a eksploracja sieci Tabela porównawcza
| Podstawa do porównania | Eksploracja danych | Eksploracja sieci |
| Pojęcie | Identyfikacja wzoru na podstawie danych dostępnych w dowolnym systemie. | Identyfikacja wzoru na podstawie danych internetowych. |
| Przypadki zastosowania / użycia | Prognoza pogody z wykorzystaniem historycznych raportów pogodowych | Indeksowanie danych Techniki HITS / PageRank |
| Kto to robi | Badacze danych Inżynierowie danych | Naukowcy / analitycy danych Inżynierowie danych |
| Proces | Ekstrakcja danych -> Wykrywanie wzorców -> Opracuj funkcję / rozwiąż ją (Algorytm) | Ten sam proces, ale w Internecie przy użyciu dokumentów internetowych |
| Przybory | Algorytmy uczenia maszynowego | Sklecony, PageRank, Dzienniki Apache |
| Jak ważne | Wiele organizacji polega na wynikach analizy danych przy podejmowaniu decyzji. | Pobieranie danych przez sieć wpłynęłoby na istniejący proces eksploracji danych. |
| Umiejętności | Techniki oczyszczania danych, algorytmy uczenia maszynowego, statystyki, prawdopodobieństwo | Wiedza na poziomie aplikacji, Inżynieria danych, statystyki, prawdopodobieństwo |
Wniosek - eksploracja danych a eksploracja sieci
Wszelkie techniki eksploracji danych mają na celu odkrycie wiedzy i tego, jak dobrze można ją wykorzystać do osiągnięcia lepszego wyniku. Organizacje, które chcą ulepszyć swoje firmy i osiągają wysokie zyski, muszą podejmować wiele decyzji na podstawie danych, które są w dużej mierze dostępne w ich systemach generowanych w ogromnych ilościach. Nie wszystkie dane są uważane za zapewniające wiedzę i spostrzeżenia. Które, dlaczego i jakie są główne pytania, przed którymi muszą się zastanowić naukowcy / analitycy danych, przygotowując się do zidentyfikowania wzorców. W bardzo laickim znaczeniu eksploracja danych jest jak proces ubijania mleka w celu wytworzenia masła.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po eksploracji danych a eksploracji sieci, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Statystyki Data Mining vs. Statystyki - Który jest lepszy
- 10 skutecznych kroków do skutecznego planowania stron internetowych
- Eksploracja danych a uczenie maszynowe - 10 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć
- Najlepsze 3 rzeczy do nauczenia się o eksploracji danych a eksploracji tekstu
- Narzędzia i techniki stosowane w procesie eksploracji danych