Набор данных в базе данных называется набором данных. Они представлены в табличном формате, состоящем из столбцов и строк. Каждый столбец представляет собой переменную, а каждая строка представляет собой значение. Одно из основных требований перед выбором наборов данных для любого приложения - понять набор данных и его метаданные. Для этого используются два процесса: интеллектуальный анализ данных и профилирование данных.
Интеллектуальный анализ данных против профилирования данных
Разница между интеллектуальным анализом данных и профилированием данных заключается в том, что интеллектуальный анализ данных - это процесс сбора шаблонов из любых данных. С другой стороны, профилирование данных - это процесс поиска метаданных из набора данных. В интеллектуальном анализе данных вы применяете широкий спектр методологий для извлечения информации. При профилировании данных вы анализируете данные для сбора итогов.
Интеллектуальный анализ данных - это процедура анализа огромных объемов данных для обнаружения бизнес-аналитики. Это помогает компаниям снижать риски, использовать возможности и решать проблемы. Интеллектуальный анализ данных помогает найти ответы на те вопросы в бизнесе, которые требуют много времени вручную. Он использует большое количество статистических методов для проверки данных.
Процесс создания и изучения сводок данных известен как профилирование данных. Он дает критическую информацию о любых данных. Компании могут использовать эти данные в своих интересах. Профилирование данных просматривает данные, чтобы определить их качество и законность. Алгоритмы обнаруживают характеристики в наборе данных, такие как минимум, максимум, среднее значение и частота.
Таблица сравнения интеллектуального анализа данных и профилирования данных
| Параметры сравнения | Сбор данных | Профилирование данных |
| Определение | Это процесс сбора закономерностей из любых данных. | Это процесс поиска метаданных в любом наборе данных. |
| Цель | Собирать данные для решения проблем. | Сформировать базу информации. |
| Задача | Классификация, обобщение, регрессия, оценка и описание. | Статистика или сводки по подбору. |
| Инструменты | Apache SAMOA и Rapid miner. | Агрегатный профайлер и открытая студия Talend |
| Работающий | Извлечение информации с помощью методологий. | Изучение необработанных данных. |
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Интеллектуальный анализ данных - это задача выявления корреляций и закономерностей в больших наборах данных для извлечения битов знаний. Вы можете использовать эту полезную информацию в нескольких областях Business Intelligence. Цель понимания сложных наборов данных одинакова во всех областях науки, бизнеса и техники. Проще говоря, интеллектуальный анализ данных - это извлечение знаний из данных.
Вы можете использовать интеллектуальный анализ данных в нескольких сферах бизнеса. Некоторые из секторов - это маркетинг и продажи, здравоохранение, образование и разработка продуктов. Вы можете получить огромное преимущество перед конкурентами, если будете использовать его правильно. Это позволяет вам узнать о клиентах, увеличить свой доход, подумать о новых маркетинговых стратегиях и сократить расходы.
Проект интеллектуального анализа данных начинается со сбора правильных данных и их подготовки к анализу. Если качество данных плохое, то не ждите хороших результатов. Разработчики данных должны обеспечивать удовлетворительное качество информации. Они следуют основным шагам для достижения надежных результатов -
Обширный объем данных поступает в компании в различных форматах в беспрецедентных объемах. Успех бизнеса зависит от того, насколько эффективно вы обнаруживаете идеи и используете их в процессах и решениях. Интеллектуальный анализ данных позволяет компании иметь лучшее будущее благодаря пониманию настоящего и прошлого.
Что такое профилирование данных?
Профилирование данных - это задача извлечения необработанных данных из любого набора данных. Целью этого является сбор статистики или сводных данных о данных. Это набор действий, которые нужны для определения метаданных набора данных. Метаданные включают статистику или зависимости между столбцами, что помогает понять новые наборы данных.
Вы можете использовать профилирование данных для получения полезной информации о данных и оценки их качества. Благодаря этому вы также можете обнаруживать аномалии в наборе данных. Он просматривает информацию, чтобы определить ее достоверность и качество. Аналитические алгоритмы обнаруживают характеристики в наборе данных, такие как частота, среднее значение, максимум и минимум.
Приложения для профилирования данных анализируют базу данных, собирая информацию о ней. Существует три типа профилирования данных:
В настоящее время компании хранят большие объемы данных в облаке. Так что эффективное профилирование данных - это необходимость часа. Облачные данные позволяют предприятиям хранить петабайты данных. Очень важно соблюдать стандарты.
Основные различия между интеллектуальным анализом данных и профилированием данных
Вывод
Конфиденциальность данных - одна из важнейших задач, которую каждый должен выполнять каждый раз. В настоящее время люди хранят свои данные на ноутбуках или мобильных телефонах, поскольку им приходится делиться всем в Интернете. Одна компания хранит информацию о сотнях своих клиентов, обеспечивая при этом безопасность их личности.
Они делают это для того, чтобы люди могли им доверять и чтобы репутация компании не падала. Если некоторая личная информация просочится, будьте готовы к плохим вещам. Многие правительственные корпорации тратят тысячи долларов ежегодно, чтобы сохранить свои данные в безопасности.
У обычного человека нет больших сумм денег, которые он может потратить, но он может предпринять некоторые шаги, чтобы защитить свои данные. Используйте почтовый ящик, чтобы не позволить ворам что-либо украсть. Кроме того, используйте надежные пароли для всех своих учетных записей.
использованная литература
2.
