Differenza tra data mining e web mining
Data mining : è un concetto di identificazione di un modello significativo dai dati che dà un risultato migliore. Identificare i modelli da dove? Dai dati che vengono generati dai sistemi.
Web mining : il processo di esecuzione del data mining sul Web si chiama Web mining. Estrarre i documenti Web e scoprire i modelli da esso.
Esempio: tecniche applicate per l'analisi predittiva. (Previsioni meteorologiche basate sull'identificazione dei modelli dai dati storici)
Ci consente di comprendere in dettaglio in questo post la principale differenza tra Data mining e Web mining.
Analogia
L'oro è prodotto dal processo chiamato estrazione dell'oro. Viene estratto e raffinato dal minerale. Il risultato finale dell'estrazione dell'oro è il metallo prezioso. Allo stesso modo,
per ottenere informazioni chiave (dati che valgono) da una fonte non elaborata, viene applicata la tecnica di data mining. Qui il modello scoperto dalla fonte di dati grezzi è considerato prezioso per l'analista dei dati / scienziati dei dati al fine di procedere con il processo decisionale che influenza il valore aziendale.
Estrazione dei dati
In parole povere, il data mining è un concetto di conoscenza del mining da diversi set di dati. Le conoscenze estratte vengono inoltre utilizzate per fornire previsioni o raccomandazioni. I dati da estrarre sono disponibili nel data warehouse o in altri sistemi esterni. I dati potrebbero essere disponibili su diverse tabelle con differenti comportamenti o attributi. Per identificare il modello, deve essere identificata la correlazione tra più insiemi di dati.
Passaggi nel data mining
Poiché il data mining è un abstract, ecco l'elenco dei passaggi coinvolti,
- Preparazione dei dati
- Scoperta del modello
- Crea modelli da prevedere / raccomandare (per citare alcuni casi)
- Riassumendo il valore del modello
Web mining
Il web mining è un estratto in quanto esistono tre diversi tipi di tecniche di mining.
- Estrazione di contenuti Web
- Estrazione di strutture web
- Estrazione dell'utilizzo del Web
Classi di Web mining per la raccolta di informazioni 
Estrazione di contenuti Web
I dati delle pagine Web vengono estratti al fine di scoprire diversi modelli che forniscono una visione significativa. Esistono molte tecniche per estrarre i dati come il web scraping (ad esempio, scrapy e Octoparse sono gli strumenti ben noti che eseguono il processo di mining del contenuto Web.
Uno dei migliori esempi - Al fine di condurre un evento o qualsiasi programma, prima l'organizzazione analizza le posizioni (quale posizione è più adatta per condurre il programma in modo che ci sia piena partecipazione). Per eseguire queste analisi, è necessario raccogliere informazioni specifiche sul luogo relative alla città, allo stato e alla distanza dell'evento dall'invitato. Eventuali dati specifici della posizione possono essere estratti dal Web. È qui che entra in scena il mining dei contenuti web.
Estrazione di strutture Web
I dati provenienti da collegamenti ipertestuali che portano a pagine diverse vengono raccolti e preparati al fine di scoprire uno schema. Al fine di visualizzare il profilo pubblico di una persona da un blog o da qualsiasi altra pagina Web, è probabile che incorporino i propri collegamenti sui social media. Pertanto, i dati non vengono estratti solo da un'unica fonte, ma anche dalle pagine nidificate tramite i collegamenti ipertestuali associati a ciascuna pagina. Esistono vari algoritmi per eseguire ciò. (Esempio: algoritmo PageRank)
Estrazione dell'utilizzo del Web:
Quando viene ospitata un'applicazione Web, ci sono molti registri del server Web che vengono generati sull'attività Web dell'utente dell'applicazione. Questi registri sono considerati come dati grezzi in cambio di dati significativi estratti e identificati modelli.
Ad esempio, per qualsiasi attività di e-commerce, quando desiderano aumentare l'ambito di attività o aggiungere un miglioramento per una migliore esperienza del cliente, l'attività web dell'utente attraverso i registri delle applicazioni viene monitorata e viene applicato il data mining.
Il web mining e il data mining sono tecniche più o meno simili ma il web mining si basa sull'analisi sul web. Il data mining non è limitato al Web. È un processo tradizionale che si svolge per qualsiasi analisi dei dati.
Parlando dei dati dal web, ci sono varietà di dati che possono essere osservati. Potrebbero essere dati strutturati (i dati del database vengono estratti tramite API se vengono rilasciati per il pubblico). Dati semi-strutturati: estrazione di qualsiasi registro relativo all'attività Web o persino dei log del server O anche dati non strutturati come immagini ecc. (Se vengono eseguite analisi sulle immagini)
Confronto diretto tra data mining e web mining (infografica)
Di seguito sono riportati i primi 7 confronti tra Data mining e Web mining
Differenze chiave tra data mining e web mining
Di seguito è la differenza tra Data mining e Web mining sono le seguenti
Il web mining e il data mining sono entrambi quasi simili quando si tratta di identificare i modelli. Ma dove e qual è la differenza nel web mining dal data mining. Che tipo di dati e dati vengono estratti da dove? Questi sono i due aspetti finali che portano la differenza tra Data mining e Web mining.
Il web mining rientra nel data mining, ma ciò è limitato ai dati relativi al web e all'identificazione dei modelli. Il data mining è un vasto concetto che prevede molteplici passaggi a partire dalla preparazione dei dati fino alla convalida dei risultati finali che portano al processo decisionale per un'organizzazione.
Tabella di confronto tra data mining e Web mining
| Base per il confronto | Estrazione dei dati | Web mining |
| Concetto | Identificazione del modello dai dati disponibili in tutti i sistemi. | Identificazione del modello dai dati web. |
| Casi di applicazione / utilizzo | Previsioni del tempo utilizzando i rapporti meteo storici | Scansione dei dati Tecniche HITS / PageRank |
| Chi fa questo? | Data scientist Ingegneri dei dati | Data scientist / Data analyst Ingegneri dei dati |
| Processi | Estrazione dati -> Pattern discovery -> Sviluppa la funzione / risolvila (algoritmo) | Stesso processo ma sul web usando i documenti web |
| Utensili | Algoritmi di machine learning | Scrappy, PageRank, Log di Apache |
| Quanto è significativo | Molte organizzazioni si affidano ai risultati della scienza dei dati per il processo decisionale. | L'estrazione di dati relativi al Web influenzerebbe il processo di data mining esistente. |
| Competenze | Tecniche di pulizia dei dati, algoritmi di apprendimento automatico, statistiche, probabilità | Conoscenza a livello di applicazione, Ingegneria dei dati, statistica, probabilità |
Conclusione - Data mining vs Web mining
Qualsiasi tecnica di mining con i dati deve scoprire le conoscenze e quanto bene potrebbero essere utilizzate per ottenere un risultato migliore. Le organizzazioni che desiderano migliorare le proprie attività e realizzare profitti elevati, hanno bisogno di molte decisioni da prendere in base ai dati ampiamente disponibili nei loro sistemi generati in un volume enorme. Non tutti i dati sono considerati per fornire conoscenze e approfondimenti. Quali, perché e quali sono le principali domande a cui gli scienziati / analisti di dati devono pensare quando si preparano a identificare i modelli. In parole povere, il data mining è come un processo di sfornamento del latte per produrre burro.
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