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Data Mining VS Datenextraktion: Was ist der Unterschied?

Thursday, August 25, 2022

Als zwei typische Schlagworte im Zusammenhang mit Data Science verwirren Data Mining und Datenextraktion viele Menschen. Data Mining wird oft als Extraktion und Gewinnung von Daten missverstanden, aber es ist tatsächlich viel komplizierter als das. In diesem Beitrag wollen wir den Unterschied zwischen Data Mining und Datenextraktion herausfinden.

 

 

 Data Mining vs. Datenextraktion

 

 

Was ist Data Mining?

♤ Data Mining Bedeutung

Data-Mining, auch als „Knowledge Discovery in Databases(englisch für Wissenentdeckung in Datenbanken; KDD) bezeichnet, ist eine Technik, die häufig verwendet wird, um große Datensätze mit statistischen und mathematischen Methoden zu analysieren, um versteckte Muster oder Trends zu finden und daraus einen Wert abzuleiten.

 

 

♤ Wie funktioniert Data Mining?

Durch die Automatisierung des Mining-Prozesses können Data-Mining-Tools die Datenbanken durchsuchen und versteckte Muster effizient identifizieren. Es verwendet die Erkenntnisse aus der Statistik und Mathematik. Für Unternehmen wird Data Mining häufig verwendet, um Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen, um optimale Geschäftsentscheidungen zu treffen.

 

 

♤ Einige Anwendungsfälle von Data Mining

Nachdem Data Mining in den 1990er Jahren weit verbreitet war, begannen Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen - einschließlich Einzelhandel, Finanzen, Gesundheitswesen, Transport, Telekommunikation, E-Commerce usw., Data-Mining-Techniken zu verwenden, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Data Mining kann helfen, Kunden zu segmentieren, Betrug zu erkennen, Umsätze zu prognostizieren und vieles mehr. Zu den spezifischen Anwendungen von Data Mining gehören:

⯐ Kundensegmentierung

Durch die Gewinnung von Kundendaten und die Identifizierung der Merkmale der Zielkunden können Unternehmen sie in einer bestimmten Gruppe ausrichten und spezielle Angebote anbieten, die ihren Bedürfnissen entsprechen.

⯐ Marktanalyse

Dies ist eine Technik, die darauf basiert, dass Sie wahrscheinlich eine andere Gruppe von Produkten kaufen, wenn Sie eine bestimmte Gruppe von Produkten kaufen. Ein berühmtes Beispiel ist, dass Väter, wenn sie Windeln für ihre Säuglinge kaufen, dazu neigen, Bier zusammen mit den Windeln zu kaufen.

⯐ Umsatzprognose

Es mag ähnlich klingen wie bei der Marktanalyse, aber dieses Mal wird Data Mining verwendet, um vorherzusagen, wann ein Kunde ein Produkt in Zukunft wieder kaufen wird. Zum Beispiel kauft ein Trainer einen Eimer Proteinpulver, der 9 Monate dauern sollte. Der das Proteinpulver verkaufte Laden plante es, 9 Monate später neues Proteinpulver herauszubringen, damit der Trainer da es wieder kaufen würde.

⯐ Aufdecken von Betrügereien

Data Mining hilft beim Aufbau von Modellen zur Betrugserkennung. Durch die Sammlung von Stichproben betrügerischer und nicht-betrügerischer Berichte können Unternehmen erkennen, welche Transaktionen verdächtig sind.

⯐ Entdeckung der Muster in der Fertigung

In der Fertigungsindustrie wird Data Mining verwendet, um Systeme zu entwerfen, indem die Beziehungen zwischen Produktarchitektur, Portfolio und Kundenbedürfnissen aufgedeckt werden. Es kann auch zukünftige Produktentwicklungszeiten und -kosten vorhersagen.

 

Oben gibt es nur einige Szenarien, in denen Data Mining verwendet wird. Weitere Anwendungsfälle finden Sie unter Data-Mining-Anwendungen und Anwendungsfälle.

 

 

 

♤ Die allgemeinen Schritte des Data Mining

Data Mining ist ein intakter Prozess der Erfassung, Auswahl, Bereinigung, Transformation und Mining der Daten, um Muster zu bewerten und am Ende Wert zu liefern.

 

 Data Mining

(Ressource: https://data-flair.training/blogs/data-mining-process/)

 

Im Allgemeinen kann der Data-Mining-Prozess in 7 Schritten zusammengefasst werden:
Schritt 1: Bereinigung der Daten
In der realen Welt werden Daten nicht immer gereinigt und strukturiert. Sie sind oft verrauscht, unvollständig und können Fehler enthalten. Um sicherzustellen, dass das Data-Mining-Ergebnis korrekt ist, müssen die Daten zuerst bereinigt werden. Einige Reinigungstechniken umfassen das Ausfüllen der fehlenden Werte, automatische und manuelle Inspektion usw.

Schritt 2: Integration der Daten

In diesem Schritt werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, kombiniert und integriert. Diese Quellen können Datenbanken, Textdateien, Tabellen, Dokumente, Datenwürfel, das Internet und so weiter werden.

Schritt 3: Auswahl der Daten

In der Regel werden nicht alle integrierten Daten für das Data Mining benötigt. Bei der Datenauswahl werden nur nützliche Daten ausgewählt und aus der großen Datenbank extrahiert.

Schritt 4: Transformation der Daten

Nachdem die Daten ausgewählt wurden, werden sie in geeignete Formen für das Mining umgewandelt. Dieser Prozess beinhaltet Normalisierung, Aggregation, Generalisierung usw.

Schritt 5: Data Mining

Hier kommt der wichtigste Teil des Data Minings - mit intelligenten Methoden Muster in Daten zu finden. Der Data-Mining-Prozess umfasst Regression, Klassifizierung, Vorhersage, Clustering, Association Learning und vieles mehr.

Schritt 6: Bewertung der Muster

Dieser Schritt zielt darauf ab, potenziell nützliche und leicht verständliche Muster sowie Hypothesen validierende Muster zu identifizieren.

Schritt 7: Darstellung von Wissen

Im letzten Schritt werden die gewonnenen Informationen mit Wissensrepräsentations- und Visualisierungstechniken ansprechend präsentiert.

 

 

♤ Nachteile von Data Mining

Obwohl Data Mining hilfreich ist, hat es einige Einschränkungen.

✰ Führen zu falschen Ergebnissen

Data Mining ist eine Technik zur Analyse der Datensätzen durch statistische und mathematische Methoden, so dass es die Genauigkeit der Daten nicht gewährleisten, wenn die Daten fehlend oder falsch sind.

✰ Hohe Investitionen in Zeit und Arbeit

Da es sich um einen langen und komplizierten Prozess handelt, bedarf es umfangreicher Arbeit von leistungsstarken und qualifizierten Mitarbeitern. Data-Mining-Spezialisten können leistungsstarke Data-Mining-Tools nutzen, benötigen jedoch Spezialisten, um die Daten vorzubereiten und die Ergebnisse zu verstehen. Daher kann es vielleicht noch einige Zeit dauern, bis alle Informationen verarbeitet sind.

✰ Fragen zu Datenschutz und Datensicherheit

Weil Data Mining die Informationen der Kunden mit marktbasierten Techniken sammelt, kann es die Privatsphäre der Benutzer verletzen. Außerdem können Hacker die in Mining-Systemen gespeicherten Daten hacken, was eine Bedrohung für die Datensicherheit der Kunden darstellt. Wenn die gestohlenen Daten missbraucht werden, können sie leicht anderen schaden. Deshalb ist es ein besonders wichtiges Problem, wie Datenschutz und Datensicherheit gewährleisten können.

 

 

Oben ist eine kurze Einführung in Data Mining. Wie ich bereits erwähnt habe, beinhaltet Data Mining den Prozess der Datenerfassung und Datenintegration, einschließlich des Prozesses der Datenextraktion. In diesem Fall ist es sicher zu sagen, dass die Datenextraktion ein Teil des langen Prozesses des Data Mining sein kann.

 

 

Was ist Datenextraktion?

♤ Datenextraktion Definition

Auch als „Web-Datenextraktion“ und „Web-Scraping“ bekannt ist die Datenextraktion der Aktion des Scrapen von Daten aus (in der Regel unstrukturierten oder schlecht strukturierten) Datenquellen in zentralen Orten für die Speicherung oder Weiterverarbeitung.
Zu den unstrukturierten Datenquellen gehören insbesondere Webseiten, E-Mails, Dokumente, PDFs, gescannter Text, Mainframe-Berichte, Spool-Dateien, Kleinanzeigen usw. Die zentralisierten Standorte können vor Ort, in der Cloud oder in einer Mischung aus beiden sein. Es ist wichtig zu bedenken, dass die Datenextraktion nicht die Verarbeitung oder Analyse beinhaltet, die später stattfinden kann.

 

 

Octoparse ist eine moderne visuelle Big-Data-Software für Windows- und macOS-Systeme, die kostenlos Daten extrahieren kann. Sowohl erfahrene als auch unerfahrene Benutzer würden es leicht finden, unstrukturierte oder halbstrukturierte Informationen aus Websites zu extrahieren und die Daten in eine strukturierte zu verwandeln. Der Smart-Modus extrahiert Daten in Webseiten automatisch innerhalb kürzester Zeit. Außerdem ist es einfacher und schneller für einen Anfänger, Daten aus dem Web über den Point-und-Click-Interface zu erhalten. Es ermöglicht Ihnen auch, Echtzeitdaten über die Octoparse-API zu erhalten. Ihr Cloud-Service wäre aufgrund der IP-Rotation und der zahlreichen Cloud-Server die beste Wahl für die Big-Data-Extraktion.

 

 

♤ Wie funtiniert die Datenextraktion?

Im Allgemeinen fallen die Ziele der Datenextraktion in 3 Kategorien:

Archivalisch

Die Datenextraktion kann Daten aus physischen Formaten (wie Bücher, Zeitungen und Rechnungen) in digitale Formate (wie Datenbanken) zur Aufbewahrung oder als Backup konvertieren.

Übertragung des Formates von Daten

Wenn Sie die Daten von Ihrer aktuellen Website in eine neue Website übertragen möchten, die sich in der Entwicklung befindet, können Sie Daten von Ihrer eigenen Website sammeln, indem Sie sie extrahieren.

Datenanalyse

Als das häufigste Ziel können die extrahierten Daten weiter analysiert werden, um Erkenntnisse zu generieren. Dies mag ähnlich wie der Datenanalyseprozess im Data Mining klingen, aber beachten Sie, dass die Datenanalyse das Ziel der Datenextraktion ist, nicht Teil seines Prozesses. Zudem werden die Daten unterschiedlich analysiert. Ein Beispiel ist, dass E-Store-Besitzer die detaillierten Informationen des Produktes von E-Commerce-Websites wie Amazon extrahieren, um die Strategien der Wettbewerber in Echtzeit zu überwachen.

 

Genau wie Data Mining ist die Datenextraktion ein automatisierter Prozess, der viele Vorteile mit sich bringt. In der Vergangenheit haben Menschen Daten manuell von einem Ort zum anderen kopiert und eingefügt, um Daten zu verschieben, was extrem zeitaufwendig ist. Die Datenextraktion beschleunigt die Erfassung und erhöht die Genauigkeit der extrahierten Daten erheblich. Weitere Vorteile der Datenextraktion finden Sie in diesem Artikel.

 

 

♤ Einige Anwendungsfälle der Extraktion von Daten

Ähnlich wie Data Mining wurde die Datenextraktion in mehreren Branchen für verschiedene Zwecke eingesetzt. Neben der Überwachung der Preise im E-Commerce kann die Datenextraktion bei der individuellen Papierforschung, Nachrichtenaggregation, Marketing, Immobilien, Reisen und Tourismus, Beratung, Finanzen und vielem mehr helfen.

Leadgenerierung

Unternehmen können Daten aus Verzeichnissen wie Yelp, 11880, Gelbeseiten extrahieren und Leads für die Geschäftsentwicklung generieren. In diesem Video sehen Sie, wie Sie Daten aus Gelbeseiten mit einer vorgestellten Web-Scraping-Vorlage in Octoparse extrahieren können.

 

 

Aggregation von Inhalten und Nachrichten

Content-Aggregations-Websites können regelmäßige Datenfeeds aus mehreren Quellen erhalten und ihre Websites auf dem neuesten Stand halten.

 

Sentimentanalyse

Nach dem Extrahieren der Online-Bewertungen/Kommentare/Feedback von Social-Media-Websites wie Instagram und Twitter können die Menschen die zugrunde liegenden Einstellungen analysieren und sich ein Bild davon machen, wie sie eine Marke, ein Produkt oder ein Phänomen wahrnehmen.

 

Für weitere Anwendungen und Anwendungsfälle der Datenextraktion können Sie sich auf 25 Hacks beziehen, um Ihr Unternehmen mit der Web-Datenextraktion besser entwickeln zu lassen.

 

 

♤ Die allgemeinen Schritte der Datenextraktion

Die Datenextraktion ist der erste Schritt von ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) und ELT (Extrahieren, Laden und Transformieren). ETL und ELT sind selbst Teil einer kompletten Datenintegrationsstrategie. Mit anderen Worten, die Datenextraktion kann Teil des Data Mining sein.

 

 Datenextraktion

 

Während es beim Data Mining darum geht, umsetzbare Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen, ist die Datenextraktion ein viel kürzerer und unkomplizierter Prozess. Der Prozess der Datenextraktion lässt sich in drei Schritte zusammenfassen.
Schritt 1: Auswählen einer Datenquelle
Wählen Sie die Zieldatenquelle aus, die Sie extrahieren möchten, z. B. eine Website.
Schritt 2: Erfassung der Daten
Senden Sie eine „GET“-Abfrage an die Website und analysieren Sie das HTML-Dokument mit Programmiersprachen wie Python, PHP, R, Ruby usw.
Schritt 3: Speichern von Daten
Speichern Sie die Daten in Ihrer Vor-Ort-Datenbank oder einem cloudbasierten Ziel für die zukünftige Verwendung.

 

Wenn Sie ein erfahrener Programmierer sind, der Daten extrahieren möchte, können die oben genannten Schritte für Sie ganz einfach gemacht werden. Wenn Sie jedoch ein Anfänger für Datenextraktion sind, gibt es eine Verknüpfung - Datenextraktion mit Web Scraping Tools wie Octoparse. Datenextraktionstools werden ebenso wie Data-Mining-Tools entwickelt, um Menschen Energie zu sparen und die Datenverarbeitung für alle einfach zu machen. Diese Tools sind nicht nur kostengünstig, sondern auch anfängerfreundlich. Sie ermöglichen es Benutzern, die Daten innerhalb von Minuten zu scrapen, in der Cloud zu speichern und sie über APIs in viele Formate wie Excel, CSV, HTML, JSON oder Datenbanken vor Ort zu exportieren.

 

 

♤ Nachteile der Datenextraktion

✰ Serverausfall

Beim Extrahieren von Daten in großem Umfang kann der Webserver der Ziel-Website überlastet werden, was zu einem Serverausfall führen kann, der das Interesse des Seiteninhabers schädigt.

✰ IP-Verbot

Wenn man Daten zu häufig extrahiert, können Websites seine/ihre IP-Adresse blockieren. Es kann die IP vollständig verbieten oder den Zugriff des Crawlers einschränken, um die Extraktion zu brechen. Um Daten zu extrahieren, ohne blockiert zu werden, müssen die Menschen Daten mit einer moderaten Geschwindigkeit extrahieren und einige Anti-Blockier-Methoden anwenden.

Rechtliche Behebungen

Die Extraktion von Webdaten befindet sich in einer Grauzone, wenn es um die Legalität geht. Große Websites wie Linkedin und Facebook geben in ihren Nutzungsbedingungen deutlich an, dass eine automatisierte Extraktion von Daten nicht zulässig ist. Es gab viele Klagen zwischen Unternehmen über Scraping-Bot-Aktivitäten.

 

 

Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Datenextraktion

 

1. Data Mining wird auch als Knowledge Discovery in Databases(KDD), Wissensextraktion, Daten/Musteranalyse und Informationsgewinnung bezeichnet. Datenextraktion wird austauschbar mit Web-Datenextraktion, Web Scraping, Web Crawling, Datenerhebung, Datenerfassung und so weiter verwendet.

 

2. Data-Mining-Studien beziehen sich hauptsächlich auf strukturierte Daten, während die Datenextraktion normalerweise Daten aus unstrukturierten oder schlecht strukturierten Datenquellen extrahiert.

 

3. Das Ziel von Data Mining ist es, verfügbare Daten für die Generierung von Erkenntnissen nützlicher zu machen. Bei der Datenextraktion werden Daten gesammelt und an einem Ort erfasst, an dem sie gespeichert oder weiterverarbeitet werden können.

 

4. Data Mining basiert auf mathematischen Methoden, um Muster oder Trends aufzudecken. Die Datenextraktion basiert jedoch auf Programmiersprachen oder Datenextraktionstools zum Scrapen der Datenquellen.

 

5. Der Zweck von Data Mining ist es, Fakten zu finden, die bisher unbekannt oder ignoriert sind, während sich die Datenextraktion mit vorhandenen Informationen befasst.

 

6. Data Mining ist viel komplizierter und erfordert große Investitionen in die Mitarbeiterschulung. Die Datenextraktion kann extrem einfach und kostengünstig sein, wenn sie mit dem richtigen Werkzeug durchgeführt wird.

 

 

Fazit - Data Mining vs. Datenextraktion
Diese Begriffe gibt es seit etwa zwei Jahrzehnten. Die Datenextraktion kann Teil des Data Minings sein, bei dem es darum geht, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu integrieren. Data Mining ist ein relativ komplexer Prozess, bei dem Muster entdeckt werden, um Daten sinnvoll zu nutzen und die Zukunft vorherzusagen. Beide erfordern unterschiedliche Fähigkeiten und Fachkenntnisse, aber die zunehmende Popularität von nicht-kodierenden Datenextraktionstools und Data-Mining-Tools erhöht die Produktivität erheblich und macht das Leben der Menschen viel einfacher.

 

 

Autor*in: Das Octoparse Team

 

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