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Data Mining VS Datenextraktion: Was ist der Unterschied?

9 Minuten lesen

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.

Was ist Data Mining?

Data Mining Bedeutung

Data-Mining, auch als ‚ÄěKnowledge Discovery in Databases‚Äú (englisch f√ľr Wissenentdeckung in Datenbanken; KDD) bezeichnet, ist eine Technik, die h√§ufig verwendet wird, um gro√üe Datens√§tze 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 k√∂nnen Data-Mining-Tools die Datenbanken durchsuchen und versteckte Muster effizient identifizieren. Es verwendet die Erkenntnisse aus der Statistik und Mathematik. F√ľr Unternehmen wird Data Mining h√§ufig verwendet, um Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen, um optimale Gesch√§ftsentscheidungen zu treffen.

Einige Anwendungsfälle von Data Mining

Nachdem Data Mining in den 1990er Jahren weit verbreitet war, begannen Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen ‚Äď einschlie√ülich 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, Ums√§tze zu prognostizieren und vieles mehr. Zu den spezifischen Anwendungen von Data Mining geh√∂ren:

Kundensegmentierung

Durch die Gewinnung von Kundendaten und die Identifizierung der Merkmale der Zielkunden k√∂nnen Unternehmen sie in einer bestimmten Gruppe ausrichten und spezielle Angebote anbieten, die ihren Bed√ľrfnissen 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 ber√ľhmtes Beispiel ist, dass V√§ter, wenn sie Windeln f√ľr ihre S√§uglinge kaufen, dazu neigen, Bier zusammen mit den Windeln zu kaufen.

Umsatzprognose

Es mag √§hnlich 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 sp√§ter neues Proteinpulver herauszubringen, damit der Trainer da es wieder kaufen w√ľrde.

Aufdecken von Betr√ľgereien

Data Mining hilft beim Aufbau von Modellen zur Betrugserkennung. Durch die Sammlung von Stichproben betr√ľgerischer und nicht-betr√ľgerischer Berichte k√∂nnen Unternehmen erkennen, welche Transaktionen verd√§chtig 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 Kundenbed√ľrfnissen aufgedeckt werden. Es kann auch zuk√ľnftige 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.

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, unvollst√§ndig und k√∂nnen Fehler enthalten. Um sicherzustellen, dass das Data-Mining-Ergebnis korrekt ist, m√ľssen die Daten zuerst bereinigt werden. Einige Reinigungstechniken umfassen das Ausf√ľllen der fehlenden Werte, automatische und manuelle Inspektion usw.

‚úÖ Schritt 2: Integration der Daten

In diesem Schritt werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, kombiniert und integriert. Diese Quellen k√∂nnen Datenbanken, Textdateien, Tabellen, Dokumente, Datenw√ľrfel, das Internet und so weiter werden.

✅ Schritt 3: Auswahl der Daten

In der Regel werden nicht alle integrierten Daten f√ľr das Data Mining ben√∂tigt. Bei der Datenauswahl werden nur n√ľtzliche Daten ausgew√§hlt und aus der gro√üen Datenbank extrahiert.

✅ Schritt 4: Transformation der Daten

Nachdem die Daten ausgew√§hlt wurden, werden sie in geeignete Formen f√ľr das Mining umgewandelt. Dieser Prozess beinhaltet Normalisierung, Aggregation, Generalisierung usw.

✅ Schritt 5: Data Mining

Hier kommt der wichtigste Teil des Data Minings ‚Äď 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 n√ľtzliche und leicht verst√§ndliche 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.

F√ľhren 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 Privatsph√§re der Benutzer verletzen. Au√üerdem k√∂nnen Hacker die in Mining-Systemen gespeicherten Daten hacken, was eine Bedrohung f√ľr die Datensicherheit der Kunden darstellt. Wenn die gestohlenen Daten missbraucht werden, k√∂nnen sie leicht anderen schaden. Deshalb ist es ein besonders wichtiges Problem, wie Datenschutz und Datensicherheit gew√§hrleisten k√∂nnen.

Oben ist eine kurze Einf√ľhrung in Data Mining. Wie ich bereits erw√§hnt habe, beinhaltet Data Mining den Prozess der Datenerfassung und Datenintegration, einschlie√ülich 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 ‚ÄěWeb-Datenextraktion‚Äú und ‚ÄěWeb-Scraping‚Äú bekannt ist die Datenextraktion der Aktion des Scrapen von Daten aus (in der Regel unstrukturierten oder schlecht strukturierten) Datenquellen in zentralen Orten f√ľr 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 f√ľr Windows- und macOS-Systeme, die kostenlos Daten extrahieren kann. Sowohl erfahrene als auch unerfahrene Benutzer w√ľrden 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 k√ľrzester Zeit. Au√üerdem ist es einfacher und schneller f√ľr einen Anf√§nger, Daten aus dem Web √ľber den Point-und-Click-Interface zu erhalten. Es erm√∂glicht Ihnen auch, Echtzeitdaten √ľber die Octoparse-API zu erhalten. Ihr Cloud-Service w√§re aufgrund der IP-Rotation und der zahlreichen Cloud-Server die beste Wahl f√ľr die Big-Data-Extraktion.

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Wie funtiniert die Datenextraktion?

Im Allgemeinen fallen die Ziele der Datenextraktion in 3 Kategorien:

Archivalisch

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

√úbertragung des Formates von Daten

Wenn Sie die Daten von Ihrer aktuellen Website in eine neue Website √ľbertragen m√∂chten, die sich in der Entwicklung befindet, k√∂nnen Sie Daten von Ihrer eigenen Website sammeln, indem Sie sie extrahieren.

Datenanalyse

Als das h√§ufigste Ziel k√∂nnen die extrahierten Daten weiter analysiert werden, um Erkenntnisse zu generieren. Dies mag √§hnlich 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 √ľberwachen.

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 eingef√ľgt, um Daten zu verschieben, was extrem zeitaufwendig ist. Die Datenextraktion beschleunigt die Erfassung und erh√∂ht die Genauigkeit der extrahierten Daten erheblich.

Einige Anwendungsfälle der Extraktion von Daten

√Ąhnlich wie Data Mining wurde die Datenextraktion in mehreren Branchen f√ľr verschiedene Zwecke eingesetzt. Neben der √úberwachung der Preise im E-Commerce kann die Datenextraktion bei der inpiduellen Papierforschung, Nachrichtenaggregation, Marketing, Immobilien, Reisen und Tourismus, Beratung, Finanzen und vielem mehr helfen.

Leadgenerierung

Unternehmen k√∂nnen Daten aus Verzeichnissen wie Yelp, 11880, Gelbeseiten extrahieren und Leads f√ľr die Gesch√§ftsentwicklung generieren. In diesem Video sehen Sie, wie Sie Daten aus Gelbeseiten mit einer vorgestellten Web-Scraping-Vorlage in Octoparse extrahieren k√∂nnen.

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.

F√ľr weitere Anwendungen und Anwendungsf√§lle der Datenextraktion k√∂nnen 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 Datenintegationsstrategie. Mit anderen Worten, die Datenextraktion kann Teil des Data Mining sein.

W√§hrend es beim Data Mining darum geht, umsetzbare Erkenntnisse aus gro√üen Datens√§tzen zu gewinnen, ist die Datenextraktion ein viel k√ľrzerer und unkomplizierter Prozess. Der Prozess der Datenextraktion l√§sst 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 ‚ÄěGET‚Äú-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 f√ľr die zuk√ľnftige Verwendung.

Wenn Sie ein erfahrener Programmierer sind, der Daten extrahieren m√∂chte, k√∂nnen die oben genannten Schritte f√ľr Sie ganz einfach gemacht werden. Wenn Sie jedoch ein Anf√§nger f√ľr Datenextraktion sind, gibt es eine Verkn√ľpfung ‚Äď Datenextraktion mit Web Scraping Tools wie Octoparse. Datenextraktionstools werden ebenso wie Data-Mining-Tools entwickelt, um Menschen Energie zu sparen und die Datenverarbeitung f√ľr alle einfach zu machen. Diese Tools sind nicht nur kosteng√ľnstig, sondern auch anf√§ngerfreundlich. Sie erm√∂glichen es Benutzern, die Daten innerhalb von Minuten zu scrapen, in der Cloud zu speichern und sie √ľber APIs in viele Formate wie Excel, CSV, HTML, JSON oder Datenbanken vor Ort zu exportieren.

Nachteile der Datenextraktion

Serverausfall

Beim Extrahieren von Daten in gro√üem Umfang kann der Webserver der Ziel-Website √ľberlastet werden, was zu einem Serverausfall f√ľhren kann, der das Interesse des Seiteninhabers sch√§digt.

IP-Verbot

Wenn man Daten zu h√§ufig extrahiert, k√∂nnen Websites seine/ihre IP-Adresse blockieren. Es kann die IP vollst√§ndig verbieten oder den Zugriff des Crawlers einschr√§nken, um die Extraktion zu brechen. Um Daten zu extrahieren, ohne blockiert zu werden, m√ľssen 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 Legalit√§t geht. Gro√üe Websites wie Linkedin und Facebook geben in ihren Nutzungsbedingungen deutlich an, dass eine automatisierte Extraktion von Daten nicht zul√§ssig ist. Es gab viele Klagen zwischen Unternehmen √ľber Scraping-Bot-Aktivit√§ten.

Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Datenextraktion

  1. Data Mining wird auch als¬†‚ÄěKnowledge Discovery in Databases‚Äú(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, verf√ľgbare Daten f√ľr die Generierung von Erkenntnissen n√ľtzlicher zu machen. Bei der Datenextraktion werden Daten gesammelt und an einem Ort erfasst, an dem sie gespeichert oder weiterverarbeitet werden k√∂nnen.
  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 gro√üe Investitionen in die Mitarbeiterschulung. Die Datenextraktion kann extrem einfach und kosteng√ľnstig sein, wenn sie mit dem richtigen Werkzeug durchgef√ľhrt wird.

Zusammenfassung

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.

Wenn Sie Probleme bei der Datenextraktion haben, oder uns etwas Vorschl√§gen geben m√∂chten, kontaktieren Sie bitte uns per E-Mail (support@octoparse.com). ūüí¨

Autor*in: Das Octoparse Team¬†‚̧ԳŹ

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