Unterschied zwischen Data Mining und Web Mining
Data Mining : Hierbei handelt es sich um ein Konzept zum Identifizieren eines signifikanten Musters aus den Daten, das zu einem besseren Ergebnis führt. Woher Muster erkennen? Aus den Daten, die aus den Systemen generiert werden.
Web-Mining : Das Durchführen von Data-Mining im Web wird als Web-Mining bezeichnet. Extrahieren der Webdokumente und Erkennen der Muster daraus.
Beispiel: Techniken für die prädiktive Analyse. (Wettervorhersage basierend auf der Identifizierung der Muster aus den Verlaufsdaten)
Lassen Sie uns den Hauptunterschied zwischen Data Mining und Web Mining in diesem Beitrag im Detail verstehen.
Analogie
Gold wird durch den Prozess des Goldabbaus gewonnen. Es wird aus dem Erz gewonnen und veredelt. Das Endergebnis des Goldabbaus ist das Edelmetall. Gleichfalls,
Um wichtige Informationen (Daten, die wert sind) aus einer Rohdatenquelle zu erhalten, wird die Data Mining-Technik angewendet. Hier wird das aus der Rohdatenquelle ermittelte Muster für den Datenanalysten / Datenwissenschaftler als wertvoll angesehen, um mit der Entscheidungsfindung fortzufahren, die den Geschäftswert beeinflusst.
Data Mining
Im Klartext ist Data Mining ein Konzept zum Mining von Wissen aus verschiedenen Datensätzen. Das extrahierte Wissen wird weiter verwendet, um Prognosen oder Empfehlungen abzugeben. Die abzubildenden Daten stehen entweder im Data Warehouse oder in anderen externen Systemen zur Verfügung. Daten können in verschiedenen Tabellen mit unterschiedlichen Verhaltensweisen oder Attributen verfügbar sein. Um das Muster zu identifizieren, muss die Korrelation zwischen mehreren Datensätzen identifiziert werden.
Schritte im Data Mining
Da Data Mining abstrakt ist, finden Sie hier eine Liste der Schritte,
- Datenaufbereitung
- Musterentdeckung
- Erstellen Sie Modelle zur Vorhersage / Empfehlung (um nur einige Fälle zu nennen)
- Zusammenfassen des Modellwerts
Web Mining
Web-Mining ist eine Zusammenfassung, da es drei verschiedene Arten von Mining-Techniken gibt.
- Web Content Mining
- Webstruktur-Mining
- Web Usage Mining
Web-Mining-Klassen zum Sammeln von Informationen 
Web Content Mining
Daten von den Webseiten werden extrahiert, um verschiedene Muster zu entdecken, die einen signifikanten Einblick geben. Es gibt viele Techniken, um die Daten zu extrahieren, wie z. B. Web-Scraping (Scrapy und Octoparse sind die bekannten Tools, die den Web-Content-Mining-Prozess ausführen).
Eines der besten Beispiele - Um eine Veranstaltung oder ein Programm durchzuführen, analysiert die Organisation zunächst die Standorte (welcher Standort für die Durchführung des Programms am besten geeignet ist, um eine vollständige Teilnahme zu gewährleisten). Um diese Analysen durchzuführen, muss man ortsspezifische Informationen über die Stadt, das Bundesland und die Entfernung des Ereignisses vom eingeladenen Teilnehmer sammeln. Alle standortspezifischen Daten können aus dem Web extrahiert werden. Hier kommt das Web Content Mining ins Spiel.
Webstruktur-Mining
Daten von Hyperlinks, die zu verschiedenen Seiten führen, werden gesammelt und aufbereitet, um ein Muster zu erkennen. Um das öffentliche Profil einer Person in einem Blog oder auf einer anderen Webseite anzuzeigen, besteht die Möglichkeit, dass sie ihre Social-Media-Links einbindet. Die Daten werden also nicht nur aus einer einzelnen Quelle, sondern auch aus den verschachtelten Seiten über die mit jeder Seite verknüpften Hyperlinks extrahiert. Es gibt verschiedene Algorithmen, um dies durchzuführen. (Beispiel: PageRank-Algorithmus)
Web Usage Mining:
Wenn eine Webanwendung gehostet wird, gibt es viele Webserverprotokolle, die über die Benutzer-Webaktivität der Anwendung generiert werden. Diese Protokolle werden als Rohdaten betrachtet. Im Gegenzug werden aussagekräftige Daten extrahiert und Muster identifiziert.
Wenn beispielsweise ein E-Commerce-Unternehmen den Geschäftsumfang erweitern oder eine Verbesserung für ein besseres Kundenerlebnis hinzufügen möchte, wird die Webaktivität des Benutzers über die Anwendungsprotokolle überwacht und Data Mining auf das Unternehmen angewendet.
Web-Mining und Data-Mining sind mehr oder weniger ähnliche Techniken, aber bei Web-Mining dreht sich alles um die Analyse im Web. Data Mining ist nicht auf das Web beschränkt. Es ist ein traditioneller Prozess, der für jede Datenanalyse stattfindet.
Wenn wir über die Daten aus dem Internet sprechen, gibt es eine Vielzahl von Daten, die beobachtet werden können. Dies können strukturierte Daten sein (Datenbankdaten werden über die API abgerufen, wenn sie für die Öffentlichkeit freigegeben sind). Teilstrukturierte Daten - alle Webaktivitäten oder sogar Serverprotokolle werden abgerufen. Oder sogar unstrukturierte Daten wie Bilder usw. (wenn eine Analyse an Bildern durchgeführt wird)
Head-to-Head-Vergleich zwischen Data Mining und Web Mining (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die 7 wichtigsten Vergleiche zwischen Data Mining und Web Mining
Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Web Mining
Das Folgende ist der Unterschied zwischen Data Mining und Web Mining
Sowohl Web-Mining als auch Data-Mining ähneln sich nahezu, wenn es darum geht, die Muster zu identifizieren. Aber wo und was ist der Unterschied zwischen Web-Mining und Data-Mining? Welche Art von Daten und Daten werden von wo extrahiert? Dies sind die beiden entscheidenden Aspekte, die den Unterschied zwischen Data Mining und Web Mining ausmachen.
Web Mining wird unter Data Mining zusammengefasst, ist jedoch auf webbezogene Daten und das Identifizieren der Muster beschränkt. Data Mining ist ein umfassendes Konzept, das mehrere Schritte umfasst, angefangen von der Aufbereitung der Daten bis hin zur Validierung der Endergebnisse, die zum Entscheidungsprozess für eine Organisation führen.
Vergleichstabelle zwischen Data Mining und Web Mining
| Vergleichsbasis | Data Mining | Web Mining |
| Konzept | Musteridentifikation aus Daten, die in beliebigen Systemen verfügbar sind. | Musteridentifikation aus Webdaten. |
| Anwendungsfälle | Wettervorhersage mit historischen Wetterberichten | Crawlen von Daten HITS / PageRank-Techniken |
| Wer macht das? | Datenwissenschaftler Dateningenieure | Datenwissenschaftler / Datenanalytiker Dateningenieure |
| Prozess | Datenextraktion -> Mustererkennung -> Merkmal entwickeln / lösen (Algorithmus) | Gleicher Vorgang, jedoch über das Web mithilfe der Webdokumente |
| Werkzeuge | Algorithmen für maschinelles Lernen | Scrappy, Seitenrang, Apache-Protokolle |
| Wie bedeutend | Viele Unternehmen verlassen sich bei der Entscheidungsfindung auf datenwissenschaftliche Ergebnisse. | Der webbezogene Datenabruf würde den vorhandenen Data Mining-Prozess beeinflussen. |
| Kompetenzen | Datenbereinigungstechniken, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistik, Wahrscheinlichkeit | Kenntnisse auf Anwendungsebene, Datentechnik, Statistik, Wahrscheinlichkeit |
Fazit - Data Mining vs. Web Mining
Alle Bergbautechniken mit den Daten dienen dazu, das Wissen zu ermitteln und festzustellen, wie gut es verwendet werden kann, um ein besseres Ergebnis zu erzielen. Unternehmen, die ihr Geschäft verbessern und einen hohen Gewinn erzielen möchten, müssen viele Entscheidungen treffen, die auf den Daten basieren, die in ihren in großem Umfang generierten Systemen weitgehend verfügbar sind. Nicht alle Daten sollen Wissen und Erkenntnisse vermitteln. Welche, warum und was sind die Hauptfragen, über die sich Datenwissenschaftler / Datenanalysten Gedanken machen müssen, wenn sie sich darauf vorbereiten, die Muster zu identifizieren. Data Mining ist für Laien ein Prozess, bei dem die Milch zu Butter verarbeitet wird.
Empfohlener Artikel
Dies war ein Leitfaden für Data Mining im Vergleich zu Web Mining, deren Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleich, Hauptunterschiede, Vergleichstabelle und Schlussfolgerung. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
- Data Mining Vs Statistics - Welches ist besser
- 10 leistungsstarke Schritte für eine effektive Webdesign-Planung
- Data Mining vs Maschinelles Lernen - 10 Dinge, die Sie wissen müssen
- Die besten 3 Dinge, die Sie über Data Mining vs Text Mining lernen sollten
- Im Data Mining-Prozess verwendete Tools und Techniken