Différence entre l'exploration de données et l'exploration de sites Web
Exploration de données : C'est un concept d'identification d'un modèle significatif à partir des données qui donne un meilleur résultat. Identifier les modèles d'où? À partir des données générées par les systèmes.
Exploration Web : le processus d'exécution de l'exploration de données sur le Web est appelé exploration Web. Extraire les documents Web et en découvrir les modèles.
Exemple: Techniques appliquées à l'analyse prédictive. (Prévisions météorologiques basées sur l'identification des modèles à partir des données historiques)
Nous permet de comprendre en détail la principale différence entre l'exploration de données et l'exploration de sites Web dans cet article.
Analogie
L'or est produit par le processus appelé extraction d'or. Il est extrait et raffiné du minerai. Le résultat final de l'extraction de l'or est le métal précieux. Également,
pour obtenir des informations clés (des données qui valent la peine) à partir d'une source brute, une technique d'exploration de données est appliquée. Ici, le modèle découvert à partir de la source de données brutes est considéré comme précieux pour l'analyste de données / les scientifiques des données afin de procéder à la prise de décision qui influence la valeur commerciale.
Exploration de données
En termes simples, l'exploration de données est un concept d'exploration de connaissances à partir de différents ensembles de données. Les connaissances extraites sont ensuite utilisées pour fournir des prévisions ou des recommandations. Les données à extraire sont disponibles dans l'entrepôt de données ou dans d'autres systèmes externes. Les données peuvent être disponibles sur différentes tables avec leurs différents comportements ou attributs. Afin d'identifier le modèle, la corrélation entre plusieurs ensembles de données doit être identifiée.
Étapes de l'exploration de données
L'exploration de données étant un résumé, voici la liste des étapes impliquées,
- Préparation des données
- Découverte de motifs
- Construire des modèles à prévoir / recommander (pour ne citer que quelques cas)
- Résumer la valeur du modèle
Exploration Web
L'exploration Web est un résumé car il existe trois types différents de techniques d'extraction.
- Exploration de contenu Web
- Exploration de structure Web
- Exploration de l'utilisation du Web
Classes d'exploration de données sur la collecte d'informations sur le Web 
Exploration de contenu Web
Les données des pages Web sont extraites afin de découvrir différents modèles qui donnent un aperçu significatif. Il existe de nombreuses techniques pour extraire les données comme le scraping web (par exemple - scrapy et Octoparse sont les outils bien connus qui effectuent le processus d'exploration de contenu web.
L'un des meilleurs exemples - Afin de mener un événement ou un programme, l'organisation doit d'abord analyser les emplacements (quel emplacement est le mieux adapté pour mener le programme afin qu'il y ait une pleine participation). Pour effectuer ces analyses, il faut recueillir des informations spécifiques à l'emplacement sur la ville, l'état et la distance de l'événement par rapport à l'invité. Toutes les données spécifiques à l'emplacement peuvent être extraites du Web. C'est là que l'exploration de contenu Web entre en scène.
Exploration de la structure Web
Les données d'hyperliens menant à différentes pages sont collectées et préparées afin de découvrir un modèle. Pour afficher le profil public d'une personne à partir d'un blog ou de toute autre page Web, il est possible qu'elle intègre ses liens vers les réseaux sociaux. Ainsi, les données sont extraites non seulement d'une seule source mais également des pages imbriquées via les hyperliens associés à chaque page. Il existe différents algorithmes pour effectuer cette opération. (Exemple: algorithme PageRank)
Exploration de l'utilisation du Web:
Lorsqu'une application Web est hébergée, de nombreux journaux de serveur Web sont générés sur l'activité Web de l'utilisateur de l'application. Ces journaux sont considérés comme des données brutes en retour, des données significatives sont extraites et des modèles sont identifiés.
Par exemple, pour toute entreprise de commerce électronique, lorsqu'elle souhaite étendre son champ d'activité ou ajouter une amélioration pour une meilleure expérience client, l'activité Web de l'utilisateur via les journaux d'application est surveillée et l'exploration de données lui est appliquée.
L'exploration Web et l'exploration de données sont des techniques plus ou moins similaires, mais l'exploration Web est avant tout une analyse sur le Web. L'exploration de données ne se limite pas au Web. C'est un processus traditionnel qui a lieu pour toute analyse de données.
En parlant des données du Web, il existe différentes variétés de données qui peuvent être observées. Il peut s'agir de données structurées (les données de la base de données sont extraites de l'API si elles sont publiées). Données semi-structurées - toutes les activités liées au Web ou même les journaux du serveur sont extraits. Ou même des données non structurées comme des images, etc. (si une analyse est effectuée sur des images)
Comparaison directe entre l'exploration de données et l'exploration Web (infographie)
Vous trouverez ci-dessous les 7 meilleures comparaisons entre l'exploration de données et l'exploration Web
Différences clés entre l'exploration de données et l'exploration de sites Web
Ce qui suit est la différence entre l'exploration de données et l'exploration Web sont les suivantes
L'exploration Web et l'exploration de données sont toutes deux presque similaires lorsqu'il s'agit d'identifier les modèles. Mais où et quelle est la différence entre l'exploration de sites Web et l'exploration de données. Quels types de données et de données sont extraits d'où? Ce sont les deux aspects ultimes qui font la différence entre l'exploration de données et l'exploration Web.
L'exploration Web relève de l'exploration de données, mais elle se limite aux données liées au Web et à l'identification des modèles. L'exploration de données est un vaste concept qui comprend plusieurs étapes, depuis la préparation des données jusqu'à la validation des résultats finaux qui mènent au processus de prise de décision pour une organisation.
Exploration de données vs Comparaison d'exploration de données Web
| Base de comparaison | Exploration de données | Exploration Web |
| Concept | Identification de modèle à partir des données disponibles dans tous les systèmes. | Identification de modèle à partir de données Web. |
| Cas d'application / d'utilisation | Prévisions météorologiques à l'aide de rapports météorologiques historiques | Analyse des données Techniques HITS / PageRank |
| Qui fait ça? | Scientifiques des données Ingénieurs de données | Scientifiques / analystes de données Ingénieurs de données |
| Processus | Extraction de données -> Découverte de modèle -> Développer la fonctionnalité / la résoudre (algorithme) | Même processus mais sur le Web en utilisant les documents Web |
| Outils | Algorithmes d'apprentissage automatique | Décousu, Classement, Journaux Apache |
| Quelle importance | De nombreuses organisations s'appuient sur les résultats de la science des données pour prendre des décisions. | L'extraction de données sur le Web influencerait le processus d'exploration de données existant. |
| Compétences | Techniques de nettoyage des données, algorithmes d'apprentissage automatique, statistiques, probabilité | Connaissance de niveau application, Ingénierie des données, statistiques, probabilité |
Conclusion - Data mining vs Web mining
Toute technique d'exploration de données avec les données consiste à découvrir les connaissances et à quel point elles pourraient être utilisées pour obtenir de meilleurs résultats. Les organisations désireuses d'améliorer leurs activités et de réaliser des bénéfices élevés ont besoin de nombreuses décisions à prendre sur la base des données largement disponibles dans leurs systèmes générées en volume énorme. Toutes les données ne sont pas considérées comme donnant des connaissances et des idées. Lesquelles, pourquoi et quelles sont les principales questions auxquelles les scientifiques / analystes de données doivent penser lorsqu'ils se préparent à identifier les modèles. En termes très simples, l'exploration de données est comme un processus de barattage du lait pour en faire du beurre.
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