डेटा खनन और वेब खनन के बीच अंतर
डेटा खनन : यह डेटा से एक महत्वपूर्ण पैटर्न की पहचान करने की अवधारणा है जो बेहतर परिणाम देता है।
कहां से पैटर्न की पहचान? सिस्टम से उत्पन्न डेटा से।
वेब खनन : वेब में डेटा खनन करने की प्रक्रिया को वेब खनन कहा जाता है। वेब दस्तावेजों को निकालना और इससे पैटर्न की खोज करना।
उदाहरण: पूर्वानुमानित विश्लेषण के लिए तकनीकें लागू की गईं । (इतिहास डेटा से पैटर्न की पहचान के आधार पर मौसम पूर्वानुमान)
हमें इस पोस्ट में विस्तार से डेटा खनन और वेब खनन के बीच अंतर प्रमुख को समझने देता है।
समानता
सोना खनन नामक प्रक्रिया द्वारा सोने का उत्पादन होता है। यह अयस्क से निकाला और परिष्कृत किया जाता है। सोने के खनन का अंतिम परिणाम कीमती धातु है। इसी तरह,
कच्चे स्रोत से महत्वपूर्ण जानकारी (डेटा जो लायक है) प्राप्त करने के लिए, डेटा खनन तकनीक लागू होती है। यहां कच्चे डेटा स्रोत से प्राप्त पैटर्न को डेटा विश्लेषक / डेटा वैज्ञानिकों के लिए मूल्यवान माना जाता है ताकि व्यापार मूल्य को प्रभावित करने वाले निर्णय लेने के साथ आगे बढ़ सकें ।
डेटा खनन
सादे शब्दों में, डेटा खनन बनाम वेब खनन डेटा के विभिन्न सेटों से खनन ज्ञान की अवधारणा है। निकाले गए ज्ञान का पूर्वानुमान भविष्यवाणियों या सिफारिशों को प्रदान करने के लिए किया जाता है। खनन किए जाने वाले डेटा या तो डेटा गोदाम या अन्य बाहरी प्रणालियों में उपलब्ध हैं। डेटा विभिन्न तालिकाओं पर इसके विभिन्न व्यवहार या विशेषताओं के साथ उपलब्ध हो सकता है। पैटर्न की पहचान करने के लिए, डेटा के कई सेटों के बीच सहसंबंध की पहचान की जानी चाहिए।
डेटा खनन में कदम
चूंकि डेटा खनन एक सार है, यहां शामिल चरणों की सूची दी गई है,
- डेटा तैयारी
- पैटर्न खोज
- पूर्वानुमान / सिफारिश करने के लिए मॉडल बनाएं (कुछ मामलों का उल्लेख करने के लिए)
- मॉडल मूल्य का सारांश
वेब खनन
वेब खनन एक सार है क्योंकि खनन की तीन अलग-अलग प्रकार की तकनीकें हैं।
- वेब सामग्री खनन
- वेब संरचना खनन
- वेब उपयोग खनन
सूचना एकत्रण के वेब खनन वर्ग
वेब सामग्री खनन
एक महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करने वाले विभिन्न पैटर्न खोजने के लिए वेब पृष्ठों से डेटा निकाला जाता है। वेब स्क्रैपिंग जैसे डेटा निकालने के लिए कई तकनीकें हैं (उदाहरण के लिए – स्केपर और ऑक्टोपर्से प्रसिद्ध उपकरण हैं जो वेब सामग्री खनन प्रक्रिया को निष्पादित करते हैं।
सबसे अच्छा उदाहरण – एक कार्यक्रम या किसी भी कार्यक्रम का संचालन करने के लिए, पहले संगठन स्थानों के बारे में विश्लेषण करता है (कौन सा स्थान कार्यक्रम आयोजित करने के लिए सबसे उपयुक्त है ताकि पूर्ण उपस्थिति हो)। इन विश्लेषणों को करने के लिए, किसी को शहर, राज्य और आमंत्रितकर्ता की घटना कितनी दूर स्थित है, के बारे में स्थान-विशिष्ट जानकारी एकत्र करनी है। किसी भी स्थान-विशिष्ट डेटा को वेब से निकाला जा सकता है। यही वह जगह है जहां वेब सामग्री खनन तस्वीर में आता है।
वेब संरचना खनन
एक पैटर्न खोजने के लिए विभिन्न पृष्ठों की ओर ले जाने वाले हाइपरलिंक से डेटा इकट्ठा और तैयार किया जाता है। किसी ब्लॉग या किसी अन्य वेबपृष्ठ से किसी व्यक्ति की सार्वजनिक प्रोफ़ाइल देखने के लिए, संभावना है कि वे अपने सोशल मीडिया लिंक लागू करेंगे । इसलिए, डेटा न केवल एक स्रोत से निकाला जाता है बल्कि प्रत्येक पृष्ठ से जुड़े हाइपरलिंक्स के माध्यम से नेस्टेड पृष्ठों से भी निकाला जाता है। ऐसा करने के लिए कई एल्गोरिदम हैं। (उदाहरण: पेजरैंक एल्गोरिदम)
वेब उपयोग खनन:
जब कोई वेब एप्लिकेशन होस्ट किया जाता है, तो बहुत सारे वेब सर्वर लॉग होते हैं जो एप्लिकेशन की उपयोगकर्ता वेब गतिविधि के बारे में उत्पन्न होते हैं। इन लॉगों को बदले में कच्चे डेटा के रूप में माना जाता है अर्थपूर्ण डेटा निकाले जाते हैं और पैटर्न की पहचान की जाती है।
उदाहरण के लिए, किसी भी ई-कॉमर्स व्यवसाय के लिए, जब वे व्यवसाय के दायरे में वृद्धि करना चाहते हैं या बेहतर ग्राहक अनुभव के लिए एक वृद्धि जोड़ना चाहते हैं, तो एप्लिकेशन लॉग के माध्यम से उपयोगकर्ता की वेब गतिविधि की निगरानी की जाती है और डेटा खनन इस पर लागू होता है।
वेब खनन और डेटा खनन कम या समान तकनीक हैं लेकिन वेब खनन वेब पर विश्लेषण के बारे में है। डेटा खनन वेब तक ही सीमित नहीं है। यह एक पारंपरिक प्रक्रिया है जो किसी भी डेटा एनालिटिक्स के लिए होती है।
वेब से डेटा के बारे में बात करते हुए, डेटा की किस्मों को देखा जा सकता है। यह संरचित डेटा हो सकता है(यदि डेटाबेस के लिए जारी किया जाता है तो डेटाबेस डेटा एपीआई के माध्यम से खींचा जाता है)। अर्ध-संरचित डेटा – किसी भी वेब गतिविधि से संबंधित या यहां तक कि सर्वर लॉग खींचें। या छवियों आदि जैसे असंगठित डेटा भी (यदि छवियों पर कोई विश्लेषण किया जाता है)
डेटा खनन बनाम वेब खनन (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे डेटा खनन बनाम वेब खनन के बीच शीर्ष 7 तुलना है
डेटा खनन बनाम वेब खनन के बीच महत्वपूर्ण अंतर
निम्नानुसार डेटा खनन और वेब खनन के बीच अंतर है
पैटर्न की पहचान करने के लिए वेब खनन और डेटा खनन लगभग समान होते हैं। लेकिन डेटा खनन से वेब खनन में अंतर और क्या अंतर है । कहां से डेटा और डेटा निकाला जाता है? ये दो अंतिम पहलू हैं जो डेटा खनन और वेब खनन के बीच अंतर लाते हैं।
वेब खनन डेटा खनन के अंतर्गत आता है लेकिन यह वेब से संबंधित डेटा तक सीमित है और पैटर्न की पहचान करता है। डेटा खनन एक विशाल अवधारणा है जिसमें डेटा तैयार करने से शुरू होने वाले कई कदम शामिल होते हैं जो अंतिम परिणामों को मान्य करते हैं जो संगठन के लिए निर्णय लेने की प्रक्रिया का कारण बनते हैं।
डेटा खनन बनाम वेब खनन तुलना तालिका
| तुलना के लिए आधार | डेटा खनन | वेब खनन |
| संकल्पना | किसी भी सिस्टम में उपलब्ध डेटा से पैटर्न पहचान। | वेब डेटा से पैटर्न पहचान। |
| आवेदन / मामलों का उपयोग करें | ऐतिहासिक मौसम रिपोर्ट का उपयोग कर मौसम पूर्वानुमान | एचआईटीएस / पेजरैंक तकनीकों को क्रॉल करने वाला डेटा |
| यह कौन करता है | डेटा वैज्ञानिक डेटा इंजीनियर |
डेटा वैज्ञानिक / डेटा विश्लेषकों डेटा इंजीनियरों |
| प्रक्रिया | डेटा निष्कर्षण -> पैटर्न खोज -> सुविधा का विकास / इसे हल करें (एल्गोरिदम) | वेब प्रक्रियाओं का उपयोग कर वेब पर वही प्रक्रिया है |
| उपकरण | मशीन लर्निंग एल्गोरिदम | स्क्रैपी, पेजरैंक, अपाचे लॉग |
| कितना महत्वपूर्ण है | कई संगठन निर्णय लेने के लिए डेटा विज्ञान परिणामों पर निर्भर हैं। | वेब से संबंधित डेटा पुल मौजूदा डेटा खनन प्रक्रिया को प्रभावित करेगा। |
| कौशल | डेटा क्लेन्ज़िंग तकनीकों, मशीन सीखने एल्गोरिदम, आंकड़े, संभावना | आवेदन स्तर ज्ञान, डेटा इंजीनियरिंग, सांख्यिकी, संभावना |
निष्कर्ष – डेटा खनन बनाम वेब खनन
डेटा के साथ किसी खनन तकनीक को ज्ञान की खोज करना है और बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए इसका कितना अच्छा उपयोग किया जा सकता है। संगठन जो अपने व्यवसाय को बढ़ाने और उच्च लाभ अर्जित करने के इच्छुक हैं, उन्हें उन आंकड़ों के आधार पर कई निर्णय लेने की आवश्यकता है जो भारी मात्रा में उत्पन्न उनके सिस्टम में काफी हद तक उपलब्ध हैं। ज्ञान और अंतर्दृष्टि देने के लिए सभी डेटा नहीं माना जाता है। कौन सा, मुख्य प्रश्न डेटा वैज्ञानिकों / डेटा विश्लेषकों को क्यों लगता है जब वे पैटर्न की पहचान करने के लिए तैयार होते हैं। एक बहुत आम आदमी के शब्द में, डेटा खनन मक्खन बनाने के लिए दूध को मंथन करने की प्रक्रिया की तरह है।
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