Was Sie über Data Harvesting und Data Mining wissen sollten.

Mit der Entwicklung der Digital-Wirtschaft kommt “Big Data” zu einem Schlagwort, das mit alle Daten aller Branchen auf der Welt zu tun hat. Beiseite sind die Wörter sowie Web Scraping, Web Harvesting, Web Mining, Datenanalyse, Data Mining, Data Harvesting schon zum Begriff gekommen. In diesem Artikel diskutieren wir über zwei Begriffe: Daten Harvesting und Daten Mining, die für alle Geschäftsfüher*innen und Unternehmen sehr wichtig sind.

Was ist Data Harvesting?

Data Harvesting bedeutet, Daten und Informationen aus einer Online-Ressource zu erhalten. Es ist normalerweise austauschbar mit Web Scraping, Web Crawling und Datenextraktion. Harvesting ist ein landwirtschaftlicher Begriff, der bedeutet, reife Früchte von den Feldern zu sammeln, was den Akt des Sammelns und Verlegens beinhaltet. Beim Data Harvesting werden wertvolle Daten aus Ziel-Websites extrahiert und in einem strukturierten Format in Ihre Datenbank eingegeben.

Um Data Harvesting durchzuführen, benötigen Sie einen automatisierten Crawler, der die Zielwebsites durchsucht, wertvolle Informationen erfasst, die Daten extrahiert und schließlich in ein strukturiertes Format zur weiteren Analyse exportiert. Data Harvesting hat also nichts mit Algorithmen, maschinellem Lernen oder Statistik zu tun. Stattdessen stützt es sich auf Computerprogrammierung wie Python, R, Java, um zu funktionieren. Außerdem geht es beim Data Harvesting eher darum, genau zu sein. Es gibt viele Datenextraktionstools und Dienstanbieter, die Web Harvesting für Sie durchführen können. Octoparse ist das beste Web-Scraping-Tool. Ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Programmierer sind, es ist die beste Wahl, um Daten aus dem Internet zu sammeln.

Was ist Data Mining?

Data Mining wird oft als ein Prozess der Datensammlung missverstanden. Zwischen Datensammlung und Data Mining gibt es erhebliche Unterschiede, auch wenn beide den Akt der Extraktion und Erhaltung der Daten beinhalten. Data Mining ist ein interdisziplinäres Verfahren, das Statistik, Informatik und maschinelles Lernen umfasst, und nicht nur die Beschaffung von Daten und deren Auswertung.

Data Mining hat vier Hauptanwendungen. Die erste ist die Klassifizierung. Wie das Wort schon sagt, wird Data Mining verwendet, um Dinge oder Personen für weitere Analysen in verschiedene Kategorien einzuordnen. Die Bank zum Beispiel erstellt ein Klassifizierungsmodell anhand von Anträgen. Sie sammelt Millionen von Anträgen zusammen mit den Kontoauszügen, Berufsbezeichnungen, Familienstand, Schulabschluss usw. und verwendet dann Algorithmen, um zu berechnen und zu entscheiden, welcher Antrag riskanter ist. Das heißt, in dem Moment, in dem Sie das Antragsformular ausfüllen, wissen sie bereits, zu welcher Kategorie Sie gehören und welcher Kredit für Sie gilt.

Regression

Die Regression wird zur Vorhersage des Trends auf der Grundlage von numerischen Werten aus den Datensätzen verwendet. Es handelt sich um eine statistische Analyse der Beziehung zwischen Variablen. Zum Beispiel kann man auf der Grundlage historischer Aufzeichnungen vorhersagen, wie wahrscheinlich es ist, dass Verbrechen in einem bestimmten Gebiet auftreten.

Clustering

Cluster bedeutet, dass Datenpunkte auf der Grundlage ähnlicher Merkmale oder Werte gruppiert werden. Zum Beispiel gruppiert Amazon ähnliche Produkte auf der Grundlage der Beschreibung, der Tags und der Funktionen der einzelnen Artikel, damit die Kunden sie leichter identifizieren können.

Erkennung von Anomalien

Dabei handelt es sich um ein Verfahren zur Erkennung abnormaler Verhaltensweisen, die auch als Ripper bezeichnet werden. Banken setzen diese Methode ein, um ungewöhnliche Transaktionen zu erkennen, die nicht zu ihren normalen Transaktionsaktivitäten passen.

Assoziationslernen

Assoziationslernen beantwortet die Frage: “Wie hängt der Wert eines Merkmals mit dem eines anderen zusammen?” In Lebensmittelgeschäften ist es beispielsweise wahrscheinlicher, dass Personen, die Limonade kaufen, gleichzeitig auch Pringles kaufen. Die Warenkorbanalyse ist eine beliebte Anwendung von Assoziationsregeln. Sie hilft Einzelhändlern, die Beziehungen zwischen den konsumierten Produkten zu erkennen.

Diese vier Anwendungen bilden das Rückgrat des Data Mining. Data Mining ist sozusagen das Herzstück von Big Data. Der Prozess des Data Mining wird auch als Knowledge Discovery from Data (KDD) bezeichnet. Es beleuchtet das Konzept der Datenwissenschaft, das der Forschung und Wissensentdeckung dient. Die Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein und über das Internet verstreut werden. Die eigentliche Leistung liegt in der Gruppierung der einzelnen Daten und der Einteilung in Kategorien, so dass wir ein Muster zeichnen, Trends vorhersagen und Anomalien erkennen können.

Zusammenfassung

Zusammenfassend sind sowohl Data Harvesting als auch Data Mining entscheidende Prozesse für Unternehmen in der heutigen digitalen Welt. Während Data Harvesting sich auf das Sammeln von Daten konzentriert, ermöglicht Data Mining tiefere Einblicke und Erkenntnisse durch statistische Analysen und maschinelles Lernen.

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Autor*in: Das Octoparse Team ❤️