데이터 마이닝
데이터 마이닝은 리포지토리에 저장된 많은 양의 데이터를 패턴 인식 기술과 통계 및 수학적 기법을 사용하여 이동하여 의미 있는 새로운 상관 관계, 패턴 및 추세를 발견하는 프로세스입니다. 데이터 소유자에게 이해하기 쉽고 유익한 새로운 방식으로 데이터를 요약합니다.
데이터베이스 소유자에게 명확하고 유용한 결과를 얻기 위해 처음에는 알려지지 않은 규칙성 또는 관계를 발견하기 위해 대량의 데이터를 선택, 탐색 및 모델링하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝은 의미 있는 패턴과 규칙을 찾기 위해 방대한 양의 데이터를 자동 또는 반자동으로 정의하여 탐색 및 분석하는 절차입니다.
데이터 마이닝은 데이터 과학과 유사합니다. 특정 데이터 세트에 대해 특정 상황에서 목적을 가진 사람이 수행합니다. 이 프로세스에는 텍스트 마이닝, 웹 마이닝, 오디오 및 비디오 마이닝, 사진 데이터 마이닝, 소셜 미디어 마이닝과 같은 다양한 유형의 서비스가 포함됩니다. 단순하거나 매우 구체적인 소프트웨어를 통해 완료됩니다.
데이터 마이닝을 아웃소싱함으로써 낮은 운영 비용으로 모든 작업을 더 빠르게 완료할 수 있습니다. 전문 기업은 새로운 기술을 사용하여 수동으로 배치할 수 없는 데이터를 설정할 수도 있습니다. 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있는 정보는 많지만 액세스할 수 있는 지식은 거의 없습니다.
가장 큰 과제는 데이터를 분석하여 문제를 해결하거나 회사 발전에 사용할 수 있는 중요한 정보를 추출하는 것입니다. 데이터를 마이닝하고 더 나은 통찰력을 찾는 데 사용할 수 있는 강력한 도구와 기술이 많이 있습니다.
웹 마이닝
웹 마이닝은 데이터 마이닝 기술을 사용하여 웹 기반 레코드 및 서비스, 서버 로그 및 하이퍼링크에서 처리하여 일반적으로 웹의 도움으로 유익한 패턴 추세 및 데이터를 추출하는 프로세스를 정의합니다. 웹 마이닝의 주요 목표는 중요한 통찰력을 얻기 위해 데이터를 수집하고 분석하여 웹 데이터에서 디자인을 찾는 것입니다.
웹 마이닝은 인터넷에 적용된 데이터 마이닝 기술의 응용으로 광범위하게 볼 수 있는 반면, 데이터 마이닝은 지식 발견 프로세스에 고정된 대부분 구조화된 데이터의 패턴을 찾기 위한 알고리즘의 응용으로 표현됩니다.
웹 마이닝에는 여러 데이터 유형 집합을 제공하는 고유한 기능이 있습니다. 웹에는 텍스트를 포함한 웹 페이지, 하이퍼링크를 통해 연결되는 웹 페이지, 웹 서버 로그를 통해 사용자 활동을 모니터링할 수 있는 등 마이닝 프로세스에 대한 여러 접근 방식을 제공하는 여러 측면이 있습니다.