Quelle: https://bit.ly/3IbkEMf
Data Mining und Datenextraktion sind zwei zentrale Prozesse für die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse. Obwohl sie oft verwechselt werden, haben sie unterschiedliche Funktionen und Einsatzgebiete. Dieser Artikel klärt die Unterschiede und zeigt, wie sie in der Praxis genutzt werden.
Was ist Datenextraktion?
Datenextraktion bezeichnet das automatisierte Sammeln von Rohdaten aus verschiedenen Quellen wie Websites, Datenbanken oder Dokumenten. Dabei geht es primär um das Erfassen und Speichern von Informationen, ohne diese weiter zu analysieren.
Typische Anwendungen:
Scraping von Produktdaten aus Online-Shops
Erfassen von Kontaktinformationen aus Webseiten
Extrahieren von Finanzdaten aus Berichten
Tools: Octoparse, BeautifulSoup, Scrapy
Was ist Data Mining?
Data Mining geht einen Schritt weiter: Hier werden Muster, Trends und Zusammenhänge in großen Datensätzen identifiziert. Mit statistischen und machine-learning-Methoden werden Rohdaten in verwertbares Wissen umgewandelt.
Typische Anwendungen:
Kundensegmentierung für gezieltes Marketing
Betrugserkennung im Bankensektor
Vorhersage von Absatztrends
Methoden: Klassifikation, Clustering, Assoziationsanalyse
Zusammenspiel der beiden Techniken
Oft bildet die Datenextraktion die Grundlage für Data Mining:
Extraktion: Daten werden aus Quellen wie Social Media gesammelt.
Aufbereitung: Bereinigung und Strukturierung der Rohdaten.
Analyse: Data Mining identifiziert nutzbare Muster, z. B. für Marktanalysen.
Fazit
Während sich Datenextraktion auf das Beschaffen von Daten konzentriert, zielt Data Mining auf deren Analyse ab. Beide Prozesse sind essenziell – sei es für Wettbewerbsanalysen oder KI-Training. Moderne Tools wie Octoparse vereinfachen die Extraktion, während Frameworks wie TensorFlow Data Mining ermöglichen.
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