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Data Mining VS Data Scraping : Quelle est la différence?

Wednesday, September 22, 2021

L'exploration et l'extraction de données, deux mots à la mode dans le domaine de la science des données, sont source de confusion pour beaucoup de gens. L'exploration de données est souvent considérée à tort comme l'extraction et l'obtention de données, mais elle est en fait beaucoup plus compliquée que cela. Dans cet article, nous allons découvrir la différence entre l'exploration de données (data mining) et l'extraction de données (data scraping). 

Sommaire

Qu'est-ce que le Data Mining?

Que peut faire le Data Mining?

Exemples d'utilisation de Data Mining

Les étapes générales de Data Mining

Inconvénients de Data Mining

Qu'est-ce que l'extraction de données?

Que peut faire l'extraction de données?

Exemples d'utilisation de l'extraction de données

Les étapes générales de l'extraction de données

Inconvénients de l'extraction de données

Principales différences entre l'exploration de données et l'extraction de données

Conclusion - Data Mining Vs Data Extraction

 



Qu'est-ce que le Data Mining?

L'exploration de données, également appelée " Knowledge Discovery in Database " (KDD), est une technique souvent utilisée pour analyser de grands ensembles de données à l'aide de méthodes statistiques et mathématiques afin de trouver des modèles ou des tendances cachés et d'en tirer de la valeur. 

 

Que peut faire le Data Mining?

En automatisant le processus de mining, les outils de data mining peuvent balayer les bases de données et identifier efficacement les modèles cachés. Pour les entreprises, l'exploration de données est souvent utilisée pour découvrir des modèles et des relations dans les données afin d'aider à prendre des décisions commerciales optimales.

 

Exemples d'utilisation de Data Mining

Après la généralisation de l'exploration de données dans les années 1990, des entreprises de secteurs très divers - dont le commerce de détail, la finance, les soins de santé, les transports, les télécommunications, le commerce électronique, etc. ont commencé à utiliser des techniques d'exploration de données pour générer des informations à partir des données. L'exploration de données peut aider à segmenter les clients, à détecter les fraudes, à prévoir les ventes et bien d'autres choses encore. Les utilisations spécifiques de l'exploration de données incluent:

Segmentation des clients

En exploitant les données des clients et en identifiant les caractéristiques des clients cibles, les entreprises peuvent les regrouper en un groupe distinct et leur proposer des offres spéciales répondant à leurs besoins.

L'analyse du marché 

Il s'agit d'une technique fondée sur une théorie selon laquelle si vous achetez un certain groupe de produits, vous êtes susceptible d'acheter un autre groupe de produits. Un exemple célèbre est que lorsque les pères achètent des couches pour leurs enfants, ils ont tendance à acheter des bières avec les couches. 

Prévision des ventes

Cela peut sembler similaire à l'analyse du marché, mais cette fois-ci, l'exploration de données est utilisée pour prédire quand un client achètera à nouveau un produit à l'avenir. Par exemple, un entraîneur achète un seau de poudre protéinée qui devrait durer 9 mois. Le magasin qui vend la poudre protéinée prévoit de sortir une nouvelle poudre protéinée 9 mois plus tard pour que l'entraîneur l'achète à nouveau.

Détecter les fraudes

L'exploration de données permet de construire des modèles pour détecter la fraude. En recueillant des échantillons de rapports frauduleux et non frauduleux, les entreprises sont en mesure d'identifier les transactions suspectes.

Découvrir des modèles dans la fabrication 

Dans l'industrie manufacturière, l'exploration de données est utilisée pour aider à concevoir des systèmes en découvrant les relations entre l'architecture des produits, le portefeuille et les besoins des clients. Elle permet également de prédire la durée et les coûts futurs du développement d'un produit.

Les exemples ci-dessus ne sont que quelques scénarios d'utilisation de l'exploration de données. Pour d'autres cas d'utilisation, consultez le document Data Mining Applications and Use Cases. 



Les étapes générales de Data Mining

L'exploration de données est un processus complet de collecte, de sélection, de nettoyage, de transformation et d'exploitation des données, afin d'évaluer les modèles et de fournir de la valeur au final. 

steps of data mining

(Source)

En général, le processus d'exploration de données peut être résumé en 7 étapes :

 

Étape 1: Nettoyer des données.

Dans le monde réel, les données ne sont pas toujours nettoyées et structurées. Elles sont souvent bruyantes, incomplètes et peuvent contenir des erreurs. Pour s'assurer que le résultat de l'exploration de données est exact, les données doivent d'abord être nettoyées. Certaines techniques de nettoyage comprennent le remplissage des valeurs manquantes, l'inspection automatique et manuelle, etc.

Étape 2: Intégrer des données

C'est l'étape où les données provenant de différentes sources sont extraites, combinées et intégrées. Ces sources peuvent être des bases de données, des fichiers texte, des feuilles de calcul, des documents, des cubes de données, l'Internet, etc. 

Étape 3 : Sélectionner des données.

Habituellement, toutes les données intégrées ne sont pas nécessaires pour l'exploration de données. La sélection des données consiste à sélectionner et à extraire uniquement les données utiles de la grande base de données. 

Étape 4 : Transformer des données.

Une fois les données sélectionnées, elles sont transformées en formes appropriées pour le mining. Ce processus implique la normalisation, l'agrégation, la généralisation, etc.

Étape 5: Data Mining

Voici la partie la plus importante de l'exploration de données - l'utilisation de méthodes intelligentes pour trouver des modèles dans les données. Le processus d'exploration de données comprend la régression, la classification, la prédiction, le regroupement, l'apprentissage par association et bien d'autres encore. 

Étape 6: Évaluer les modèles

Cette étape vise à identifier des modèles potentiellement utiles et faciles à comprendre, ainsi que des modèles qui valident des hypothèses.

Étape 7 : représenter les informations

Dans la dernière étape, les informations extraites sont présentées de manière attrayante à l'aide de techniques de représentation et de visualisation des données

Inconvénients de Data Mining

Bien que l'exploration de données soit utile, elle présente certaines limites.

Investissements élevés en temps et en main-d'œuvre 

Parce qu'il s'agit d'un processus long et compliqué, il nécessite un travail important de la part d'un personnel performant et qualifié. Les spécialistes de l'exploration de données peuvent tirer parti de puissants outils d'exploration de données, mais ils ont besoin de spécialistes pour préparer les données et comprendre les résultats. Par conséquent, le traitement de toutes les informations peut encore prendre un certain temps. 

Problèmes de confidentialité et de sécurité des données

Comme l'exploration de données recueille des informations sur les clients à l'aide de techniques basées sur le marché, elle peut porter atteinte à la vie privée des utilisateurs. De plus, les hackers peuvent voler les données stockées dans les systèmes de mining, ce qui constitue une menace pour la sécurité des données des clients. Si les données volées sont mal utilisées, elles peuvent facilement nuire à d'autres personnes. 

 

Ce qui précède est une brève introduction à l'exploration de données. Comme je l'ai mentionné, l'exploration de données comprend le processus de collecte et d'intégration des données, qui inclut le processus d'extraction des données. Dans ce cas, on peut dire que l'extraction de données peut faire partie du long processus de data mining.

 

Qu'est-ce que l'extraction de données?

Également connue sous le nom de data scraping, l'extraction de données consiste à récupérer des données à partir de sources de données (généralement non structurées ou mal structurées) dans des lieux centralisés pour les stocker ou les traiter ultérieurement. 

 

Plus précisément, les sources de données non structurées comprennent les pages Web, les courriels, les documents, les PDF, les textes numérisés, les rapports d'ordinateur central, les fichiers spool, les petites annonces, etc. Les emplacements centralisés peuvent être sur site, dans le Cloud ou un hybride des deux. Il est important de garder à l'esprit que l'extraction de données n'inclut pas le traitement ou l'analyse qui peut avoir lieu plus tard. 

 

Que peut faire l'extraction de données?

En général, les objectifs de l'extraction de données sont classés en trois catégories. 

Archiver

L'extraction de données permet de convertir des données de formats physiques (livres, journaux, factures, etc.) en formats numériques (bases de données, etc.) pour les conserver ou les sauvegarder. 

Transférer le format des données

Si vous souhaitez transférer les données de votre site web actuel vers un nouveau site web en cours de développement, vous pouvez collecter les données de votre propre site web en les extrayant. 

Analyse des données

L'objectif le plus courant est d'analyser les données extraites afin de générer des informations. Cela peut sembler similaire au processus d'analyse des données dans l'exploration des données, mais il faut noter que l'analyse des données est l'objectif de l'extraction des données, et non une partie de son processus. Qui plus est, les données sont analysées différemment. Par exemple, les propriétaires de boutiques en ligne extraient les détails des produits de sites de commerce électronique comme Amazon pour surveiller les stratégies des concurrents en temps réel. 

 

Tout comme l'exploration de données, l'extraction de données est un processus automatisé qui présente de nombreux avantages. Dans le passé, les gens avaient l'habitude de copier et de coller manuellement les données d'un endroit à l'autre pour les déplacer, ce qui prend énormément de temps. L'extraction de données accélère la collecte, et augmente largement la précision des données extraites. Pour connaître les autres avantages de l'extraction de données, vous pouvez voir cet article.

 

Exemples d'utilisation de l'extraction de données

Tout comme l'exploration de données, l'extraction de données a été largement utilisée dans de nombreux secteurs à des fins différentes. Outre la surveillance des prix dans le commerce électronique, l'extraction de données peut être utile dans la recherche de documents individuels, l'agrégation de nouvelles, le marketing, l'immobilier, les voyages et le tourisme, le conseil, la finance, et bien d'autres encore.

Génération de leads

Les entreprises peuvent extraire des données d'annuaires tels que Yelp, Crunchbase, Pagesjaunes et générer des pistes pour le développement commercial. Vous pouvez voir cette vidéo pour comprendre comment extraire des données de Les Pages Jaunes avec un modèle de scraping web.

 

 

Agrégation de contenu et de nouvelles

Les sites web d'agrégation de contenu peuvent obtenir des flux de données réguliers de plusieurs sources et maintenir leurs sites à jour.

Analyse des sentiments

Après avoir extrait les avis, commentaires et réactions en ligne des sites de médias sociaux comme Instagram et Twitter, on peut analyser les attitudes et se faire une idée de la façon dont ils perçoivent une marque, un produit ou un phénomène.

 

Pour plus d'applications et de cas d'utilisation de l'extraction de données, vous pouvez consulter 25 astuces pour développer votre activité grâce au web scraping. 

Les étapes générales de l'extraction de données

extract transform load

(Source)

Alors que l'exploration de données consiste à obtenir des informations exploitables à partir de grands ensembles de données, l'extraction de données est un processus beaucoup plus court et simple. Le processus d'extraction de données peut être résumé en trois étapes.

Étape 1 : Sélectionner une source de données

Choisir la source de données cible que vous voulez extraire, comme un site Web. 

Étape 2 : Collecter les données

Envoyez une requête "GET" au site web et analysez le document HTML de celui-ci avec des langages de programmation        comme Python, PHP, R, Ruby, etc.

Étape 3 : Conserver les données

Stocker les données dans votre base de données sur site ou dans une destination en cloud pour les utiliser plus tard.

 

Si vous êtes un programmeur expérimenté qui souhaite extraire des données, les étapes ci-dessus peuvent vous sembler faciles. Toutefois, si vous n'êtes pas programmeur, il existe un accès rapide: l'utilisation d'outils d'extraction de données comme Octoparse. Les outils d'extraction de données, tout comme les outils d'exploration de données, sont développés pour économiser l'énergie des gens et rendre le traitement des données simple pour tout le monde. Ces outils sont non seulement rentables, mais aussi faciles à utiliser pour les débutants. Ils permettent aux utilisateurs d'explorer les données en quelques minutes, de les stocker dans le Cloud et de les exporter dans de nombreux formats tels que Excel, CSV, HTML, JSON ou des bases de données sur site via des API. 

 

Inconvénients de l'extraction de données

Panne de serveur

Lors de l'extraction de données à grande échelle, le serveur du site web cible peut être surchargé, ce qui peut entraîner une panne du serveur, ce qui nuit aux intérêts du propriétaire du site.

Blocage d'IP

Lorsqu'une personne extrait des données trop fréquemment, les sites Web peuvent bloquer son adresse IP. Ils peuvent interdire totalement l'IP ou restreindre l'accès du crawler pour interrompre l'extraction. Pour extraire des données sans se faire bloquer, il faut le faire à une vitesse modérée et adopter des méthodes anti-blocage. 

Problèmes juridiques

L'extraction de données sur le Web se situe dans une zone grise en ce qui concerne la légalité. Les grands sites comme Linkedin et Facebook indiquent clairement dans leurs conditions d'utilisation que toute extraction automatisée de données est interdite. De nombreux procès ont été intentés entre des entreprises à propos des activités de scraping par des robots.

Principales différences entre l'exploration de données et l'extraction de données

    1. L'exploration de données est également appelée découverte de connaissances dans une base de données, extraction de connaissances, analyse de données/modèles, collecte d'informations. L'extraction de données est utilisée de manière interchangeable avec l'extraction de données sur le Web, le scraping, le crawling, la récupération de données, la récolte de données, etc. 
    2. Les études d'exploration de données portent principalement sur des données structurées, tandis que l'extraction de données permet généralement de extraire des données de sources non structurées ou mal structurées.
    3. L'objectif de l'exploration de données est de rendre les données disponibles plus utiles pour générer des informations. L'extraction de données consiste à collecter des données et à les rassembler dans un endroit où elles peuvent être stockées ou traitées ultérieurement.  
    4. L'exploration de données est basée sur des méthodes mathématiques pour révéler des modèles ou des tendances. L'extraction de données est basée sur des langages de programmation ou des outils d'extraction de données pour explorer les sources de données.
    5. Le but de l'exploration de données est de trouver des faits qui sont auparavant inconnus ou ignorés, tandis que l'extraction de données traite des informations existantes.
    6. Le Data Mining est beaucoup plus compliqué et nécessite de gros investissements dans le training des employés. L'extraction de données, lorsqu'elle est effectuée avec le bon outil, peut être extrêmement facile et rentable.

 

Conclusion - Data Mining Vs Data Extraction

Ces termes existent depuis environ deux décennies. L'extraction de données peut faire partie de l'exploration de données lorsque l'objectif est de collecter et d'intégrer des données provenant de différentes sources. L'exploration de données, en tant que processus relativement complexe, consiste à découvrir des modèles pour donner un sens aux données et prédire l'avenir. Les deux requièrent des compétences différentes et une expertise, mais la popularité croissante des outils d'extraction de données et des outils d'exploration de données améliore considérablement la productivité et facilite grandement la vie de ses utilisateurs. 



Artículo en español: Data Harvesting y Data Mining: ¿Cuál es la diferencia?
También puede leer artículos de web scraping en El Website Oficial

 

 

Lectures conseillées:

 

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