🥇डेटा माइनिंग और डेटा एक्सट्रैक्शन के बीच अंतर को समझना

ये दो डेटा साइंस शब्द बहुत से लोगों को भ्रमित करते हैं। डेटा माइनिंग को अक्सर डेटा निकालने और पुनर्प्राप्त करने के रूप में गलत समझा जाता है, लेकिन वास्तविकता बहुत अधिक जटिल है। इस पोस्ट में आइए माइनिंग को डॉट करें और डेटा माइनिंग और डेटा एक्सट्रैक्शन के बीच अंतर जानें।

डेटा माइनिंग क्या है?

डेटा माइनिंग भी कहा जाता है डेटाबेस नॉलेज डिस्कवरी (केडीडी), एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग अक्सर छिपे हुए पैटर्न या रुझानों को खोजने और उनसे मूल्य निकालने के लिए सांख्यिकीय और गणितीय तरीकों का उपयोग करके बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।

डेटा माइनिंग से क्या किया जा सकता है?

प्रक्रिया को स्वचालित करके, डेटा खनन उपकरण डेटाबेस ब्राउज़ कर सकते हैं और छिपे हुए पैटर्न को प्रभावी ढंग से उजागर कर सकते हैं। व्यवसायों के लिए, डेटा माइनिंग का उपयोग अक्सर बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करने के लिए डेटा में पैटर्न और संबंधों की खोज के लिए किया जाता है।

आवेदन उदाहरण

1990 के दशक में डेटा माइनिंग व्यापक हो जाने के बाद, खुदरा, वित्त, स्वास्थ्य देखभाल, परिवहन, दूरसंचार, ई-कॉमर्स इत्यादि सहित उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में कंपनियों ने डेटा के आधार पर जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा माइनिंग विधियों का उपयोग करना शुरू कर दिया। डेटा माइनिंग से ग्राहकों को विभाजित करने, धोखाधड़ी की पहचान करने, बिक्री की भविष्यवाणी करने और बहुत कुछ करने में मदद मिल सकती है।

ग्राहक विभाजन
ग्राहक डेटा का विश्लेषण करके और लक्षित ग्राहकों की विशेषताओं की पहचान करके, कंपनियां उन्हें एक अलग समूह में समूहित कर सकती हैं और उनकी आवश्यकताओं को पूरा करने वाले विशेष ऑफ़र प्रदान कर सकती हैं।
मार्केट बास्केट विश्लेषण
यह तकनीक इस सिद्धांत पर आधारित है कि यदि आप उत्पादों का एक निश्चित समूह खरीदते हैं, तो आपके उत्पादों का एक अलग समूह खरीदने की अधिक संभावना है। एक प्रसिद्ध उदाहरण: जब पिता अपने बच्चों के लिए डायपर खरीदते हैं, तो वे डायपर के साथ बीयर भी खरीदते हैं।
बिक्री पूर्वानुमान
यह मार्केट बास्केट विश्लेषण के समान लग सकता है, लेकिन इस बार डेटा विश्लेषण का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि कोई ग्राहक भविष्य में दोबारा उत्पाद कब खरीदेगा। उदाहरण के लिए, एक कोच प्रोटीन की एक कैन खरीदता है जो 9 महीने तक चलनी चाहिए। इस प्रोटीन को बेचने वाला स्टोर 9 महीनों में एक नया प्रोटीन जारी करने की योजना बना रहा है ताकि कोच इसे फिर से खरीद सकें।
धोखाधड़ी का पता लगाना
डेटा माइनिंग धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए मॉडल बनाने में मदद करता है। कपटपूर्ण और सच्ची रिपोर्टों के नमूने एकत्र करके, व्यवसायों को यह निर्धारित करने का अधिकार दिया जाता है कि कौन से लेनदेन संदिग्ध हैं।
उत्पादन में पैटर्न का पता लगाना
विनिर्माण उद्योग में, डेटा माइनिंग का उपयोग उत्पाद वास्तुकला, प्रोफ़ाइल और ग्राहक की जरूरतों के बीच संबंधों की पहचान करके डिजाइन सिस्टम में मदद करने के लिए किया जाता है। डेटा माइनिंग उत्पाद विकास के समय और लागत का भी अनुमान लगा सकता है।

और ये डेटा माइनिंग के लिए केवल कुछ उपयोग के मामले हैं।

डेटा माइनिंग के चरण

डेटा माइनिंग पैटर्न का मूल्यांकन करने और अंततः मूल्य निकालने के लिए डेटा एकत्र करने, चयन करने, सफाई करने, बदलने और निकालने की एक समग्र प्रक्रिया है।

आम तौर पर, संपूर्ण डेटा माइनिंग प्रक्रिया को 7 चरणों में संक्षेपित किया जा सकता है:

डेटा सफाई
वास्तविक दुनिया में, डेटा को हमेशा साफ़ और संरचित नहीं किया जाता है। वे अक्सर शोरगुल वाले, अधूरे होते हैं और उनमें त्रुटियाँ हो सकती हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि डेटा माइनिंग परिणाम सटीक है, आपको सबसे पहले डेटा को साफ़ करना होगा। कुछ सफ़ाई विधियों में छूटे हुए मानों को भरना, स्वचालित और मैन्युअल नियंत्रण इत्यादि शामिल हैं।
डेटा एकीकरण
यह वह चरण है जहां विभिन्न स्रोतों से डेटा निकाला जाता है, संयोजित किया जाता है और एकीकृत किया जाता है। स्रोत डेटाबेस, टेक्स्ट फ़ाइलें, स्प्रेडशीट, दस्तावेज़, बहुआयामी डेटासेट, इंटरनेट इत्यादि हो सकते हैं।
डेटा नमूनाकरण
आमतौर पर, डेटा माइनिंग में सभी एकीकृत डेटा की आवश्यकता नहीं होती है। डेटा सैंपलिंग वह चरण है जिसमें बड़े डेटाबेस से केवल उपयोगी डेटा का चयन और निकाला जाता है।
डेटा रूपांतरण
एक बार डेटा का चयन हो जाने के बाद, इसे खनन के लिए उपयुक्त रूपों में परिवर्तित कर दिया जाता है। इस प्रक्रिया में सामान्यीकरण, एकत्रीकरण, सामान्यीकरण आदि शामिल हैं।
डेटा खनन
यहां डेटा माइनिंग का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा आता है - उनमें पैटर्न खोजने के लिए बुद्धिमान तरीकों का उपयोग करना। इस प्रक्रिया में प्रतिगमन, वर्गीकरण, भविष्यवाणी, क्लस्टरिंग, एसोसिएशन लर्निंग और बहुत कुछ शामिल है।
मॉडल मूल्यांकन
इस कदम का उद्देश्य संभावित रूप से उपयोगी, आसानी से समझ में आने वाले पैटर्न के साथ-साथ ऐसे पैटर्न की पहचान करना है जो परिकल्पनाओं का समर्थन करते हैं।
ज्ञान निरूपण
अंतिम चरण में, प्राप्त जानकारी को ज्ञान प्रतिनिधित्व और विज़ुअलाइज़ेशन विधियों का उपयोग करके आकर्षक तरीके से प्रस्तुत किया जाता है।

डेटा माइनिंग के नुकसान

समय और श्रम का बड़ा निवेश
चूंकि डेटा माइनिंग एक लंबी और जटिल प्रक्रिया है, इसलिए इसमें उत्पादक और कुशल लोगों से बहुत काम की आवश्यकता होती है। डेटा वैज्ञानिक शक्तिशाली डेटा माइनिंग टूल का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन उन्हें डेटा तैयार करने और परिणामों को समझने के लिए विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है। परिणामस्वरूप, सभी सूचनाओं को संसाधित करने में कुछ समय लग सकता है।
डेटा गोपनीयता और सुरक्षा
चूंकि डेटा माइनिंग बाजार के तरीकों से ग्राहकों के बारे में जानकारी एकत्र करता है, इसलिए यह उपयोगकर्ता की गोपनीयता का उल्लंघन कर सकता है। इसके अलावा, हैकर्स डेटा माइनिंग सिस्टम में संग्रहीत डेटा प्राप्त कर सकते हैं। इससे ग्राहकों के डेटा की सुरक्षा को खतरा है. यदि चुराए गए डेटा का दुरुपयोग किया जाता है, तो यह आसानी से दूसरों को नुकसान पहुंचा सकता है।

उपरोक्त डेटा माइनिंग का संक्षिप्त परिचय है। जैसा कि मैंने पहले ही बताया, डेटा माइनिंग में डेटा एकत्र करने और एकीकृत करने की प्रक्रिया शामिल है, जिसमें डेटा निकालने (डेटा निष्कर्षण) की प्रक्रिया भी शामिल है। इस मामले में, यह कहना सुरक्षित है कि डेटा निष्कर्षण एक लंबी डेटा खनन प्रक्रिया का हिस्सा हो सकता है।

डेटा निष्कर्षण क्या है?

इसे "वेब डेटा माइनिंग" और "वेब स्क्रैपिंग" के रूप में भी जाना जाता है, यह प्रक्रिया (आमतौर पर असंरचित या खराब संरचित) डेटा स्रोतों से डेटा को केंद्रीकृत स्थानों में निकालने और भंडारण या आगे की प्रक्रिया के लिए एक स्थान पर केंद्रीकरण करने का कार्य है। विशेष रूप से, असंरचित डेटा स्रोतों में वेब पेज, ईमेल, दस्तावेज़, पीडीएफ फाइलें, स्कैन किए गए पाठ, मेनफ्रेम रिपोर्ट, रील फाइलें, घोषणाएं आदि शामिल हैं। केंद्रीकृत भंडारण स्थानीय, क्लाउड या हाइब्रिड हो सकता है। यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि डेटा निष्कर्षण में प्रसंस्करण या अन्य विश्लेषण शामिल नहीं है जो बाद में हो सकता है।

डेटा एक्सट्रैक्शन से क्या किया जा सकता है?

मूलतः, डेटा निष्कर्षण उद्देश्य 3 श्रेणियों में आते हैं।

संग्रह
डेटा निष्कर्षण डेटा को किताबों, समाचार पत्रों, चालान जैसे भौतिक प्रारूपों से भंडारण या बैकअप के लिए डेटाबेस जैसे डिजिटल प्रारूपों में परिवर्तित कर सकता है।
डेटा प्रारूप बदलना
जब आप अपनी वर्तमान साइट से डेटा को विकास के तहत एक नई साइट पर स्थानांतरित करना चाहते हैं, तो आप अपनी साइट से डेटा निकालकर एकत्र कर सकते हैं।
डेटा विश्लेषण
इसमें अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए निकाले गए डेटा का और अधिक विश्लेषण करना आम बात है। यह डेटा माइनिंग के समान लग सकता है, लेकिन ध्यान रखें कि डेटा माइनिंग डेटा माइनिंग का लक्ष्य है, इसका हिस्सा नहीं। इसके अलावा, डेटा का विश्लेषण अलग-अलग तरीके से किया जाता है। एक उदाहरण यह है कि ऑनलाइन स्टोर मालिक वास्तविक समय में प्रतिस्पर्धी रणनीतियों की निगरानी के लिए अमेज़ॅन जैसी ई-कॉमर्स साइटों से उत्पाद जानकारी खींचते हैं। डेटा माइनिंग की तरह, डेटा निष्कर्षण कई लाभों के साथ एक स्वचालित प्रक्रिया है। पहले, लोग मैन्युअल रूप से डेटा को एक स्थान से दूसरे स्थान पर कॉपी और पेस्ट करते थे, जिसमें बहुत समय लगता था। डेटा निष्कर्षण संग्रह को गति देता है और निकाले गए डेटा की सटीकता में काफी सुधार करता है।

डेटा निष्कर्षण का उपयोग करने के कुछ उदाहरण

डेटा माइनिंग के समान, डेटा माइनिंग का उपयोग विभिन्न उद्योगों में व्यापक रूप से किया जाता है। ई-कॉमर्स मूल्य निगरानी के अलावा, डेटा माइनिंग आपके स्वयं के अनुसंधान, समाचार एकत्रीकरण, विपणन, रियल एस्टेट, यात्रा और पर्यटन, परामर्श, वित्त और बहुत कुछ में मदद कर सकता है।

नेतृत्व पीढ़ी
कंपनियां निर्देशिकाओं से डेटा निकाल सकती हैं: येल्प, क्रंचबेस, येलोपेज और व्यवसाय विकास के लिए लीड उत्पन्न कर सकती हैं। येलोपेज से डेटा निकालने का तरीका जानने के लिए आप नीचे दिया गया वीडियो देख सकते हैं वेब स्क्रैपिंग टेम्पलेट.
सामग्री और समाचार का एकत्रीकरण
सामग्री एकत्र करने वाली वेबसाइटें कई स्रोतों से नियमित डेटा फ़ीड प्राप्त कर सकती हैं और अपनी साइटों को अद्यतित रख सकती हैं।
भावनाओं का विश्लेषण
इंस्टाग्राम और ट्विटर जैसे सोशल नेटवर्क से समीक्षाएं, टिप्पणियां और प्रशंसापत्र निकालने के बाद, पेशेवर अंतर्निहित दृष्टिकोण का विश्लेषण कर सकते हैं और किसी ब्रांड, उत्पाद या घटना को कैसे देखा जाता है, इसकी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

डेटा निष्कर्षण चरण

डेटा निष्कर्षण ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड: एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) और ईएलटी (एक्सट्रैक्ट, लोड और ट्रांसफॉर्म) का पहला चरण है। ईटीएल और ईएलटी स्वयं संपूर्ण डेटा एकीकरण रणनीति का हिस्सा हैं। दूसरे शब्दों में, डेटा निकालना उनके निष्कर्षण का हिस्सा हो सकता है।

निकालें, रूपांतरित करें, लोड करें

जबकि डेटा माइनिंग बड़ी मात्रा में डेटा से जानकारी निकालने के बारे में है, डेटा निष्कर्षण एक बहुत छोटी और सरल प्रक्रिया है। इसे तीन चरणों में घटाया जा सकता है:

डेटा स्रोत का चयन करना
उस स्रोत का चयन करें जिससे आप डेटा निकालना चाहते हैं, जैसे कि वेबसाइट।
डेटा संग्रह
साइट पर "GET" अनुरोध भेजें और परिणामी HTML दस्तावेज़ को पायथन, PHP, R, रूबी, आदि जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके पार्स करें।
डेटा भंडारण
भविष्य में उपयोग के लिए डेटा को अपने स्थानीय डेटाबेस या क्लाउड स्टोरेज में सहेजें। यदि आप एक अनुभवी प्रोग्रामर हैं जो डेटा निकालना चाहते हैं, तो उपरोक्त चरण आपको सरल लग सकते हैं। हालाँकि, यदि आप प्रोग्रामर नहीं हैं, तो एक शॉर्टकट है - जैसे डेटा माइनिंग टूल का उपयोग करें अष्टपदी. डेटा निष्कर्षण उपकरण, डेटा माइनिंग टूल की तरह, ऊर्जा बचाने और सभी के लिए डेटा प्रोसेसिंग को आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ये उपकरण न केवल किफायती हैं, बल्कि शुरुआती-अनुकूल भी हैं। वे उपयोगकर्ताओं को मिनटों के भीतर डेटा एकत्र करने, इसे क्लाउड में संग्रहीत करने और इसे कई प्रारूपों में निर्यात करने की अनुमति देते हैं: एक्सेल, सीएसवी, एचटीएमएल, जेएसओएन, या एपीआई के माध्यम से साइट पर डेटाबेस में।

डेटा निष्कर्षण के नुकसान

सर्वर क्रैश
बड़े पैमाने पर डेटा निकालते समय, लक्ष्य साइट का वेब सर्वर ओवरलोड हो सकता है, जिससे सर्वर क्रैश हो सकता है। इससे साइट स्वामी के हितों को नुकसान पहुंचेगा.
आईपी द्वारा प्रतिबंध
जब कोई व्यक्ति बहुत बार डेटा एकत्र करता है, तो वेबसाइटें उसके आईपी पते को ब्लॉक कर सकती हैं। एक संसाधन आईपी पते पर पूरी तरह से प्रतिबंध लगा सकता है या डेटा को अधूरा बनाकर पहुंच को प्रतिबंधित कर सकता है। डेटा पुनर्प्राप्त करने और अवरोधन से बचने के लिए, आपको इसे मध्यम गति से करना होगा और कुछ अवरोधरोधी तकनीकों को लागू करना होगा।
कानून की समस्या
जब वैधता की बात आती है तो वेब से डेटा निकालना अस्पष्ट क्षेत्र में आ जाता है। लिंक्डइन और फेसबुक जैसी प्रमुख साइटें अपने उपयोग की शर्तों में स्पष्ट रूप से बताती हैं कि डेटा का कोई भी स्वचालित निष्कर्षण निषिद्ध है। बॉट गतिविधियों के कारण कंपनियों के बीच कई मुकदमे हुए हैं।

डेटा माइनिंग और डेटा एक्सट्रैक्शन के बीच मुख्य अंतर

डेटा माइनिंग को डेटाबेस में ज्ञान की खोज, ज्ञान निष्कर्षण, डेटा/पैटर्न विश्लेषण, सूचना एकत्र करना भी कहा जाता है। डेटा निष्कर्षण का उपयोग वेब डेटा निष्कर्षण, वेब पेज स्कैनिंग, डेटा संग्रह इत्यादि के साथ परस्पर विनिमय के लिए किया जाता है।
डेटा माइनिंग अनुसंधान ज्यादातर संरचित डेटा पर आधारित होता है जबकि डेटा माइनिंग आमतौर पर असंरचित या खराब संरचित स्रोतों से लिया जाता है।
डेटा माइनिंग का लक्ष्य डेटा को विश्लेषण के लिए अधिक उपयोगी बनाना है। डेटा निष्कर्षण डेटा का एक स्थान पर संग्रह है जहां इसे संग्रहीत या संसाधित किया जा सकता है।
डेटा माइनिंग में विश्लेषण पैटर्न या रुझानों की पहचान के लिए गणितीय तरीकों पर आधारित है। डेटा निष्कर्षण स्रोतों को बायपास करने के लिए प्रोग्रामिंग भाषाओं या डेटा निष्कर्षण टूल पर आधारित है।
डेटा माइनिंग का उद्देश्य उन तथ्यों को ढूंढना है जो पहले ज्ञात नहीं थे या जिन्हें अनदेखा किया गया था, जबकि डेटा निष्कर्षण मौजूदा जानकारी से संबंधित है।
डेटा माइनिंग अधिक जटिल है और लोगों को प्रशिक्षित करने में बड़े निवेश की आवश्यकता होती है। सही टूल से डेटा निकालना बेहद आसान और लागत प्रभावी हो सकता है।

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स्रोत: www.habr.com