🥇តោះស្វែងយល់ពីភាពខុសគ្នារវាង Data Mining និង Data Extraction

ពាក្យ buzzwords វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យទាំងពីរនេះធ្វើឱ្យមនុស្សជាច្រើនយល់ច្រឡំ។ Data Mining ជារឿយៗត្រូវបានគេយល់ច្រឡំថាជាការទាញយក និងទាញយកទិន្នន័យ ប៉ុន្តែតាមពិតវាស្មុគស្មាញជាង។ នៅក្នុងការប្រកាសនេះ យើងសូមលើកយកចំណុចចុងក្រោយស្តីពីការជីកយករ៉ែ និងស្វែងយល់ពីភាពខុសគ្នារវាងការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ និងការទាញយកទិន្នន័យ។

តើការជីកយករ៉ែទិន្នន័យគឺជាអ្វី?

ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ, ហៅផងដែរថា ការរកឃើញចំណេះដឹងនៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ (KDD)គឺជាបច្ចេកទេសមួយដែលត្រូវបានប្រើជាញឹកញាប់ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យមួយចំនួនធំដោយប្រើបច្ចេកទេសស្ថិតិ និងគណិតវិទ្យា ដើម្បីស្វែងរកគំរូ ឬនិន្នាការដែលបានលាក់ និងទាញយកតម្លៃពីពួកគេ។

តើអ្នកអាចធ្វើអ្វីបានជាមួយ Data Mining?

ដោយដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ឧបករណ៍រុករកទិន្នន័យ អាចស្កេនមូលដ្ឋានទិន្នន័យ និងកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូដែលលាក់ដោយប្រសិទ្ធភាព។ សម្រាប់អាជីវកម្ម ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យជាញឹកញាប់ត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងទំនាក់ទំនងនៅក្នុងទិន្នន័យ ដើម្បីជួយធ្វើការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្មកាន់តែប្រសើរឡើង។

ឧទាហរណ៍នៃកម្មវិធី

បន្ទាប់ពីការជីកយករ៉ែទិន្នន័យបានរីករាលដាលនៅក្នុងទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1990 ក្រុមហ៊ុននៅក្នុងឧស្សាហកម្មជាច្រើន រួមទាំងការលក់រាយ ហិរញ្ញវត្ថុ ការថែទាំសុខភាព ការដឹកជញ្ជូន ទូរគមនាគមន៍ ពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិកជាដើម បានចាប់ផ្តើមប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសរុករកទិន្នន័យដើម្បីទទួលបានព័ត៌មានដោយផ្អែកលើទិន្នន័យ។ ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យអាចជួយបែងចែកអតិថិជន រកឃើញការក្លែងបន្លំ ព្យាករណ៍ការលក់ និងច្រើនទៀត។

ការបែងចែកអតិថិជន
តាមរយៈការវិភាគទិន្នន័យអតិថិជន និងកំណត់លក្ខណៈរបស់អតិថិជនគោលដៅ ក្រុមហ៊ុនអាចកំណត់គោលដៅពួកគេទៅជាក្រុមផ្សេងគ្នា និងផ្តល់នូវការផ្តល់ជូនពិសេសដែលបំពេញតម្រូវការរបស់ពួកគេ។
ការវិភាគទីផ្សារ
បច្ចេកទេសនេះផ្អែកលើទ្រឹស្តីដែលថា ប្រសិនបើអ្នកទិញផលិតផលមួយក្រុម នោះអ្នកទំនងជានឹងទិញផលិតផលមួយក្រុមទៀត។ ឧទាហរណ៍ដ៏ល្បីមួយ៖ នៅពេលដែលឪពុកទិញក្រណាត់កន្ទបទារកឱ្យកូន ពួកគេមានទំនោរទិញស្រាបៀរ រួមជាមួយក្រណាត់កន្ទបទារក។
ការព្យាករណ៍ការលក់
នេះអាចហាក់ដូចជាស្រដៀងគ្នាទៅនឹងការវិភាគលើកញ្ចប់ទីផ្សារ ប៉ុន្តែការវិភាគទិន្នន័យលើកនេះត្រូវបានប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយនៅពេលដែលអតិថិជននឹងទិញផលិតផលម្តងទៀតនាពេលអនាគត។ ជាឧទាហរណ៍ គ្រូបង្វឹកម្នាក់ទិញប្រូតេអ៊ីនមួយកំប៉ុង ដែលគួរតែមានរយៈពេល 9 ខែ។ ហាងលក់ប្រូតេអ៊ីននេះគ្រោងនឹងចេញផលិតផលថ្មីក្នុងរយៈពេល ៩ ខែ ដូច្នេះគ្រូបង្ហាត់នឹងទិញវាម្ដងទៀត។
ការរកឃើញការក្លែងបន្លំ
ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យជួយក្នុងការបង្កើតគំរូដើម្បីស្វែងរកការក្លែងបន្លំ។ តាមរយៈការប្រមូលគំរូនៃរបាយការណ៍ក្លែងបន្លំ និងស្របច្បាប់ អាជីវកម្មត្រូវបានផ្តល់សិទ្ធិអំណាចក្នុងការកំណត់ថាតើប្រតិបត្តិការណាមួយគួរឱ្យសង្ស័យ។
ការរកឃើញគំរូនៅក្នុងផលិតកម្ម
នៅក្នុងឧស្សាហកម្មផលិតកម្ម ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យត្រូវបានប្រើដើម្បីជួយក្នុងការរចនាប្រព័ន្ធដោយកំណត់ទំនាក់ទំនងរវាងស្ថាបត្យកម្មផលិតផល ទម្រង់ និងតម្រូវការរបស់អតិថិជន។ ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យក៏អាចព្យាករណ៍ពីពេលវេលា និងការចំណាយលើការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផលផងដែរ។

ហើយទាំងនេះគ្រាន់តែជាសេណារីយ៉ូមួយចំនួនសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យប៉ុណ្ណោះ។

ដំណាក់កាលរុករកទិន្នន័យ

ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យគឺជាដំណើរការរួមនៃការប្រមូល ជ្រើសរើស សម្អាត បំប្លែង និងស្រង់ទិន្នន័យ ដើម្បីវាយតម្លៃគំរូ និងចុងក្រោយទាញយកតម្លៃ។

តាមក្បួនមួយ ដំណើរការរុករកទិន្នន័យទាំងមូលអាចត្រូវបានសង្ខេបជា 7 ដំណាក់កាល៖

ការសម្អាតទិន្នន័យ
នៅក្នុងពិភពពិត ទិន្នន័យមិនតែងតែត្រូវបានសម្អាត និងរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធនោះទេ។ ពួកវាច្រើនតែមានសំលេងរំខាន មិនពេញលេញ និងអាចមានកំហុស។ ដើម្បីធានាថាលទ្ធផលនៃការជីកយករ៉ែមានភាពត្រឹមត្រូវ អ្នកត្រូវសម្អាតទិន្នន័យជាមុនសិន។ វិធីសម្អាតមួយចំនួនរួមមានការបំពេញតម្លៃដែលបាត់ ការត្រួតពិនិត្យដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងដោយដៃ។ល។
ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យ
នេះគឺជាដំណាក់កាលដែលទិន្នន័យពីប្រភពផ្សេងៗគ្នាត្រូវបានស្រង់ចេញ រួមបញ្ចូលគ្នា និងរួមបញ្ចូលគ្នា។ ប្រភពអាចជាមូលដ្ឋានទិន្នន័យ ឯកសារអត្ថបទ សៀវភៅបញ្ជី ឯកសារ សំណុំទិន្នន័យពហុវិមាត្រ អ៊ីនធឺណិត។ល។
គំរូទិន្នន័យ
ជាធម្មតា មិនមែនទិន្នន័យរួមបញ្ចូលទាំងអស់គឺត្រូវការនៅក្នុងការជីកយករ៉ែទិន្នន័យនោះទេ។ គំរូទិន្នន័យគឺជាដំណាក់កាលដែលមានតែទិន្នន័យដែលមានប្រយោជន៍ប៉ុណ្ណោះដែលត្រូវបានជ្រើសរើស និងស្រង់ចេញពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យដ៏ធំមួយ។
ការបំប្លែងទិន្នន័យ
នៅពេលដែលទិន្នន័យត្រូវបានជ្រើសរើស វាត្រូវបានបំប្លែងទៅជាទម្រង់សមរម្យសម្រាប់ការជីកយករ៉ែ។ ដំណើរការនេះរួមបញ្ចូលទាំងការធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈធម្មតា ការរួមបញ្ចូល ការធ្វើទូទៅ ។ល។
ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ
នេះគឺជាផ្នែកសំខាន់បំផុតនៃការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ - ដោយប្រើវិធីសាស្រ្តឆ្លាតវៃដើម្បីស្វែងរកគំរូនៅក្នុងវា។ ដំណើរការរួមមានការតំរែតំរង់ ការចាត់ថ្នាក់ ការទស្សន៍ទាយ ការចង្កោម ការរៀនសមាគម និងច្រើនទៀត។
ការវាយតម្លៃគំរូ
ជំហាននេះមានគោលបំណងដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណសក្តានុពលដែលមានប្រយោជន៍ ងាយយល់ និងគំរូគាំទ្រសម្មតិកម្ម។
តំណាងចំណេះដឹង
នៅដំណាក់កាលចុងក្រោយ ព័ត៌មានដែលទទួលបានត្រូវបានបង្ហាញជាទម្រង់ដ៏ទាក់ទាញមួយ ដោយប្រើការបង្ហាញចំណេះដឹង និងវិធីសាស្ត្រមើលឃើញ។

គុណវិបត្តិនៃការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ

ការវិនិយោគដ៏ធំនៃពេលវេលា និងកម្លាំងពលកម្ម
ដោយសារការជីកយករ៉ែទិន្នន័យគឺជាដំណើរការដ៏យូរ និងស្មុគស្មាញ វាទាមទារការងារច្រើនពីមនុស្សដែលមានផលិតភាព និងជំនាញ។ អ្នករុករកទិន្នន័យអាចទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីឧបករណ៍រុករកទិន្នន័យដ៏មានឥទ្ធិពល ប៉ុន្តែពួកគេទាមទារឱ្យអ្នកជំនាញរៀបចំទិន្នន័យ និងយល់ពីលទ្ធផល។ ជាលទ្ធផល វាអាចចំណាយពេលខ្លះដើម្បីដំណើរការព័ត៌មានទាំងអស់។
ឯកជនភាព និងសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ
ដោយសារការជីកយករ៉ែទិន្នន័យប្រមូលព័ត៌មានអតិថិជនតាមរយៈវិធីសាស្ត្រទីផ្សារ វាអាចបំពានលើភាពឯកជនរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ លើសពីនេះទៀតពួក Hacker អាចទទួលបានទិន្នន័យដែលរក្សាទុកនៅក្នុងប្រព័ន្ធរុករកទិន្នន័យ។ នេះបង្កការគំរាមកំហែងដល់សុវត្ថិភាពទិន្នន័យអតិថិជន។ ប្រសិនបើទិន្នន័យត្រូវបានលួចយកទៅប្រើប្រាស់ខុស វាអាចបង្កគ្រោះថ្នាក់ដល់អ្នកដទៃយ៉ាងងាយស្រួល។

ខាងលើគឺជាការណែនាំខ្លីៗអំពីការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ។ ដូចដែលខ្ញុំបាននិយាយរួចមកហើយ ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធនឹងដំណើរការនៃការប្រមូល និងរួមបញ្ចូលទិន្នន័យ ដែលរួមមានដំណើរការនៃការទាញយកទិន្នន័យ។ ក្នុងករណីនេះ វាមានសុវត្ថិភាពក្នុងការនិយាយថាការទាញយកទិន្នន័យអាចជាផ្នែកមួយនៃដំណើរការរុករកទិន្នន័យរយៈពេលវែង។

តើការទាញយកទិន្នន័យគឺជាអ្វី?

ត្រូវបានគេស្គាល់ផងដែរថាជា "ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យគេហទំព័រ" និង "ការកោសគេហទំព័រ" ដំណើរការនេះគឺជាសកម្មភាពនៃការទាញយកទិន្នន័យពីប្រភពទិន្នន័យ (ជាធម្មតាមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ ឬរចនាសម្ព័ន្ធមិនល្អ) ចូលទៅក្នុងទីតាំងកណ្តាល ហើយដាក់កណ្តាលពួកវានៅកន្លែងតែមួយសម្រាប់ការផ្ទុក ឬដំណើរការបន្ថែមទៀត។ ជាពិសេស ប្រភពទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធរួមមាន គេហទំព័រ អ៊ីមែល ឯកសារ ឯកសារ PDF អត្ថបទដែលបានស្កេន របាយការណ៍ mainframe ឯកសារ reel-to-reel ការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម។ល។ ការផ្ទុកកណ្តាលអាចជាមូលដ្ឋាន ពពក ឬកូនកាត់។ វាជាការសំខាន់ដែលត្រូវចងចាំថាការទាញយកទិន្នន័យមិនរួមបញ្ចូលដំណើរការ ឬការវិភាគផ្សេងទៀតដែលអាចកើតឡើងនៅពេលក្រោយនោះទេ។

តើអ្នកអាចធ្វើអ្វីបានជាមួយនឹងការស្រង់ទិន្នន័យ?

ជាទូទៅ គោលបំណងនៃការទាញយកទិន្នន័យមាន 3 ប្រភេទ។

បណ្ណសារ
ការទាញយកទិន្នន័យអាចបំប្លែងទិន្នន័យពីទម្រង់រូបវន្តៈ សៀវភៅ កាសែត វិក្កយបត្រ ទៅជាទម្រង់ឌីជីថល ដូចជាមូលដ្ឋានទិន្នន័យសម្រាប់ផ្ទុក ឬបម្រុងទុក។
ការផ្លាស់ប្តូរទម្រង់ទិន្នន័យ
នៅពេលអ្នកចង់ផ្ទេរទិន្នន័យពីគេហទំព័របច្ចុប្បន្នរបស់អ្នកទៅកាន់គេហទំព័រថ្មីដែលកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ អ្នកអាចប្រមូលទិន្នន័យពីគេហទំព័រផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នកដោយទាញយកវា។
Анализданных
ការវិភាគបន្ថែមនៃទិន្នន័យដែលបានស្រង់ចេញដើម្បីទទួលបានការយល់ដឹងគឺជារឿងធម្មតា។ នេះអាចហាក់ដូចជាស្រដៀងទៅនឹងការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ ប៉ុន្តែសូមចងចាំថា ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យគឺជាគោលបំណងនៃការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ មិនមែនជាផ្នែកមួយនៃវានោះទេ។ លើសពីនេះទៅទៀត ទិន្នន័យត្រូវបានវិភាគខុសគ្នា។ ឧទាហរណ៍៖ ម្ចាស់ហាងអនឡាញទាញយកព័ត៌មានផលិតផលពីគេហទំព័រពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិកដូចជា Amazon ដើម្បីតាមដានយុទ្ធសាស្ត្ររបស់អ្នកប្រកួតប្រជែងក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ ដូចជាការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ ការទាញយកទិន្នន័យគឺជាដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិដែលមានអត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើន។ កាលពីមុន មនុស្សធ្លាប់ចម្លង និងបិទភ្ជាប់ទិន្នន័យដោយដៃពីកន្លែងមួយទៅកន្លែងមួយទៀត ដែលចំណាយពេលច្រើនណាស់។ ការទាញយកទិន្នន័យបង្កើនល្បឿនការប្រមូល និងធ្វើអោយប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនូវភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យដែលបានស្រង់ចេញ។

ឧទាហរណ៍មួយចំនួននៃការប្រើប្រាស់ការស្រង់ទិន្នន័យ

ស្រដៀងគ្នាទៅនឹងការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗ។ បន្ថែមពីលើការត្រួតពិនិត្យតម្លៃនៅក្នុងពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិក ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យអាចជួយក្នុងការស្រាវជ្រាវផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក ការប្រមូលផ្តុំព័ត៌មាន ទីផ្សារ អចលនទ្រព្យ ការធ្វើដំណើរ និងទេសចរណ៍ ការប្រឹក្សា ហិរញ្ញវត្ថុ និងច្រើនទៀត។

ជំនាន់ដឹកនាំ
ក្រុមហ៊ុនអាចទាញយកទិន្នន័យពីថតឯកសារ៖ Yelp, Crunchbase, Yellowpages និងបង្កើតការនាំមុខសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍អាជីវកម្ម។ អ្នកអាចមើលវីដេអូខាងក្រោមដើម្បីរៀនពីរបៀបទាញយកទិន្នន័យពី Yellowpages ដោយប្រើ គំរូគេហទំព័រ scraping.
ការប្រមូលផ្តុំខ្លឹមសារ និងព័ត៌មាន
គេហទំព័រប្រមូលផ្តុំមាតិកាអាចទទួលបានចរន្តជាប្រចាំនៃទិន្នន័យពីប្រភពជាច្រើន និងរក្សាគេហទំព័ររបស់ពួកគេឱ្យទាន់សម័យ។
ការវិភាគអារម្មណ៍
តាមរយៈការដកស្រង់ការពិនិត្យឡើងវិញ មតិយោបល់ និងមតិកែលម្អពីគេហទំព័រប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមដូចជា Instagram និង Twitter អ្នកជំនាញអាចវិភាគអារម្មណ៍មូលដ្ឋាន និងទទួលបានការយល់ដឹងអំពីរបៀបដែលម៉ាកផលិតផល ឬបាតុភូតត្រូវបានយល់ឃើញ។

ជំហានទាញយកទិន្នន័យ

ការទាញយកទិន្នន័យគឺជាដំណាក់កាលដំបូងនៃ ETL (ការដកស្រង់អក្សរកាត់ ការផ្លាស់ប្តូរ ការផ្ទុក) និង ELT (ស្រង់ចេញ ផ្ទុក និងបំប្លែង) ។ ETL និង ELT គឺជាផ្នែកមួយនៃយុទ្ធសាស្ត្ររួមបញ្ចូលទិន្នន័យពេញលេញ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ការទាញយកទិន្នន័យអាចជាផ្នែកមួយនៃការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ។

ស្រង់ចេញ បម្លែង ផ្ទុក

ខណៈពេលដែលការជីកយករ៉ែទិន្នន័យនិយាយអំពីការទាញយកព័ត៌មានពីទិន្នន័យជាច្រើន ការទាញយកទិន្នន័យគឺជាដំណើរការខ្លីជាង និងសាមញ្ញជាង។ វាអាចត្រូវបានកាត់បន្ថយជាបីដំណាក់កាល៖

ការជ្រើសរើសប្រភពទិន្នន័យ
ជ្រើសរើសប្រភពដែលអ្នកចង់ស្រង់ទិន្នន័យចេញពី ដូចជាគេហទំព័រ។
ការប្រមូលទិន្នន័យ
ផ្ញើសំណើ "GET" ទៅកាន់គេហទំព័រ ហើយញែកឯកសារ HTML លទ្ធផលដោយប្រើភាសាសរសេរកម្មវិធីដូចជា Python, PHP, R, Ruby ជាដើម។
ការផ្ទុកទិន្នន័យ
រក្សាទុកទិន្នន័យនៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យមូលដ្ឋានរបស់អ្នក ឬការផ្ទុកពពកសម្រាប់ការប្រើប្រាស់នាពេលអនាគត។ ប្រសិនបើអ្នកជាអ្នកសរសេរកម្មវិធីដែលមានបទពិសោធន៍ដែលចង់ទាញយកទិន្នន័យ ជំហានខាងលើអាចហាក់ដូចជាសាមញ្ញសម្រាប់អ្នក។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ប្រសិនបើអ្នកមិនសរសេរកូដទេ ផ្លូវកាត់គឺត្រូវប្រើឧបករណ៍ទាញយកទិន្នន័យ ឧ. Octoparse. ឧបករណ៍ទាញយកទិន្នន័យ ដូចជាឧបករណ៍រុករកទិន្នន័យ ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីសន្សំសំចៃថាមពល និងធ្វើឱ្យដំណើរការទិន្នន័យមានភាពងាយស្រួលសម្រាប់មនុស្សគ្រប់គ្នា។ ឧបករណ៍ទាំងនេះមិនត្រឹមតែសន្សំសំចៃប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងទៀតផង។ ពួកគេអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ប្រមូលទិន្នន័យក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មាននាទី រក្សាទុកវាក្នុងពពក ហើយនាំចេញវាទៅជាទម្រង់ជាច្រើន៖ Excel, CSV, HTML, JSON ឬទៅកាន់មូលដ្ឋានទិន្នន័យគេហទំព័រតាមរយៈ API ។

គុណវិបត្តិនៃការទាញយកទិន្នន័យ

ម៉ាស៊ីនមេគាំង
នៅពេលទាញយកទិន្នន័យក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ ម៉ាស៊ីនមេគេហទំព័រគោលដៅអាចផ្ទុកលើសទម្ងន់ ដែលអាចធ្វើឱ្យម៉ាស៊ីនមេគាំង។ វានឹងប៉ះពាល់ដល់ផលប្រយោជន៍របស់ម្ចាស់គេហទំព័រ។
ហាមឃាត់ដោយ IP
នៅពេលដែលមនុស្សម្នាក់ប្រមូលទិន្នន័យញឹកញាប់ពេក គេហទំព័រអាចរារាំងអាសយដ្ឋាន IP របស់ពួកគេ។ ធនធានអាចបដិសេធទាំងស្រុងនូវអាសយដ្ឋាន IP ឬកំណត់ការចូលប្រើ ដែលធ្វើឱ្យទិន្នន័យមិនពេញលេញ។ ដើម្បីទាញយកទិន្នន័យ និងជៀសវាងការទប់ស្កាត់ អ្នកត្រូវធ្វើវាក្នុងល្បឿនមធ្យម ហើយប្រើបច្ចេកទេសប្រឆាំងនឹងការទប់ស្កាត់មួយចំនួន។
បញ្ហាជាមួយច្បាប់
ការទាញយកទិន្នន័យពីគេហទំព័រធ្លាក់ចូលទៅក្នុងតំបន់ពណ៌ប្រផេះនៅពេលដែលវាមកដល់ស្របច្បាប់។ គេហទំព័រធំៗដូចជា Linkedin និង Facebook បានបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃការប្រើប្រាស់របស់ពួកគេថា ការទាញយកទិន្នន័យដោយស្វ័យប្រវត្តិណាមួយត្រូវបានហាមឃាត់។ មានបណ្តឹងជាច្រើនរវាងក្រុមហ៊ុនដោយសារតែសកម្មភាព bot ។

ភាពខុសគ្នាសំខាន់ៗរវាងការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ និងការទាញយកទិន្នន័យ

ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យត្រូវបានគេហៅថាការរកឃើញចំណេះដឹងនៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ ការទាញយកចំណេះដឹង ការវិភាគទិន្នន័យ/លំនាំ ការប្រមូលព័ត៌មាន។ ការទាញយកទិន្នន័យត្រូវបានប្រើប្រាស់ជំនួសគ្នាជាមួយនឹងការទាញយកទិន្នន័យគេហទំព័រ ការរុករកតាមអ៊ីនធឺណិត ការរុករកទិន្នន័យជាដើម។
ការស្រាវជ្រាវការជីកយករ៉ែទិន្នន័យគឺផ្អែកលើទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធជាចម្បង ចំណែកនៅក្នុងការជីកយករ៉ែទិន្នន័យជាធម្មតាត្រូវបានស្រង់ចេញពីប្រភពដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ ឬរចនាសម្ព័ន្ធមិនល្អ។
គោលដៅនៃការជីកយករ៉ែទិន្នន័យគឺដើម្បីធ្វើឱ្យទិន្នន័យមានប្រយោជន៍បន្ថែមទៀតសម្រាប់ការវិភាគ។ ការទាញយកទិន្នន័យគឺជាការប្រមូលទិន្នន័យទៅក្នុងកន្លែងមួយដែលអាចរក្សាទុក ឬដំណើរការបាន។
ការវិភាគក្នុងការជីកយករ៉ែទិន្នន័យគឺផ្អែកលើវិធីសាស្ត្រគណិតវិទ្យាសម្រាប់កំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ ឬនិន្នាការ។ ការទាញយកទិន្នន័យគឺផ្អែកលើភាសាសរសេរកម្មវិធី ឬឧបករណ៍ទាញយកទិន្នន័យទៅកាន់ប្រភពវារ។
គោលដៅនៃការជីកយករ៉ែទិន្នន័យគឺដើម្បីស្វែងរកការពិតដែលពីមុនមិនស្គាល់ ឬមិនអើពើ ខណៈពេលដែលការទាញយកទិន្នន័យទាក់ទងនឹងព័ត៌មានដែលមានស្រាប់។
ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យមានភាពស្មុគ្រស្មាញជាងមុន ហើយទាមទារការវិនិយោគធំក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលមនុស្ស។ ការទាញយកទិន្នន័យ នៅពេលប្រើជាមួយឧបករណ៍ត្រឹមត្រូវ អាចមានលក្ខណៈសាមញ្ញ និងសន្សំសំចៃបំផុត។

យើងជួយអ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងកុំឱ្យច្រឡំក្នុងទិន្នន័យ។ យើងបានបង្កើតលេខកូដផ្សព្វផ្សាយជាពិសេសសម្រាប់អ្នករស់នៅ Khabra HABRផ្តល់ការបញ្ចុះតម្លៃបន្ថែម 10% ទៅលើការបញ្ចុះតម្លៃដែលបានបង្ហាញនៅលើផ្ទាំងបដា។

វគ្គសិក្សាច្រើនទៀត

អត្ថបទពិសេស

ប្រភព: www.habr.com