ಈ ಎರಡು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಬಜ್‌ವರ್ಡ್‌ಗಳು ಅನೇಕ ಜನರನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯುವುದು ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಾಸ್ತವವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಈ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಮೈನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಡಾಟ್ ಮಾಡೋಣ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಷನ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯೋಣ.
ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ, ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಜ್ಞಾನ ಅನ್ವೇಷಣೆ (KDD), ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಂದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು?
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ, ಉತ್ತಮ ವ್ಯವಹಾರ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
1990 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ನಂತರ, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ, ಹಣಕಾಸು, ಆರೋಗ್ಯ, ಸಾರಿಗೆ, ದೂರಸಂಪರ್ಕ, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್, ಇತ್ಯಾದಿ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಗಳು ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದವು. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸಲು, ವಂಚನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಮಾರಾಟವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಭಾಗ
ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕಂಪನಿಗಳು ಅವರನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗುಂಪಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ವಿಶೇಷ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. - ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬಾಸ್ಕೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಈ ತಂತ್ರವು ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಇನ್ನೊಂದು ಗುಂಪಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂಬ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಒಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಉದಾಹರಣೆ: ತಂದೆ ತಮ್ಮ ಶಿಶುಗಳಿಗೆ ಡೈಪರ್ಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದಾಗ, ಅವರು ಡೈಪರ್ಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಬಿಯರ್ ಅನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ. - ಮಾರಾಟದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
ಇದು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಬ್ಯಾಸ್ಕೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತೆಯೇ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಈ ಬಾರಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತೆ ಯಾವಾಗ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತರಬೇತುದಾರನು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಕ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತಾನೆ, ಅದು 9 ತಿಂಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವ ಅಂಗಡಿಯು 9 ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸದನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಯೋಜಿಸಿದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ತರಬೇತುದಾರ ಅದನ್ನು ಮತ್ತೆ ಖರೀದಿಸುತ್ತಾನೆ. - ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ
ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೋಸದ ಮತ್ತು ಸತ್ಯವಾದ ವರದಿಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಯಾವ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಸಂಶಯಾಸ್ಪದವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. - ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳ ಪತ್ತೆ
ಉತ್ಪಾದನಾ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪನ್ನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ, ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅಗತ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಟೈಮ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಸಹ ಊಹಿಸಬಹುದು.
ಮತ್ತು ಇವುಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗೆ ಕೆಲವು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಾಗಿವೆ.
ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಹಂತಗಳು
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ, ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಮಗ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
ನಿಯಮದಂತೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು 7 ಹಂತಗಳಾಗಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಬಹುದು:
- ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್
ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ರಚನೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗದ್ದಲದ, ಅಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಫಲಿತಾಂಶವು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ನೀವು ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಕೆಲವು ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವುದು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ತಪಾಸಣೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳು ಸೇರಿವೆ. - ಡೇಟಾ ಏಕೀಕರಣ
ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ, ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಹಂತ ಇದು. ಮೂಲಗಳು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ಪಠ್ಯ ಫೈಲ್‌ಗಳು, ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು, ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು, ಇಂಟರ್ನೆಟ್, ಇತ್ಯಾದಿ. - ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ
ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಗ್ರ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಉಪಯುಕ್ತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಹಂತವಾಗಿದೆ. - ಡೇಟಾ ಪರಿವರ್ತನೆ
ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ರೂಪಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ, ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. - ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ
ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗ ಇಲ್ಲಿದೆ - ಅದರಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬುದ್ಧಿವಂತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹಿಂಜರಿತ, ವರ್ಗೀಕರಣ, ಭವಿಷ್ಯ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. - ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ಈ ಹಂತವು ಸಂಭಾವ್ಯ ಉಪಯುಕ್ತ, ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. - ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ
ಅಂತಿಮ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಕರ್ಷಕ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮದ ದೊಡ್ಡ ಹೂಡಿಕೆ
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ದೀರ್ಘ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ನುರಿತ ಜನರಿಂದ ಸಾಕಷ್ಟು ಕೆಲಸ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರರು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಉಪಕರಣಗಳ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವರಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ತಜ್ಞರು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. - ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ
ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರಿಂದ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹ್ಯಾಕರ್‌ಗಳು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾದ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕದ್ದ ಡೇಟಾವನ್ನು ದುರುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ಅದು ಇತರರಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಹಾನಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮೇಲಿನವು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪರಿಚಯವಾಗಿದೆ. ನಾನು ಈಗಾಗಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
"ವೆಬ್ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್" ಮತ್ತು "ವೆಬ್ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್" ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಕಳಪೆ ರಚನಾತ್ಮಕ) ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳು, ಇಮೇಲ್, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು, PDF ಫೈಲ್‌ಗಳು, ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದ ಪಠ್ಯ, ಮೇನ್‌ಫ್ರೇಮ್ ವರದಿಗಳು, ರೀಲ್ ಫೈಲ್‌ಗಳು, ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಸ್ಥಳೀಯ, ಕ್ಲೌಡ್ ಅಥವಾ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಆಗಿರಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ನಂತರ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ಇತರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು?
ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳು 3 ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಬರುತ್ತವೆ.
- ಆರ್ಕೈವ್
ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯು ಭೌತಿಕ ಸ್ವರೂಪಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು: ಪುಸ್ತಕಗಳು, ಪತ್ರಿಕೆಗಳು, ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್‌ಗಳು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸ್ವರೂಪಗಳಿಗೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಕಪ್‌ಗಾಗಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು. - ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು
ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸೈಟ್‌ನಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿರುವ ಹೊಸದಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಿದಾಗ, ಅದನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸೈಟ್‌ನಿಂದ ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. - ಮಾಹಿತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಒಳನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಂತೆಯೇ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ, ಅದರ ಭಾಗವಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ: ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸ್ಟೋರ್ ಮಾಲೀಕರು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು Amazon ನಂತಹ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸೈಟ್‌ಗಳಿಂದ ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಂತೆಯೇ, ದತ್ತಾಂಶ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯು ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಹಿಂದೆ, ಜನರು ಒಂದು ಸ್ಥಳದಿಂದ ಮತ್ತೊಂದು ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಕೈಯಾರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲಿಸುತ್ತಿದ್ದರು ಮತ್ತು ಅಂಟಿಸುತ್ತಿದ್ದರು, ಇದು ತುಂಬಾ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಂತೆಯೇ, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಬೆಲೆ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಜೊತೆಗೆ, ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಂಶೋಧನೆ, ಸುದ್ದಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ರಿಯಲ್ ಎಸ್ಟೇಟ್, ಪ್ರಯಾಣ ಮತ್ತು ಪ್ರವಾಸೋದ್ಯಮ, ಸಲಹಾ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಲೀಡ್ ಪೀಳಿಗೆ
ಕಂಪನಿಗಳು ಡೈರೆಕ್ಟರಿಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು: Yelp, Crunchbase, Yellowpages ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಲೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಳದಿ ಪುಟಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ನೀವು ಕೆಳಗಿನ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು . - ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಸುದ್ದಿಗಳ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ
ವಿಷಯವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು ಅನೇಕ ಮೂಲಗಳಿಂದ ನಿಯಮಿತ ಡೇಟಾ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಸೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕೃತವಾಗಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. - ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
Instagram ಮತ್ತು Twitter ನಂತಹ ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಂದ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶಂಸಾಪತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆದ ನಂತರ, ವೃತ್ತಿಪರರು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್, ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಹಂತಗಳು
ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ETL (ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರ, ರೂಪಾಂತರ, ಲೋಡ್) ಮತ್ತು ELT (ಉದ್ಧರಣ, ಲೋಡ್ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರ) ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ETL ಮತ್ತು ELT ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಏಕೀಕರಣ ತಂತ್ರದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಅವುಗಳ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ಭಾಗವಾಗಿರಬಹುದು.
ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ, ಪರಿವರ್ತಿಸಿ, ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಆದರೆ, ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮೂರು ಹಂತಗಳಿಗೆ ಇಳಿಸಬಹುದು:
- ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ನೀವು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಯಸುವ ಮೂಲವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. - ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹ
ಸೈಟ್‌ಗೆ "GET" ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್, PHP, R, Ruby, ಇತ್ಯಾದಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ HTML ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಿ. - ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ
ಭವಿಷ್ಯದ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಳಿಸಿ. ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಯಸುವ ಅನುಭವಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಮೇಲಿನ ಹಂತಗಳು ನಿಮಗೆ ಸರಳವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಶಾರ್ಟ್ಕಟ್ ಇದೆ - ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ . ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳಂತೆಯೇ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಹರಿಕಾರ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿವೆ. ಅವರು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಅದನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಸ್ವರೂಪಗಳಿಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತಾರೆ: ಎಕ್ಸೆಲ್, CSV, HTML, JSON, ಅಥವಾ API ಮೂಲಕ ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ.
ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು
- ಸರ್ವರ್ ಕ್ರ್ಯಾಶ್
ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವಾಗ, ಗುರಿ ಸೈಟ್‌ನ ವೆಬ್ ಸರ್ವರ್ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಆಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಸರ್ವರ್ ಕ್ರ್ಯಾಶ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದು ಸೈಟ್ ಮಾಲೀಕರ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. - ಐಪಿ ಮೂಲಕ ನಿಷೇಧ
ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದಾಗ, ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು ಅವರ IP ವಿಳಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ಸಂಪನ್ಮೂಲವು IP ವಿಳಾಸವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ನೀವು ಅದನ್ನು ಮಧ್ಯಮ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ವಿರೋಧಿ ತಡೆಯುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು. - ಕಾನೂನಿನ ತೊಂದರೆಗಳು
ವೆಬ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧತೆಗೆ ಬಂದಾಗ ಬೂದು ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ. ಲಿಂಕ್ಡ್‌ಇನ್ ಮತ್ತು ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ನಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಸೈಟ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾವುದೇ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವುದನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತವೆ. ಬೋಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಕಂಪನಿಗಳ ನಡುವೆ ಹಲವು ಮೊಕದ್ದಮೆಗಳು ನಡೆದಿವೆ.
ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು
- ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನ ಶೋಧನೆ, ಜ್ಞಾನದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಡೇಟಾ/ಮಾದರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ವೆಬ್ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ವೆಬ್ ಪುಟ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಆದರೆ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಕಳಪೆ ರಚನೆಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ.
- ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಗುರಿಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುವುದು. ದತ್ತಾಂಶ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಎಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಹುದು.
- ಡೇಟಾ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಗಣಿತದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಅಥವಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.
- ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಗುರಿಯು ಹಿಂದೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾದ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ.
- ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಜನರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ದೊಡ್ಡ ಹೂಡಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಅತ್ಯಂತ ಸುಲಭ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಗೊಂದಲಕ್ಕೀಡಾಗದಂತೆ ನಾವು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹಬ್ರವ್‌ಚಾನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ನಾವು ಪ್ರಚಾರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ HABR, ಬ್ಯಾನರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೂಚಿಸಲಾದ ರಿಯಾಯಿತಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ 10% ರಿಯಾಯಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು
ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗೊಳಿಸಿದ ಲೇಖನಗಳು
ಮೂಲ: www.habr.com