🥇ຄວາມເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແລະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ

ສອງ ຄຳ ສັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນນີ້ເຮັດໃຫ້ຄົນຫຼາຍຄົນສັບສົນ. ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນມັກຈະຖືກເຂົ້າໃຈຜິດເປັນການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນ, ແຕ່ຄວາມເປັນຈິງແມ່ນສັບສົນຫຼາຍ. ໃນບົດຂຽນນີ້, ໃຫ້ຈຸດຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່ແລະຊອກຫາຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແລະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ.

ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?

ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ເອີ້ນວ່າ Database Knowledge Discovery (KDD), ແມ່ນເຕັກນິກທີ່ມັກໃຊ້ໃນການວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ໂດຍໃຊ້ວິທີການສະຖິຕິແລະຄະນິດສາດເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບຫຼືແນວໂນ້ມທີ່ເຊື່ອງໄວ້ແລະສະກັດມູນຄ່າຈາກພວກມັນ.

ສິ່ງທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້ດ້ວຍການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ?

ໂດຍອັດຕະໂນມັດຂະບວນການ, ເຄື່ອງມືຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ ສາມາດຊອກຫາຖານຂໍ້ມູນ ແລະເປີດເຜີຍຮູບແບບທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ສໍາລັບທຸລະກິດ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄົ້ນພົບຮູບແບບແລະຄວາມສໍາພັນໃນຂໍ້ມູນເພື່ອຊ່ວຍໃນການຕັດສິນໃຈທຸລະກິດທີ່ດີກວ່າ.

ຕົວຢ່າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ

ຫຼັງຈາກການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນໄດ້ແຜ່ຂະຫຍາຍຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຊຸມປີ 1990, ບໍລິສັດໃນອຸດສາຫະກໍາທີ່ຫລາກຫລາຍ, ລວມທັງການຂາຍຍ່ອຍ, ການເງິນ, ການດູແລສຸຂະພາບ, ການຂົນສົ່ງ, ໂທລະຄົມ, ອີຄອມເມີຊ, ແລະອື່ນໆ, ໄດ້ເລີ່ມນໍາໃຊ້ວິທີການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນເພື່ອເອົາຂໍ້ມູນພື້ນຖານ. ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ລູກຄ້າແບ່ງສ່ວນ, ກໍານົດການສໍ້ໂກງ, ຄາດຄະເນການຂາຍ, ແລະອື່ນໆ.

ການແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າ
ໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າແລະການກໍານົດລັກສະນະຂອງລູກຄ້າເປົ້າຫມາຍ, ບໍລິສັດສາມາດຈັດກຸ່ມໃຫ້ພວກເຂົາເປັນກຸ່ມແຍກຕ່າງຫາກແລະສະຫນອງຂໍ້ສະເຫນີພິເສດທີ່ຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຂົາ.
ການວິເຄາະຕະຫຼາດ
ເຕັກນິກນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ທິດສະດີວ່າຖ້າທ່ານຊື້ກຸ່ມຜະລິດຕະພັນທີ່ແນ່ນອນ, ທ່ານມັກຈະຊື້ກຸ່ມຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຕົວຢ່າງໜຶ່ງທີ່ມີຊື່ສຽງ: ເມື່ອພໍ່ຊື້ຜ້າອ້ອມໃຫ້ລູກນ້ອຍ, ເຂົາເຈົ້າມັກຊື້ເບຍພ້ອມກັບຜ້າອ້ອມ.
ການຄາດຄະເນການຂາຍ
ມັນອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າຄ້າຍຄືກັນກັບການວິເຄາະກະຕ່າຕະຫຼາດ, ແຕ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ເວລານີ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນເວລາທີ່ລູກຄ້າຈະຊື້ຜະລິດຕະພັນອີກເທື່ອຫນຶ່ງໃນອະນາຄົດ. ຕົວຢ່າງ, ຄູຝຶກສອນຊື້ທາດໂປຼຕີນຈາກກະປ໋ອງທີ່ຄວນຈະຢູ່ໄດ້ 9 ເດືອນ. ຮ້ານທີ່ຂາຍທາດໂປຼຕີນນີ້ວາງແຜນທີ່ຈະອອກໃຫມ່ໃນ 9 ເດືອນເພື່ອໃຫ້ຄູຝຶກສອນຊື້ມັນອີກເທື່ອຫນຶ່ງ.
ການກວດຫາການສໍ້ໂກງ
ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຊ່ວຍໃນການສ້າງຕົວແບບສໍາລັບການກວດສອບການສໍ້ໂກງ. ໂດຍການເກັບກໍາຕົວຢ່າງຂອງບົດລາຍງານການສໍ້ໂກງແລະຄວາມຈິງ, ທຸລະກິດໄດ້ຮັບອໍານາດໃນການກໍານົດວ່າທຸລະກໍາໃດທີ່ຫນ້າສົງໄສ.
ການກວດຫາຮູບແບບໃນການຜະລິດ
ໃນອຸດສາຫະກໍາການຜະລິດ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບການອອກແບບໂດຍການກໍານົດຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຜະລິດຕະພັນ, ໂປຼໄຟລ໌ແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າ. ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຍັງສາມາດຄາດຄະເນເວລາແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ.

ແລະເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຈໍານວນຫນ້ອຍສໍາລັບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ.

ຂັ້ນຕອນຂອງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ

ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນຂະບວນການລວມຂອງການເກັບກໍາ, ການຄັດເລືອກ, ທໍາຄວາມສະອາດ, ການຫັນປ່ຽນ, ແລະສະກັດຂໍ້ມູນເພື່ອປະເມີນຮູບແບບແລະ, ໃນທີ່ສຸດ, ສະກັດມູນຄ່າ.

ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ຂະບວນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນທັງໝົດສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ເປັນ 7 ຂັ້ນຕອນ:

ການລ້າງຂໍ້ມູນ
ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ຂໍ້ມູນບໍ່ໄດ້ຖືກອະນາໄມແລະໂຄງສ້າງສະເຫມີ. ພວກມັນມັກຈະບໍ່ມີສຽງ, ບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ແລະອາດມີຂໍ້ຜິດພາດ. ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຜົນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນຖືກຕ້ອງ, ກ່ອນອື່ນ ໝົດ ທ່ານຕ້ອງເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ. ບາງວິທີການທໍາຄວາມສະອາດປະກອບມີການຕື່ມຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີຄ່າ, ການຄວບຄຸມອັດຕະໂນມັດແລະຄູ່ມື, ແລະອື່ນໆ.
ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ
ນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ຖືກສະກັດ, ປະສົມປະສານແລະປະສົມປະສານ. ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນສາມາດເປັນຖານຂໍ້ມູນ, ໄຟລ໌ຂໍ້ຄວາມ, ຕາຕະລາງ, ເອກະສານ, ຊຸດຂໍ້ມູນຫຼາຍມິຕິ, ອິນເຕີເນັດ, ແລະອື່ນໆ.
ການເກັບຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນ
ປົກກະຕິແລ້ວ, ບໍ່ແມ່ນຂໍ້ມູນປະສົມປະສານທັງຫມົດແມ່ນຈໍາເປັນໃນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ. ການເກັບຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ມີພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດເທົ່ານັ້ນທີ່ຖືກຄັດເລືອກແລະສະກັດຈາກຖານຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.
ການແປງຂໍ້ມູນ
ເມື່ອຂໍ້ມູນຖືກເລືອກ, ມັນຈະຖືກປ່ຽນເປັນຮູບແບບທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່. ຂະບວນການນີ້ປະກອບມີການປົກກະຕິ, ການລວບລວມ, ໂດຍທົ່ວໄປ, ແລະອື່ນໆ.
ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ
ນີ້ແມ່ນພາກສ່ວນທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຂອງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ - ການນໍາໃຊ້ວິທີການອັດສະລິຍະເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບໃນພວກມັນ. ຂະບວນການປະກອບມີການຖົດຖອຍ, ການຈັດປະເພດ, ການຄາດຄະເນ, ການຈັດກຸ່ມ, ການຮຽນຮູ້ສະມາຄົມ, ແລະອື່ນໆ.
ການປະເມີນຕົວແບບ
ຂັ້ນຕອນນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອກໍານົດຮູບແບບທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ເຂົ້າໃຈງ່າຍ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຮູບແບບທີ່ສະຫນັບສະຫນູນສົມມຸດຕິຖານ.
ການເປັນຕົວແທນຄວາມຮູ້
ໃນຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍ, ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບແມ່ນໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນລັກສະນະທີ່ດຶງດູດໂດຍນໍາໃຊ້ວິທີການສະແດງຄວາມຮູ້ແລະການເບິ່ງເຫັນ.

ຂໍ້ເສຍຂອງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ

ການລົງທຶນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງເວລາແລະແຮງງານ
ເນື່ອງຈາກການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນຂະບວນການທີ່ຍາວນານແລະສັບສົນ, ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຮັດວຽກຫຼາຍຈາກຜູ້ທີ່ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານແລະຜະລິດຕະພັນ. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສາມາດນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ແຕ່ພວກເຂົາຕ້ອງການຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການກະກຽມຂໍ້ມູນແລະເຂົ້າໃຈຜົນໄດ້ຮັບ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນອາດຈະໃຊ້ເວລາບາງເວລາເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທັງໝົດ.
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມປອດໄພ
ເນື່ອງຈາກວ່າການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນເກັບກໍາຂໍ້ມູນລູກຄ້າໂດຍຜ່ານວິທີການຕະຫຼາດ, ມັນສາມາດລະເມີດຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ໃຊ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ແຮກເກີສາມາດໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ເກັບໄວ້ໃນລະບົບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ເກີດໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າ. ຖ້າຂໍ້ມູນທີ່ຖືກລັກໄປໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ, ມັນສາມາດເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ຜູ້ອື່ນໄດ້ງ່າຍ.

ຂ້າງເທິງນີ້ແມ່ນການແນະນໍາສັ້ນໆກ່ຽວກັບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ. ດັ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກ່າວມາແລ້ວ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນປະກອບດ້ວຍຂະບວນການເກັບກໍາແລະປະສົມປະສານຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງປະກອບມີຂະບວນການສະກັດຂໍ້ມູນ (ການສະກັດຂໍ້ມູນ). ໃນກໍລະນີນີ້, ມັນປອດໄພທີ່ຈະເວົ້າວ່າການສະກັດຂໍ້ມູນສາມາດເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຂະບວນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນທີ່ຍາວນານ.

ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?

ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າ "ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນເວັບ" ແລະ "ການຂູດເວັບ", ຂະບວນການນີ້ແມ່ນການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ (ປົກກະຕິແລ້ວບໍ່ມີໂຄງສ້າງຫຼືໂຄງສ້າງທີ່ບໍ່ດີ) ເຂົ້າໄປໃນສະຖານທີ່ສູນກາງແລະສູນກາງຢູ່ໃນສະຖານທີ່ຫນຶ່ງສໍາລັບການເກັບຮັກສາຫຼືການປຸງແຕ່ງຕື່ມອີກ. ໂດຍສະເພາະ, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງປະກອບມີຫນ້າເວັບ, ອີເມວ, ເອກະສານ, ໄຟລ໌ PDF, ຂໍ້ຄວາມທີ່ສະແກນ, ບົດລາຍງານ mainframe, ໄຟລ໌ reel, ປະກາດ, ແລະອື່ນໆ. ການເກັບຮັກສາສູນກາງສາມາດຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ, ຟັງຫຼືປະສົມ. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຈື່ຈໍາວ່າການສະກັດຂໍ້ມູນບໍ່ໄດ້ລວມເຖິງການປຸງແຕ່ງຫຼືການວິເຄາະອື່ນໆທີ່ອາດຈະເກີດຂື້ນໃນພາຍຫລັງ.

ສິ່ງທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້ດ້ວຍການສະກັດຂໍ້ມູນ?

ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ຈຸດປະສົງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຕົກຢູ່ໃນ 3 ປະເພດ.

ການຈັດເກັບ
ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນສາມາດປ່ຽນຂໍ້ມູນຈາກຮູບແບບທາງດ້ານຮ່າງກາຍເຊັ່ນ: ປື້ມ, ຫນັງສືພິມ, ໃບແຈ້ງຫນີ້ໄປສູ່ຮູບແບບດິຈິຕອນເຊັ່ນ: ຖານຂໍ້ມູນສໍາລັບການເກັບຮັກສາຫຼືສໍາຮອງຂໍ້ມູນ.
ການປ່ຽນແປງຮູບແບບຂໍ້ມູນ
ເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຍ້າຍຂໍ້ມູນຈາກເວັບໄຊທ໌ປັດຈຸບັນຂອງທ່ານໄປຫາບ່ອນໃຫມ່ທີ່ກໍາລັງພັດທະນາ, ທ່ານສາມາດເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈາກເວັບໄຊທ໌ຂອງເຈົ້າເອງໂດຍການສະກັດມັນ.
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ມັນເປັນເລື່ອງ ທຳ ມະດາທີ່ຈະວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ສະກັດອອກຕື່ມອີກເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈໃນມັນ. ນີ້ອາດຈະສຽງຄ້າຍຄືກັນກັບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ແຕ່ຈື່ໄວ້ວ່າການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນເປົ້າຫມາຍຂອງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ບໍ່ແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງມັນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຂໍ້ມູນໄດ້ຖືກວິເຄາະແຕກຕ່າງກັນ. ຕົວຢ່າງຫນຶ່ງແມ່ນວ່າເຈົ້າຂອງຮ້ານອອນໄລນ໌ດຶງຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນຈາກເວັບໄຊທ໌ອີຄອມເມີຊເຊັ່ນ Amazon ເພື່ອຕິດຕາມກົນລະຍຸດຄູ່ແຂ່ງໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນຂະບວນການອັດຕະໂນມັດທີ່ມີຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງ. ໃນອະດີດ, ປະຊາຊົນໄດ້ຄັດລອກແລະວາງຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົນເອງຈາກບ່ອນຫນຶ່ງໄປຫາບ່ອນອື່ນ, ເຊິ່ງໃຊ້ເວລາຫຼາຍ. ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນເລັ່ງການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສະກັດອອກຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ບາງຕົວຢ່າງຂອງການນໍາໃຊ້ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນ

ຄ້າຍຄືກັນກັບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ. ນອກເຫນືອຈາກການຕິດຕາມລາຄາອີຄອມເມີຊ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນສາມາດຊ່ວຍໃນການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານເອງ, ການລວບລວມຂ່າວ, ການຕະຫຼາດ, ອະສັງຫາລິມະສັບ, ການທ່ອງທ່ຽວແລະການທ່ອງທ່ຽວ, ການໃຫ້ຄໍາປຶກສາ, ການເງິນ, ແລະອື່ນໆ.

ການຜະລິດນໍາ
ບໍລິສັດສາມາດສະກັດຂໍ້ມູນຈາກໄດເລກະທໍລີ: Yelp, Crunchbase, Yellowpages ແລະສ້າງຜູ້ນໍາສໍາລັບການພັດທະນາທຸລະກິດ. ທ່ານສາມາດເບິ່ງວິດີໂອຂ້າງລຸ່ມນີ້ເພື່ອຮຽນຮູ້ວິທີການສະກັດຂໍ້ມູນຈາກ Yellowpages ກັບ ແມ່ແບບຂູດເວັບ.
ການລວບລວມເນື້ອໃນແລະຂ່າວ
ເວັບໄຊທ໌ລວມເນື້ອຫາສາມາດໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນປົກກະຕິຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງແລະຮັກສາເວັບໄຊທ໌ຂອງພວກເຂົາໃຫ້ທັນສະໄຫມ.
ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ
ຫຼັງຈາກສະກັດການທົບທວນຄືນ, ຄໍາຄິດເຫັນ, ແລະຄໍາຊົມເຊີຍຈາກເຄືອຂ່າຍສັງຄົມເຊັ່ນ Instagram ແລະ Twitter, ຜູ້ຊ່ຽວຊານສາມາດວິເຄາະທັດສະນະຄະຕິພື້ນຖານແລະຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບວິທີການຍີ່ຫໍ້, ຜະລິດຕະພັນ, ຫຼືປະກົດການຮັບຮູ້.

ຂັ້ນຕອນການສະກັດຂໍ້ມູນ

ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນຂັ້ນຕອນທໍາອິດຂອງ ETL (Extract, Transform, Load: Extract, Transform, Load) ແລະ ELT (Extract, Load, and Transform). ETL ແລະ ELT ເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຍຸດທະສາດການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນຄົບຖ້ວນ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ການສະກັດຂໍ້ມູນສາມາດເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການສະກັດເອົາຂອງພວກເຂົາ.

ສະກັດ, ຫັນ, ໂຫຼດ

ໃນຂະນະທີ່ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນທັງຫມົດກ່ຽວກັບການສະກັດຂໍ້ມູນຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນຂະບວນການທີ່ສັ້ນກວ່າແລະງ່າຍດາຍກວ່າ. ມັນສາມາດຖືກຫຼຸດລົງເປັນສາມຂັ້ນຕອນ:

ການເລືອກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ
ເລືອກແຫຼ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການສະກັດຂໍ້ມູນຈາກ, ເຊັ່ນເວັບໄຊທ໌.
ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ
ສົ່ງຄໍາຮ້ອງຂໍ "GET" ໄປຫາເວັບໄຊທ໌ແລະວິເຄາະເອກະສານ HTML ຜົນໄດ້ຮັບໂດຍໃຊ້ພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມເຊັ່ນ Python, PHP, R, Ruby, ແລະອື່ນໆ.
ການເກັບຂໍ້ມູນ
ບັນທຶກຂໍ້ມູນໃສ່ຖານຂໍ້ມູນທ້ອງຖິ່ນ ຫຼືບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນຄລາວເພື່ອໃຊ້ໃນອະນາຄົດ. ຖ້າທ່ານເປັນນັກຂຽນໂປລແກລມທີ່ມີປະສົບການທີ່ຕ້ອງການສະກັດຂໍ້ມູນ, ຂັ້ນຕອນຂ້າງເທິງນີ້ອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າງ່າຍດາຍສໍາລັບທ່ານ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຖ້າທ່ານບໍ່ແມ່ນນັກຂຽນໂປລແກລມ, ມີທາງລັດ - use data mining tools like Octoparse. ເຄື່ອງມືຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ຄືກັນກັບເຄື່ອງມືຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ຖືກອອກແບບມາເພື່ອປະຫຍັດພະລັງງານແລະເຮັດໃຫ້ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນງ່າຍສໍາລັບທຸກຄົນ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ປະຫຍັດ, ແຕ່ຍັງເປັນມິດກັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ. ພວກເຂົາອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເກັບກໍາຂໍ້ມູນພາຍໃນນາທີ, ເກັບໄວ້ໃນເມຄ, ແລະສົ່ງອອກເປັນຫຼາຍຮູບແບບ: Excel, CSV, HTML, JSON, ຫຼືຖານຂໍ້ມູນຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ໂດຍຜ່ານ API.

ຂໍ້ເສຍຂອງການສະກັດຂໍ້ມູນ

crash server
ເມື່ອສະກັດຂໍ້ມູນໃນຂະຫນາດໃຫຍ່, ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍເວັບໄຊຕ໌ຂອງສະຖານທີ່ເປົ້າຫມາຍອາດຈະ overloaded, ເຊິ່ງສາມາດນໍາໄປສູ່ການຂັດຂ້ອງຂອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ. ນີ້ຈະເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ຜົນປະໂຫຍດຂອງເຈົ້າຂອງເວັບໄຊທ໌.
ຫ້າມໂດຍ IP
ເມື່ອບຸກຄົນເກັບກໍາຂໍ້ມູນເລື້ອຍໆເກີນໄປ, ເວັບໄຊທ໌ຕ່າງໆສາມາດສະກັດທີ່ຢູ່ IP ຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຊັບພະຍາກອນສາມາດຫ້າມທີ່ຢູ່ IP ຢ່າງສົມບູນຫຼືຈໍາກັດການເຂົ້າເຖິງໂດຍການເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນບໍ່ຄົບຖ້ວນ. ເພື່ອດຶງຂໍ້ມູນແລະຫຼີກເວັ້ນການສະກັດ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດມັນດ້ວຍຄວາມໄວປານກາງແລະນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການຕ້ານການຂັດຂວາງບາງຢ່າງ.
ປັນຫາດ້ານກົດ ໝາຍ
ການສະກັດຂໍ້ມູນຈາກເວັບຕົກຢູ່ໃນພື້ນທີ່ສີຂີ້ເຖົ່າໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບກົດຫມາຍ. ສະຖານທີ່ໃຫຍ່ເຊັ່ນ Linkedin ແລະ Facebook ກ່າວຢ່າງຊັດເຈນໃນເງື່ອນໄຂການນໍາໃຊ້ຂອງພວກເຂົາວ່າການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດແມ່ນຫ້າມ. ມີການຮ້ອງຟ້ອງຫຼາຍລະຫວ່າງບໍລິສັດເນື່ອງຈາກກິດຈະກໍາ bot.

ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສໍາຄັນລະຫວ່າງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແລະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ

ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຍັງເອີ້ນວ່າການຄົ້ນພົບຄວາມຮູ້ໃນຖານຂໍ້ມູນ, ການຂຸດຄົ້ນຄວາມຮູ້, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ / ຮູບແບບ, ການລວບລວມຂໍ້ມູນ. ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນຖືກນໍາໃຊ້ແລກປ່ຽນກັນກັບການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນເວັບໄຊຕ໌, ການສະແກນຫນ້າເວັບ, ການລວບລວມຂໍ້ມູນ, ແລະອື່ນໆ.
ການຄົ້ນຄວ້າຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ໃນຂະນະທີ່ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນມັກຈະມາຈາກແຫຼ່ງທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຫຼືໂຄງສ້າງທີ່ບໍ່ດີ.
ເປົ້າຫມາຍຂອງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍສໍາລັບການວິເຄາະ. ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນແມ່ນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນບ່ອນດຽວທີ່ສາມາດເກັບຮັກສາຫຼືປຸງແຕ່ງ.
ການວິເຄາະໃນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນອີງໃສ່ວິທີການທາງຄະນິດສາດເພື່ອກໍານົດຮູບແບບຫຼືແນວໂນ້ມ. ການສະກັດຂໍ້ມູນແມ່ນອີງໃສ່ພາສາການຂຽນໂປລແກລມຫຼືເຄື່ອງມືສະກັດຂໍ້ມູນເພື່ອຂ້າມແຫຼ່ງ.
ຈຸດປະສົງຂອງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນເພື່ອຊອກຫາຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ບໍ່ເຄີຍຮູ້ຈັກຫຼືຖືກລະເລີຍ, ໃນຂະນະທີ່ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່.
ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນສັບສົນຫຼາຍແລະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການລົງທຶນຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນການຝຶກອົບຮົມປະຊາຊົນ. ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນດ້ວຍເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມສາມາດງ່າຍທີ່ສຸດແລະປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.

ພວກເຮົາຊ່ວຍຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນບໍ່ໃຫ້ສັບສົນໃນ Data. ໂດຍສະເພາະສໍາລັບ habravchans, ພວກເຮົາໄດ້ສ້າງລະຫັດສົ່ງເສີມການຂາຍ HABR, ໃຫ້ສ່ວນຫຼຸດ 10% ເພີ່ມເຕີມຕໍ່ກັບສ່ວນຫຼຸດທີ່ລະບຸໄວ້ໃນປ້າຍໂຄສະນາ.

ຫຼັກສູດເພີ່ມເຕີມ

ບົດຄວາມແນະນຳ

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com