ഡാറ്റ മൈനിംഗും ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷനും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം മനസ്സിലാക്കുന്നു

ഈ രണ്ട് ഡാറ്റാ സയൻസ് ബസ്‌വേഡുകൾ ധാരാളം ആളുകളെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നു. ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് എന്നത് പലപ്പോഴും ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതും വീണ്ടെടുക്കുന്നതും ആയി തെറ്റിദ്ധരിക്കപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ യാഥാർത്ഥ്യം കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്. ഈ പോസ്റ്റിൽ, നമുക്ക് മൈനിംഗ് ഡോട്ട് ചെയ്ത് ഡാറ്റ മൈനിംഗും ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷനും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം കണ്ടെത്താം.

എന്താണ് ഡാറ്റ മൈനിംഗ്?

ഡാറ്റ മൈനിംഗ്, എന്നും വിളിക്കുന്നു ഡാറ്റാബേസ് നോളജ് കണ്ടെത്തൽ (KDD), മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകളോ ട്രെൻഡുകളോ കണ്ടെത്തുന്നതിനും അവയിൽ നിന്ന് മൂല്യം വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ, ഗണിതശാസ്ത്ര രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കേതികതയാണ്.

ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് കൊണ്ട് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും?

പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ടൂളുകൾ ഡാറ്റാബേസുകൾ ബ്രൗസ് ചെയ്യാനും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ ഫലപ്രദമായി കണ്ടെത്താനും കഴിയും. ബിസിനസുകൾക്കായി, മികച്ച ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും ബന്ധങ്ങളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡാറ്റ മൈനിംഗ് പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ഉദാഹരണങ്ങൾ

1990-കളിൽ ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് വ്യാപകമായതിന് ശേഷം, റീട്ടെയിൽ, ഫിനാൻസ്, ഹെൽത്ത് കെയർ, ഗതാഗതം, ടെലികമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ്, ഇ-കൊമേഴ്‌സ് തുടങ്ങി വിവിധ മേഖലകളിലെ കമ്പനികൾ ഡാറ്റാ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വിവരങ്ങൾ നേടുന്നതിന് ഡാറ്റ മൈനിംഗ് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങി. സെഗ്‌മെന്റ് ഉപഭോക്താക്കളെ സഹായിക്കാനും വഞ്ചന തിരിച്ചറിയാനും വിൽപ്പന പ്രവചിക്കാനും മറ്റും ഡാറ്റ മൈനിംഗ് സഹായിക്കും.

• ഉപഭോക്തൃ വിഭജനം
  ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ടാർഗെറ്റ് ഉപഭോക്താക്കളുടെ സ്വഭാവഗുണങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെയും കമ്പനികൾക്ക് അവരെ ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രൂപ്പായി ഗ്രൂപ്പുചെയ്യാനും അവരുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്ന പ്രത്യേക ഓഫറുകൾ നൽകാനും കഴിയും.
• മാർക്കറ്റ് ബാസ്കറ്റ് വിശകലനം
  നിങ്ങൾ ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രൂപ്പ് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വാങ്ങുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ മറ്റൊരു കൂട്ടം ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വാങ്ങാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണെന്ന സിദ്ധാന്തത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ. പ്രശസ്തമായ ഒരു ഉദാഹരണം: പിതാക്കന്മാർ തങ്ങളുടെ കുഞ്ഞുങ്ങൾക്ക് ഡയപ്പറുകൾ വാങ്ങുമ്പോൾ, അവർ ഡയപ്പറിനൊപ്പം ബിയറും വാങ്ങുന്നു.
• വിൽപ്പന പ്രവചനം
  ഇത് മാർക്കറ്റ് ബാസ്‌ക്കറ്റ് വിശകലനത്തിന് സമാനമായി തോന്നാം, എന്നാൽ ഭാവിയിൽ ഒരു ഉപഭോക്താവ് എപ്പോൾ വീണ്ടും ഒരു ഉൽപ്പന്നം വാങ്ങുമെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ ഇത്തവണ ഡാറ്റ വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കോച്ച് 9 മാസം നീണ്ടുനിൽക്കുന്ന ഒരു കാൻ പ്രോട്ടീൻ വാങ്ങുന്നു. ഈ പ്രോട്ടീൻ വിൽക്കുന്ന സ്റ്റോർ 9 മാസത്തിനുള്ളിൽ പുതിയൊരെണ്ണം പുറത്തിറക്കാൻ പദ്ധതിയിടുന്നു, അതുവഴി കോച്ച് അത് വീണ്ടും വാങ്ങും.
• വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ
  തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള മാതൃകകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഡാറ്റ മൈനിംഗ് സഹായിക്കുന്നു. വഞ്ചനാപരവും സത്യസന്ധവുമായ റിപ്പോർട്ടുകളുടെ സാമ്പിളുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിലൂടെ, സംശയാസ്പദമായ ഇടപാടുകൾ ഏതൊക്കെയാണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ബിസിനസുകൾക്ക് അധികാരം ലഭിക്കും.
• ഉൽപ്പാദനത്തിൽ പാറ്റേൺ കണ്ടെത്തൽ
  നിർമ്മാണ വ്യവസായത്തിൽ, ഉൽപ്പന്ന വാസ്തുവിദ്യ, പ്രൊഫൈൽ, ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ എന്നിവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം തിരിച്ചറിഞ്ഞ് ഡിസൈൻ സിസ്റ്റങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ മൈനിംഗിന് ഉൽപ്പന്ന വികസന സമയവും ചെലവും പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.

ഡാറ്റാ മൈനിംഗിനുള്ള ചില ഉപയോഗ കേസുകൾ മാത്രമാണിത്.

ഡാറ്റ ഖനനത്തിന്റെ ഘട്ടങ്ങൾ

പാറ്റേണുകൾ വിലയിരുത്തുന്നതിനും ആത്യന്തികമായി മൂല്യം എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനുമായി ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനും വൃത്തിയാക്കുന്നതിനും രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നതിനും എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സമഗ്രമായ പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റ മൈനിംഗ്.

സാധാരണയായി, മുഴുവൻ ഡാറ്റ മൈനിംഗ് പ്രക്രിയയും 7 ഘട്ടങ്ങളായി സംഗ്രഹിക്കാം:

1. ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരണം
   യഥാർത്ഥ ലോകത്ത്, ഡാറ്റ എല്ലായ്പ്പോഴും വൃത്തിയാക്കുകയും ഘടനാപരമായിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നില്ല. അവ പലപ്പോഴും ശബ്ദമുള്ളതും അപൂർണ്ണവുമാണ്, കൂടാതെ പിശകുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കാം. ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ഫലം കൃത്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, നിങ്ങൾ ആദ്യം ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ചില ക്ലീനിംഗ് രീതികളിൽ നഷ്‌ടമായ മൂല്യങ്ങൾ പൂരിപ്പിക്കൽ, ഓട്ടോമാറ്റിക്, മാനുവൽ നിയന്ത്രണങ്ങൾ മുതലായവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
2. ഡാറ്റ സംയോജനം
   വ്യത്യസ്ത ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുകയും സംയോജിപ്പിക്കുകയും സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഘട്ടമാണിത്. ഉറവിടങ്ങൾ ഡാറ്റാബേസുകൾ, ടെക്സ്റ്റ് ഫയലുകൾ, സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾ, ഡോക്യുമെന്റുകൾ, മൾട്ടിഡൈമൻഷണൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, ഇന്റർനെറ്റ് തുടങ്ങിയവ ആകാം.
3. ഡാറ്റ സാമ്പിൾ
   സാധാരണയായി, ഡാറ്റ മൈനിംഗിൽ എല്ലാ സംയോജിത ഡാറ്റയും ആവശ്യമില്ല. ഒരു വലിയ ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്ന് ഉപയോഗപ്രദമായ ഡാറ്റ മാത്രം തിരഞ്ഞെടുത്ത് വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്ന ഘട്ടമാണ് ഡാറ്റാ സാമ്പിൾ.
4. ഡാറ്റ പരിവർത്തനം
   ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുത്തുകഴിഞ്ഞാൽ, അത് ഖനനത്തിന് അനുയോജ്യമായ രൂപങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു. ഈ പ്രക്രിയയിൽ നോർമലൈസേഷൻ, അഗ്രഗേഷൻ, സാമാന്യവൽക്കരണം മുതലായവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
5. ഡാറ്റ മൈനിംഗ്
   ഡാറ്റ മൈനിംഗിന്റെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഭാഗം ഇതാ വരുന്നു - അവയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ബുദ്ധിപരമായ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രക്രിയയിൽ റിഗ്രഷൻ, വർഗ്ഗീകരണം, പ്രവചനം, ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, അസോസിയേഷൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടുന്നു.
6. മോഡൽ വിലയിരുത്തൽ
   ഈ ഘട്ടം, ഉപകാരപ്രദമായ, എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന പാറ്റേണുകളും അതുപോലെ അനുമാനങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന പാറ്റേണുകളും തിരിച്ചറിയാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
7. വിജ്ഞാന പ്രാതിനിധ്യം
   അവസാന ഘട്ടത്തിൽ, ലഭിച്ച വിവരങ്ങൾ വിജ്ഞാന പ്രാതിനിധ്യവും ദൃശ്യവൽക്കരണ രീതികളും ഉപയോഗിച്ച് ആകർഷകമായ രീതിയിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ മൈനിംഗിന്റെ ദോഷങ്ങൾ

• സമയത്തിന്റെയും അധ്വാനത്തിന്റെയും വലിയ നിക്ഷേപം
  ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് ദീർഘവും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഒരു പ്രക്രിയയായതിനാൽ, അതിന് ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയുള്ളവരും വൈദഗ്ധ്യമുള്ളവരുമായ ആളുകളിൽ നിന്ന് വളരെയധികം ജോലി ആവശ്യമാണ്. ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് ശക്തമായ ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കാനും ഫലങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും അവർക്ക് വിദഗ്ധരെ ആവശ്യമുണ്ട്. തൽഫലമായി, എല്ലാ വിവരങ്ങളും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് കുറച്ച് സമയമെടുത്തേക്കാം.
• ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയും സുരക്ഷയും
  ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് മാർക്കറ്റ് രീതികളിലൂടെ ഉപഭോക്തൃ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനാൽ, അത് ഉപയോക്തൃ സ്വകാര്യത ലംഘിക്കും. കൂടാതെ, ഡാറ്റ മൈനിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ ഹാക്കർമാർക്ക് ലഭിക്കും. ഇത് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയുടെ സുരക്ഷയ്ക്ക് ഭീഷണിയാണ്. മോഷ്ടിച്ച ഡാറ്റ ദുരുപയോഗം ചെയ്താൽ, അത് മറ്റുള്ളവർക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ദോഷം ചെയ്യും.

മുകളിൽ പറഞ്ഞിരിക്കുന്നത് ഡാറ്റാ മൈനിങ്ങിനെ കുറിച്ചുള്ള ഒരു ചെറിയ ആമുഖമാണ്. ഞാൻ ഇതിനകം സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ഡാറ്റാ മൈനിംഗിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അതിൽ ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയ (ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ) ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ ഒരു നീണ്ട ഡാറ്റ മൈനിംഗ് പ്രക്രിയയുടെ ഭാഗമാകുമെന്ന് പറയുന്നത് സുരക്ഷിതമാണ്.

എന്താണ് ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ?

"വെബ് ഡാറ്റ മൈനിംഗ്" എന്നും "വെബ് സ്‌ക്രാപ്പിംഗ്" എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു, ഈ പ്രക്രിയയാണ് (സാധാരണയായി ഘടനയില്ലാത്തതോ മോശം ഘടനാപരമായതോ ആയ) ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് കേന്ദ്രീകൃത സ്ഥലങ്ങളിലേക്ക് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതും സംഭരണത്തിനോ തുടർ പ്രോസസ്സിംഗിനോ വേണ്ടി ഒരു സ്ഥലത്ത് കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന പ്രവർത്തനമാണ്. പ്രത്യേകമായി, ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിൽ വെബ് പേജുകൾ, ഇമെയിൽ, ഡോക്യുമെന്റുകൾ, PDF ഫയലുകൾ, സ്കാൻ ചെയ്ത ടെക്സ്റ്റ്, മെയിൻഫ്രെയിം റിപ്പോർട്ടുകൾ, റീൽ ഫയലുകൾ, അറിയിപ്പുകൾ തുടങ്ങിയവ ഉൾപ്പെടുന്നു. കേന്ദ്രീകൃത സംഭരണം ലോക്കൽ, ക്ലൗഡ് അല്ലെങ്കിൽ ഹൈബ്രിഡ് ആകാം. ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനിൽ പിന്നീട് സംഭവിക്കാനിടയുള്ള പ്രോസസ്സിംഗോ മറ്റ് വിശകലനമോ ഉൾപ്പെടുന്നില്ല എന്നത് ഓർത്തിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.

ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും?

അടിസ്ഥാനപരമായി, ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾ 3 വിഭാഗങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു.

• ആർക്കൈവിംഗ്
  പുസ്തകങ്ങൾ, പത്രങ്ങൾ, ഇൻവോയ്‌സുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഫിസിക്കൽ ഫോർമാറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റാ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷന് ഡാറ്റാബേസുകൾ പോലുള്ള ഡിജിറ്റൽ ഫോർമാറ്റുകളിലേക്ക് സ്‌റ്റോറേജ് അല്ലെങ്കിൽ ബാക്കപ്പിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
• ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റ് മാറ്റുന്നു
  നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ സൈറ്റിൽ നിന്ന് വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന പുതിയതിലേക്ക് ഡാറ്റ മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യാൻ താൽപ്പര്യപ്പെടുമ്പോൾ, അത് എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്‌ത് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സൈറ്റിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനാകും.
• ഡാറ്റ വിശകലനം
  എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്‌ത ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് ഉൾക്കാഴ്ച നേടുന്നതിന് കൂടുതൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് സാധാരണമാണ്. ഇത് ഡാറ്റാ മൈനിംഗിനോട് സാമ്യമുള്ളതായി തോന്നാം, പക്ഷേ ഡാറ്റ മൈനിംഗാണ് ഡാറ്റ മൈനിംഗിന്റെ ലക്ഷ്യമെന്ന് ഓർമ്മിക്കുക, അതിന്റെ ഭാഗമല്ല. കൂടാതെ, ഡാറ്റ വ്യത്യസ്തമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഓൺലൈൻ സ്റ്റോർ ഉടമകൾ തത്സമയം എതിരാളികളുടെ തന്ത്രങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കാൻ ആമസോൺ പോലുള്ള ഇ-കൊമേഴ്‌സ് സൈറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഉൽപ്പന്ന വിവരങ്ങൾ പിൻവലിക്കുന്നു എന്നതാണ് ഒരു ഉദാഹരണം. ഡാറ്റ മൈനിംഗ് പോലെ, ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനും നിരവധി നേട്ടങ്ങളുള്ള ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് പ്രക്രിയയാണ്. മുൻകാലങ്ങളിൽ, ആളുകൾ ഒരു സ്ഥലത്തു നിന്ന് മറ്റൊരിടത്തേക്ക് മാനുവലായി ഡാറ്റ പകർത്തി ഒട്ടിച്ചു, ഇത് വളരെ സമയമെടുക്കുന്നതായിരുന്നു. ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ ശേഖരണം വേഗത്തിലാക്കുകയും എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്‌ത ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത വളരെയധികം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ

ഡാറ്റാ മൈനിംഗിന് സമാനമായി, വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ ഡാറ്റ മൈനിംഗ് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇ-കൊമേഴ്‌സ് വില നിരീക്ഷണത്തിന് പുറമേ, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഗവേഷണം, വാർത്താ സംഗ്രഹം, മാർക്കറ്റിംഗ്, റിയൽ എസ്റ്റേറ്റ്, ട്രാവൽ ആൻഡ് ടൂറിസം, കൺസൾട്ടിംഗ്, ഫിനാൻസ് എന്നിവയും അതിലേറെ കാര്യങ്ങളും ഡാറ്റ മൈനിംഗിന് സഹായിക്കാനാകും.

• ലീഡ് ജനറേഷൻ
  കമ്പനികൾക്ക് ഡയറക്‌ടറികളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനാകും: Yelp, Crunchbase, Yellowpages കൂടാതെ ബിസിനസ്സ് വികസനത്തിനായി ലീഡുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക. യെല്ലോപേജുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് അറിയാൻ നിങ്ങൾക്ക് ചുവടെയുള്ള വീഡിയോ കാണാം വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് ടെംപ്ലേറ്റ്.

• ഉള്ളടക്കത്തിന്റെയും വാർത്തകളുടെയും സമാഹാരം
  ഉള്ളടക്കം സമാഹരിക്കുന്ന വെബ്‌സൈറ്റുകൾക്ക് ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് പതിവായി ഡാറ്റ ഫീഡുകൾ സ്വീകരിക്കാനും അവരുടെ സൈറ്റുകൾ കാലികമായി നിലനിർത്താനും കഴിയും.
• വികാര വിശകലനം
  ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം, ട്വിറ്റർ തുടങ്ങിയ സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ നിന്ന് അവലോകനങ്ങളും അഭിപ്രായങ്ങളും സാക്ഷ്യപത്രങ്ങളും എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്‌തതിന് ശേഷം, പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് അടിസ്ഥാനപരമായ മനോഭാവങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും ഒരു ബ്രാൻഡ്, ഉൽപ്പന്നം അല്ലെങ്കിൽ പ്രതിഭാസം എങ്ങനെ കാണപ്പെടും എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടാനും കഴിയും.

ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ഘട്ടങ്ങൾ

ETL (എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റ്, ട്രാൻസ്‌ഫോം, ലോഡ്: എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റ്, ട്രാൻസ്‌ഫോം, ലോഡ്), ELT (എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റ്, ലോഡ്, ട്രാൻസ്‌ഫോം) എന്നിവയുടെ ആദ്യ ഘട്ടമാണ് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ. ETL ഉം ELT ഉം ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ഡാറ്റാ ഏകീകരണ തന്ത്രത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നത് അവയുടെ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷന്റെ ഭാഗമാകാം.

എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുക, രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുക, ലോഡ് ചെയ്യുക

ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് എന്നത് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണെങ്കിലും, ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ വളരെ ചെറുതും ലളിതവുമായ ഒരു പ്രക്രിയയാണ്. ഇത് മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളായി ചുരുക്കാം:

1. ഒരു ഡാറ്റ ഉറവിടം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു
   ഒരു വെബ്‌സൈറ്റ് പോലെയുള്ള ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഉറവിടം തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
2. ഡാറ്റ ശേഖരണം
   സൈറ്റിലേക്ക് ഒരു "GET" അഭ്യർത്ഥന അയച്ച്, Python, PHP, R, Ruby മുതലായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫലമായുണ്ടാകുന്ന HTML പ്രമാണം പാഴ്‌സ് ചെയ്യുക.
3. ഡാറ്റ സംഭരണം
   ഭാവിയിലെ ഉപയോഗത്തിനായി നിങ്ങളുടെ പ്രാദേശിക ഡാറ്റാബേസിലേക്കോ ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജിലേക്കോ ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുക. നിങ്ങൾ ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു പരിചയസമ്പന്നനായ പ്രോഗ്രാമറാണെങ്കിൽ, മുകളിലുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് ലളിതമായി തോന്നിയേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങൾ ഒരു പ്രോഗ്രാമർ അല്ലെങ്കിൽ, ഒരു കുറുക്കുവഴിയുണ്ട് - പോലുള്ള ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക ഒക്ടോപാർസ്. ഡാറ്റാ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ ടൂളുകൾ, ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ടൂളുകൾ പോലെ, ഊർജം ലാഭിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് എല്ലാവർക്കും എളുപ്പമാക്കുന്നതിനുമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു. ഈ ഉപകരണങ്ങൾ സാമ്പത്തികമായി മാത്രമല്ല, തുടക്കക്കാർക്ക് അനുയോജ്യവുമാണ്. മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും ക്ലൗഡിൽ സംഭരിക്കാനും നിരവധി ഫോർമാറ്റുകളിലേക്ക് എക്‌സ്‌പോർട്ടുചെയ്യാനും അവ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു: Excel, CSV, HTML, JSON, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു API വഴി സൈറ്റിലെ ഡാറ്റാബേസുകളിലേക്ക്.

ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷന്റെ പോരായ്മകൾ

• സെർവർ ക്രാഷ്
  വലിയ തോതിൽ ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ടാർഗെറ്റ് സൈറ്റിന്റെ വെബ് സെർവർ ഓവർലോഡ് ആയേക്കാം, ഇത് സെർവർ ക്രാഷിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ഇത് സൈറ്റ് ഉടമയുടെ താൽപ്പര്യങ്ങളെ ദോഷകരമായി ബാധിക്കും.
• ഐപിയുടെ വിലക്ക്
  ഒരു വ്യക്തി പലപ്പോഴും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ, വെബ്‌സൈറ്റുകൾക്ക് അവരുടെ ഐപി വിലാസം തടയാൻ കഴിയും. ഒരു റിസോഴ്സിന് ഒരു IP വിലാസം പൂർണ്ണമായും നിരോധിക്കാനോ ഡാറ്റ അപൂർണ്ണമാക്കുന്നതിലൂടെ ആക്സസ് നിയന്ത്രിക്കാനോ കഴിയും. ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാനും തടയുന്നത് ഒഴിവാക്കാനും, നിങ്ങൾ അത് മിതമായ വേഗതയിൽ ചെയ്യുകയും ചില ആന്റി-ബ്ലോക്കിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ പ്രയോഗിക്കുകയും വേണം.
• നിയമവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങൾ
  വെബിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നത് നിയമസാധുതയിലേക്ക് വരുമ്പോൾ ചാരനിറത്തിലുള്ള പ്രദേശത്താണ്. ലിങ്ക്ഡിൻ, ഫേസ്ബുക്ക് എന്നിവ പോലുള്ള പ്രധാന സൈറ്റുകൾ അവരുടെ ഉപയോഗ നിബന്ധനകളിൽ ഡാറ്റ സ്വയമേവ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നത് നിരോധിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന് വ്യക്തമായി പ്രസ്താവിക്കുന്നു. ബോട്ട് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പേരിൽ കമ്പനികൾക്കിടയിൽ നിരവധി കേസുകൾ ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്.

ഡാറ്റ മൈനിംഗും ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷനും തമ്മിലുള്ള പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ

1. ഡാറ്റാബേസുകളിൽ അറിവ് കണ്ടെത്തൽ, വിജ്ഞാനം വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, ഡാറ്റ/പാറ്റേൺ വിശകലനം, വിവരശേഖരണം എന്നിവയിൽ ഡാറ്റ മൈനിംഗിനെ വിളിക്കുന്നു. വെബ് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ, വെബ് പേജ് സ്‌കാനിംഗ്, ഡാറ്റ ശേഖരണം തുടങ്ങിയവയ്‌ക്കൊപ്പം ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ മാറിമാറി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
2. ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് ഗവേഷണം കൂടുതലും ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, അതേസമയം ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് സാധാരണയായി ഘടനാരഹിതമായതോ മോശം ഘടനാപരമായതോ ആയ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നാണ്.
3. വിശകലനത്തിന് ഡാറ്റ കൂടുതൽ ഉപയോഗപ്രദമാക്കുക എന്നതാണ് ഡാറ്റ മൈനിംഗിന്റെ ലക്ഷ്യം. സംഭരിക്കാനോ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനോ കഴിയുന്ന ഒരു സ്ഥലത്തേക്ക് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതാണ് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ.
4. ഡാറ്റാ മൈനിംഗിലെ വിശകലനം പാറ്റേണുകളോ ട്രെൻഡുകളോ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഗണിതശാസ്ത്ര രീതികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് അല്ലെങ്കിൽ ഉറവിടങ്ങളെ മറികടക്കുന്നതിനുള്ള ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ ടൂളുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.
5. ഡാറ്റാ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ നിലവിലുള്ള വിവരങ്ങളുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ, മുമ്പ് അറിയപ്പെടാത്തതോ അവഗണിക്കപ്പെട്ടതോ ആയ വസ്തുതകൾ കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ് ഡാറ്റാ മൈനിംഗിന്റെ ലക്ഷ്യം.
6. ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും ആളുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് വലിയ നിക്ഷേപം ആവശ്യമാണ്. ശരിയായ ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ വളരെ എളുപ്പവും ചെലവ് കുറഞ്ഞതുമാണ്.

ഡാറ്റയിൽ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാകാതിരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ തുടക്കക്കാരെ സഹായിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും ഹബ്രാവ്‌ചാനുകൾക്ക്, ഞങ്ങൾ ഒരു പ്രൊമോഷണൽ കോഡ് ഉണ്ടാക്കി HABR, ബാനറിൽ സൂചിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന കിഴിവിന് 10% അധിക കിഴിവ് നൽകുന്നു.

• ആദ്യം മുതൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രൊഫഷൻ പഠിപ്പിക്കുന്നു
• ഡാറ്റ സയൻസ് ഓൺലൈൻ ബൂട്ട്ക്യാമ്പ്
• ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിന്റെ തൊഴിൽ ആദ്യം മുതൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു
• ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഓൺലൈൻ ബൂട്ട്ക്യാമ്പ്
• വെബ് ഡെവലപ്‌മെന്റ് കോഴ്‌സിനായുള്ള പൈത്തൺ

കൂടുതൽ കോഴ്സുകൾ

• ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് കോഴ്സ്
• DevOps കോഴ്സ്
• പ്രൊഫഷണൽ വെബ് ഡെവലപ്പർ
• ആദ്യം മുതൽ തൊഴിൽ iOS ഡെവലപ്പർ
• പ്രൊഫഷൻ ആൻഡ്രോയിഡ് ഡെവലപ്പർ ആദ്യം മുതൽ
• ആദ്യം മുതൽ പ്രൊഫഷണൽ ജാവ ഡെവലപ്പർ
• ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് കോഴ്സ്
• മെഷീൻ ലേണിംഗ് കോഴ്സ്
• കോഴ്‌സ് "ഡാറ്റ സയൻസിന് മാത്തമാറ്റിക്സും മെഷീൻ ലേണിംഗും"
• വിപുലമായ കോഴ്‌സ് "മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോ + ഡീപ് ലേണിംഗ്"

ഫീച്ചർ ചെയ്ത ലേഖനങ്ങൾ

• ഓൺലൈൻ കോഴ്‌സുകളില്ലാതെ എങ്ങനെ ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് ആകാം
• 450 സൗജന്യ ഐവി ലീഗ് കോഴ്സുകൾ
• മെഷീൻ ലേണിംഗ് എങ്ങനെ ആഴ്ചയിൽ 5 ദിവസം തുടർച്ചയായി 9 മാസം പഠിക്കാം
• ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റ് എത്രമാത്രം സമ്പാദിക്കുന്നു: 2020 ൽ റഷ്യയിലും വിദേശത്തുമുള്ള ശമ്പളത്തിന്റെയും ഒഴിവുകളുടെയും ഒരു അവലോകനം
• ഖനന വ്യവസായത്തിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ

അവലംബം: www.habr.com