डेटा मायनिंग आणि डेटा एक्सट्रॅक्शनमधील फरक समजून घेणे

हे दोन डेटा सायन्स बझवर्ड बर्‍याच लोकांना गोंधळात टाकतात. डेटा मायनिंग म्हणजे डेटा काढणे आणि पुनर्प्राप्त करणे असा गैरसमज केला जातो, परंतु प्रत्यक्षात ते अधिक क्लिष्ट आहे. या पोस्टमध्ये, मायनिंगला अंतिम टच देऊ आणि डेटा मायनिंग आणि डेटा एक्सट्रॅक्शनमधील फरक शोधू या.

डेटा मायनिंग म्हणजे काय?

डेटा खाण, देखील म्हणतात डेटाबेसमधील ज्ञानाचा शोध (KDD), हे एक तंत्र आहे ज्याचा वापर अनेकदा सांख्यिकीय आणि गणितीय पद्धती वापरून मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी लपविलेले नमुने किंवा ट्रेंड शोधण्यासाठी आणि त्यातून मूल्य काढण्यासाठी केले जाते.

तुम्ही डेटा मायनिंगसह काय करू शकता?

प्रक्रिया स्वयंचलित करून, डेटा खाण साधने डेटाबेस स्कॅन करू शकतो आणि लपलेले नमुने प्रभावीपणे ओळखू शकतो. व्यवसायांसाठी, डेटा मायनिंगचा वापर डेटामधील नमुने आणि संबंध ओळखण्यासाठी अधिक चांगला व्यवसाय निर्णय घेण्यात मदत करण्यासाठी केला जातो.

अनुप्रयोग उदाहरणे

1990 च्या दशकात डेटा मायनिंग व्यापक झाल्यानंतर, किरकोळ, वित्त, आरोग्यसेवा, वाहतूक, दूरसंचार, ई-कॉमर्स इत्यादी उद्योगांच्या विस्तृत श्रेणीतील कंपन्यांनी डेटावर आधारित माहिती मिळविण्यासाठी डेटा मायनिंग तंत्र वापरण्यास सुरुवात केली. डेटा मायनिंग ग्राहकांना विभागण्यात, फसवणूक शोधण्यात, विक्रीचा अंदाज लावण्यात आणि बरेच काही करण्यात मदत करू शकते.

• ग्राहक विभाजन
  ग्राहक डेटाचे विश्लेषण करून आणि लक्ष्यित ग्राहकांची वैशिष्ट्ये ओळखून, कंपन्या त्यांना एका वेगळ्या गटात लक्ष्य करू शकतात आणि त्यांच्या गरजा पूर्ण करणाऱ्या विशेष ऑफर देऊ शकतात.
• मार्केट बास्केट विश्लेषण
  हे तंत्र सिद्धांतावर आधारित आहे की तुम्ही उत्पादनांचा विशिष्ट गट विकत घेतल्यास, तुम्ही उत्पादनांचा दुसरा गट खरेदी करण्याची शक्यता जास्त असते. एक प्रसिद्ध उदाहरण: जेव्हा वडील त्यांच्या मुलांसाठी डायपर विकत घेतात, तेव्हा ते डायपरसह बिअर खरेदी करतात.
• विक्री अंदाज
  हे मार्केट बास्केट विश्लेषणासारखेच वाटू शकते, परंतु या वेळी डेटा विश्लेषणाचा वापर भविष्यात ग्राहक पुन्हा उत्पादन कधी खरेदी करेल हे सांगण्यासाठी केला जातो. उदाहरणार्थ, प्रशिक्षक प्रथिनांचा कॅन विकत घेतो, जो 9 महिने टिकला पाहिजे. हे प्रोटीन विकणारे स्टोअर 9 महिन्यांत एक नवीन रिलीझ करण्याची योजना आखत आहे जेणेकरून ट्रेनर ते पुन्हा विकत घेईल.
• फसवणूक शोध
  डेटा मायनिंग फसवणूक शोधण्यासाठी मॉडेल तयार करण्यात मदत करते. फसव्या आणि कायदेशीर अहवालांचे नमुने गोळा करून, कोणते व्यवहार संशयास्पद आहेत हे ठरवण्यासाठी व्यवसायांना अधिकार दिले जातात.
• उत्पादनातील नमुन्यांची तपासणी
  उत्पादन उद्योगात, डेटा मायनिंगचा वापर उत्पादन आर्किटेक्चर, प्रोफाइल आणि ग्राहकांच्या गरजा यांच्यातील संबंध ओळखून सिस्टम डिझाइनमध्ये मदत करण्यासाठी केला जातो. डेटा मायनिंग उत्पादन विकास टाइमलाइन आणि खर्च देखील अंदाज करू शकते.

आणि डेटा मायनिंग वापरण्यासाठी ही काही परिस्थिती आहेत.

डेटा मायनिंग टप्पे

डेटा मायनिंग ही नमुन्यांचे मूल्यांकन करण्यासाठी आणि शेवटी मूल्य काढण्यासाठी डेटा गोळा करणे, निवडणे, साफ करणे, परिवर्तन करणे आणि काढणे ही सर्वांगीण प्रक्रिया आहे.

नियमानुसार, संपूर्ण डेटा खाण प्रक्रिया 7 टप्प्यात सारांशित केली जाऊ शकते:

1. डेटा साफ करणे
   वास्तविक जगात, डेटा नेहमी साफ आणि संरचित केला जात नाही. ते अनेकदा गोंगाट करणारे, अपूर्ण असतात आणि त्यात त्रुटी असू शकतात. डेटा खनन परिणाम अचूक आहे याची खात्री करण्यासाठी, आपण प्रथम डेटा साफ करणे आवश्यक आहे. काही साफसफाईच्या पद्धतींमध्ये गहाळ मूल्ये भरणे, स्वयंचलित आणि मॅन्युअल तपासणी इ.
2. डेटा एकत्रीकरण
   ही अशी अवस्था आहे जिथे विविध स्त्रोतांकडून डेटा काढला जातो, एकत्रित केला जातो आणि एकत्रित केला जातो. स्रोत डेटाबेस, मजकूर फाइल्स, स्प्रेडशीट, दस्तऐवज, बहुआयामी डेटा संच, इंटरनेट इत्यादी असू शकतात.
3. डेटा सॅम्पलिंग
   सामान्यतः, डेटा मायनिंगमध्ये सर्व एकात्मिक डेटाची आवश्यकता नसते. डेटा सॅम्पलिंग हा टप्पा आहे ज्यामध्ये फक्त उपयुक्त डेटा निवडला जातो आणि मोठ्या डेटाबेसमधून काढला जातो.
4. डेटा रूपांतरण
   एकदा डेटा निवडल्यानंतर, ते खाणकामासाठी योग्य स्वरूपात रूपांतरित केले जाते. या प्रक्रियेमध्ये सामान्यीकरण, एकत्रीकरण, सामान्यीकरण इ.
5. डेटा मायनिंग
   येथे डेटा मायनिंगचा सर्वात महत्वाचा भाग येतो - त्यात नमुने शोधण्यासाठी बुद्धिमान पद्धती वापरणे. प्रक्रियेमध्ये प्रतिगमन, वर्गीकरण, भविष्यवाणी, क्लस्टरिंग, असोसिएशन लर्निंग आणि बरेच काही समाविष्ट आहे.
6. मॉडेल मूल्यांकन
   या चरणाचे उद्दिष्ट संभाव्य उपयुक्त, समजण्यास सोपे आणि गृहीतकांना आधार देणारे नमुने ओळखणे आहे.
7. ज्ञान निरूपण
   अंतिम टप्प्यावर, प्राप्त केलेली माहिती ज्ञानाचे प्रतिनिधित्व आणि व्हिज्युअलायझेशन पद्धती वापरून आकर्षक स्वरूपात सादर केली जाते.

डेटा मायनिंगचे तोटे

• वेळ आणि श्रमाची मोठी गुंतवणूक
  डेटा मायनिंग ही एक लांब आणि गुंतागुंतीची प्रक्रिया असल्याने, त्यासाठी उत्पादक आणि कुशल लोकांकडून भरपूर काम करावे लागते. डेटा मायनर्स शक्तिशाली डेटा मायनिंग साधनांचा फायदा घेऊ शकतात, परंतु त्यांना डेटा तयार करण्यासाठी आणि परिणाम समजून घेण्यासाठी तज्ञांची आवश्यकता असते. परिणामी, सर्व माहितीवर प्रक्रिया करण्यासाठी थोडा वेळ लागू शकतो.
• गोपनीयता आणि डेटा सुरक्षा
  डेटा मायनिंग ग्राहकांची माहिती बाजार पद्धतींद्वारे संकलित करत असल्याने, ते वापरकर्त्याच्या गोपनीयतेचे उल्लंघन करू शकते. याव्यतिरिक्त, हॅकर्स डेटा मायनिंग सिस्टममध्ये संग्रहित डेटा मिळवू शकतात. यामुळे ग्राहकांच्या डेटाच्या सुरक्षिततेला धोका निर्माण झाला आहे. चोरीला गेलेल्या डेटाचा गैरवापर झाल्यास ते इतरांना सहज हानी पोहोचवू शकते.

वरील डेटा मायनिंगचा थोडक्यात परिचय आहे. मी आधीच नमूद केल्याप्रमाणे, डेटा मायनिंगमध्ये डेटा एकत्रित करणे आणि एकत्रित करणे समाविष्ट आहे, ज्यामध्ये डेटा काढण्याची प्रक्रिया समाविष्ट आहे. या प्रकरणात, हे सांगणे सुरक्षित आहे की डेटा काढणे हा दीर्घकालीन डेटा खाण प्रक्रियेचा भाग असू शकतो.

डेटा एक्सट्रॅक्शन म्हणजे काय?

"वेब डेटा मायनिंग" आणि "वेब स्क्रॅपिंग" म्हणूनही ओळखले जाते, ही प्रक्रिया (सामान्यत: असंरचित किंवा खराब संरचित) डेटा स्रोतांमधून केंद्रीकृत स्थानांमध्ये डेटा काढण्याची आणि स्टोरेज किंवा पुढील प्रक्रियेसाठी एकाच ठिकाणी केंद्रीकृत करण्याची क्रिया आहे. विशेषत:, असंरचित डेटा स्त्रोतांमध्ये वेब पृष्ठे, ईमेल, दस्तऐवज, पीडीएफ फाइल्स, स्कॅन केलेला मजकूर, मेनफ्रेम अहवाल, रील-टू-रील फाइल्स, जाहिराती इ. केंद्रीकृत स्टोरेज स्थानिक, क्लाउड किंवा हायब्रिड असू शकते. हे लक्षात ठेवणे महत्त्वाचे आहे की डेटा एक्सट्रॅक्शनमध्ये प्रक्रिया किंवा नंतर येऊ शकणारे इतर विश्लेषण समाविष्ट नाही.

डेटा एक्सट्रॅक्शनसह तुम्ही काय करू शकता?

मूलभूतपणे, डेटा काढण्याचे उद्दिष्टे 3 श्रेणींमध्ये येतात.

• संग्रहण
  डेटा एक्स्ट्रॅक्शनमुळे भौतिक स्वरूपातील डेटाचे रूपांतर होऊ शकते: पुस्तके, वर्तमानपत्रे, इनव्हॉइस डिजिटल फॉरमॅटमध्ये, जसे की स्टोरेज किंवा बॅकअपसाठी डेटाबेस.
• डेटा स्वरूप बदलत आहे
  जेव्हा तुम्हाला तुमच्या सध्याच्या साइटवरून डेव्हलपमेंट अंतर्गत असलेल्या नवीन साइटवर डेटा स्थलांतरित करायचा असेल, तेव्हा तुम्ही तुमच्या स्वतःच्या साइटवरून डेटा काढू शकता.
• डेटा विश्लेषण
  अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी काढलेल्या डेटाचे अतिरिक्त विश्लेषण सामान्य आहे. हे डेटा मायनिंगसारखेच वाटू शकते, परंतु लक्षात ठेवा की डेटा मायनिंग हा डेटा मायनिंगचा उद्देश आहे, त्याचा भाग नाही. शिवाय, डेटाचे विश्लेषण वेगळ्या पद्धतीने केले जाते. एक उदाहरण: ऑनलाइन स्टोअरचे मालक रिअल टाइममध्ये स्पर्धकांच्या धोरणांवर लक्ष ठेवण्यासाठी Amazon सारख्या ई-कॉमर्स साइटवरून उत्पादन माहिती काढतात. डेटा मायनिंग प्रमाणे, डेटा काढणे ही एक स्वयंचलित प्रक्रिया आहे ज्याचे अनेक फायदे आहेत. पूर्वी, लोक एका ठिकाणाहून दुसऱ्या ठिकाणी डेटा कॉपी आणि पेस्ट करायचे, जे खूप वेळ घेणारे होते. डेटा एक्सट्रॅक्शन संकलनाला गती देते आणि काढलेल्या डेटाची अचूकता मोठ्या प्रमाणात सुधारते.

डेटा एक्सट्रॅक्शन वापरण्याची काही उदाहरणे

डेटा मायनिंग प्रमाणेच, डेटा मायनिंगचा वापर विविध उद्योगांमध्ये मोठ्या प्रमाणावर केला जातो. ई-कॉमर्समधील किमतींचे निरीक्षण करण्याव्यतिरिक्त, डेटा मायनिंग तुमच्या स्वतःच्या संशोधन, बातम्या एकत्रीकरण, विपणन, रिअल इस्टेट, प्रवास आणि पर्यटन, सल्ला, वित्त आणि बरेच काही मदत करू शकते.

• आघाडीची पिढी
  कंपन्या डिरेक्टरीमधून डेटा काढू शकतात: Yelp, Crunchbase, Yellowpages आणि व्यवसाय विकासासाठी लीड तयार करू शकतात. यलोपेजेस वापरून डेटा कसा काढायचा हे जाणून घेण्यासाठी तुम्ही खालील व्हिडिओ पाहू शकता वेब स्क्रॅपिंग टेम्पलेट.

• सामग्री आणि बातम्यांचे एकत्रीकरण
  सामग्री एकत्रीकरण वेबसाइट एकाधिक स्त्रोतांकडून डेटाचे नियमित प्रवाह प्राप्त करू शकतात आणि त्यांच्या साइट्स अद्ययावत ठेवू शकतात.
• भावना विश्लेषण
  Instagram आणि Twitter सारख्या सोशल मीडिया साइट्सवरून पुनरावलोकने, टिप्पण्या आणि अभिप्राय मिळवून, तज्ञ अंतर्निहित भावनांचे विश्लेषण करू शकतात आणि ब्रँड, उत्पादन किंवा घटना कशी समजली जाते याबद्दल अंतर्दृष्टी प्राप्त करू शकतात.

डेटा एक्सट्रॅक्शन पायऱ्या

डेटा एक्सट्रॅक्शन हा ईटीएल (संक्षेप एक्सट्रॅक्ट, ट्रान्सफॉर्म, लोड) आणि ईएलटी (अर्क, लोड आणि ट्रान्सफॉर्म) चा पहिला टप्पा आहे. ETL आणि ELT हे स्वतः संपूर्ण डेटा एकत्रीकरण धोरणाचा भाग आहेत. दुसऱ्या शब्दांत, डेटा काढणे हा डेटा मायनिंगचा भाग असू शकतो.

काढा, रूपांतरित करा, लोड करा

डेटा मायनिंग हे मोठ्या प्रमाणात डेटामधून माहिती काढण्याबद्दल आहे, डेटा काढणे ही खूपच लहान आणि सोपी प्रक्रिया आहे. हे तीन टप्प्यात कमी केले जाऊ शकते:

1. डेटा स्रोत निवडत आहे
   तुम्हाला ज्या स्रोतावरून डेटा काढायचा आहे ते निवडा, जसे की वेबसाइट.
2. माहिती संकलन
   साइटवर "GET" विनंती पाठवा आणि पायथन, PHP, R, रुबी इत्यादी प्रोग्रामिंग भाषा वापरून परिणामी HTML दस्तऐवज पार्स करा.
3. डेटा संचयन
   भविष्यातील वापरासाठी तुमच्या स्थानिक डेटाबेस किंवा क्लाउड स्टोरेजमध्ये डेटा जतन करा. जर तुम्ही अनुभवी प्रोग्रामर असाल ज्यांना डेटा काढायचा असेल तर वरील पायऱ्या तुम्हाला सोप्या वाटतील. तथापि, आपण कोड न केल्यास, डेटा एक्स्ट्रॅक्शन टूल्स वापरण्यासाठी शॉर्टकट आहे, उदा. ऑक्टोपार्स. डेटा उत्खनन साधने, जसे की डेटा खनन साधने, ऊर्जा वाचवण्यासाठी आणि प्रत्येकासाठी डेटा प्रक्रिया सुलभ करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहेत. ही साधने केवळ किफायतशीर नाहीत तर नवशिक्यांसाठी अनुकूल आहेत. ते वापरकर्त्यांना काही मिनिटांत डेटा संकलित करण्याची, क्लाउडमध्ये संचयित करण्याची आणि अनेक स्वरूपांमध्ये निर्यात करण्याची परवानगी देतात: Excel, CSV, HTML, JSON किंवा API द्वारे वेबसाइट डेटाबेसमध्ये.

डेटा एक्सट्रॅक्शनचे तोटे

• सर्व्हर क्रॅश
  मोठ्या प्रमाणावर डेटा पुनर्प्राप्त करताना, लक्ष्य साइटचा वेब सर्व्हर ओव्हरलोड होऊ शकतो, ज्यामुळे सर्व्हर क्रॅश होऊ शकतो. यामुळे साइट मालकाच्या हितसंबंधांना हानी पोहोचेल.
• आयपी द्वारे बंदी
  जेव्हा एखादी व्यक्ती वारंवार डेटा गोळा करते, तेव्हा वेबसाइट त्यांचा IP पत्ता ब्लॉक करू शकतात. संसाधन IP पत्ता पूर्णपणे नाकारू शकतो किंवा डेटा अपूर्ण बनवून प्रवेश मर्यादित करू शकतो. डेटा पुनर्प्राप्त करण्यासाठी आणि अवरोधित करणे टाळण्यासाठी, तुम्हाला ते मध्यम गतीने करणे आणि काही अँटी-ब्लॉकिंग तंत्रे वापरणे आवश्यक आहे.
• कायद्यातील समस्या
  जेव्हा कायदेशीरपणा येतो तेव्हा वेबवरून डेटा काढणे धूसर क्षेत्रात येते. Linkedin आणि Facebook सारख्या मोठ्या साइट्स त्यांच्या वापराच्या अटींमध्ये स्पष्टपणे सांगतात की कोणताही स्वयंचलित डेटा काढण्यास मनाई आहे. बॉट अॅक्टिव्हिटीमुळे कंपन्यांमध्ये अनेक खटले झाले आहेत.

डेटा मायनिंग आणि डेटा एक्सट्रॅक्शन मधील मुख्य फरक

1. डेटा मायनिंगला डेटाबेसमधील ज्ञान शोध, ज्ञान काढणे, डेटा/पॅटर्न विश्लेषण, माहिती गोळा करणे असेही म्हणतात. डेटा एक्स्ट्रॅक्शनचा वापर वेब डेटा एक्सट्रॅक्शन, वेब क्रॉलिंग, डेटा मायनिंग इत्यादींसह केला जातो.
2. डेटा खाण संशोधन हे प्रामुख्याने संरचित डेटावर आधारित असते, तर डेटा मायनिंगमध्ये ते सहसा असंरचित किंवा खराब संरचित स्त्रोतांकडून काढले जाते.
3. विश्लेषणासाठी डेटा अधिक उपयुक्त बनवणे हे डेटा मायनिंगचे उद्दिष्ट आहे. डेटा एक्स्ट्रॅक्शन म्हणजे डेटा एका ठिकाणी संग्रहित करणे जिथे तो संग्रहित किंवा प्रक्रिया केला जाऊ शकतो.
4. डेटा मायनिंगमधील विश्लेषण नमुने किंवा ट्रेंड ओळखण्यासाठी गणितीय पद्धतींवर आधारित आहे. डेटा एक्सट्रॅक्शन प्रोग्रामिंग भाषा किंवा स्रोत क्रॉल करण्यासाठी डेटा एक्स्ट्रॅक्शन टूल्सवर आधारित आहे.
5. डेटा मायनिंगचे उद्दिष्ट पूर्वी अज्ञात किंवा दुर्लक्षित तथ्ये शोधणे आहे, तर डेटा काढणे विद्यमान माहितीशी संबंधित आहे.
6. डेटा मायनिंग अधिक क्लिष्ट आहे आणि लोकांना प्रशिक्षण देण्यासाठी मोठ्या गुंतवणूकीची आवश्यकता आहे. डेटा एक्सट्रॅक्शन, जेव्हा योग्य साधनाचा वापर केला जातो, तो अत्यंत सोपा आणि खर्च-प्रभावी असू शकतो.

आम्ही नवशिक्यांना डेटामध्ये गोंधळ न होण्यास मदत करतो. खासकरून खाबरा रहिवाशांसाठी आम्ही प्रचारात्मक कोड तयार केला आहे HABR, बॅनरवर दर्शविलेल्या सवलतीवर अतिरिक्त 10% सूट देत आहे.

• डेटा सायन्सचा व्यवसाय सुरवातीपासून शिकवणे
• डेटा सायन्स ऑनलाइन बूटकॅम्प
• सुरवातीपासून डेटा विश्लेषक या व्यवसायाचे प्रशिक्षण
• डेटा विश्लेषण ऑनलाइन बूटकॅम्प
• वेब डेव्हलपमेंट कोर्ससाठी पायथन

अधिक अभ्यासक्रम

• डेटा विश्लेषण अभ्यासक्रम
• DevOps कोर्स
• प्रोफेशन वेब डेव्हलपर
• व्यवसाय iOS विकासक सुरवातीपासून
• सुरवातीपासून प्रोफेशन अँड्रॉइड डेव्हलपर
• प्रोफेशन जावा डेव्हलपर सुरवातीपासून
• जावास्क्रिप्ट कोर्स
• मशीन लर्निंग कोर्स
• कोर्स "डेटा सायन्ससाठी गणित आणि मशीन लर्निंग"
• प्रगत अभ्यासक्रम "मशीन लर्निंग प्रो + डीप लर्निंग"

वैशिष्ट्यीकृत लेख

• ऑनलाइन अभ्यासक्रमांशिवाय डेटा सायंटिस्ट कसे व्हावे
• 450 मोफत आयव्ही लीग अभ्यासक्रम
• सलग 5 महिने आठवड्यातून 9 दिवस मशीन लर्निंगचा अभ्यास कसा करायचा
• डेटा विश्लेषक किती कमावतो: 2020 मध्ये रशिया आणि परदेशात पगार आणि रिक्त पदांचे विहंगावलोकन
• खाण उद्योगात मशीन लर्निंग आणि कॉम्प्युटर व्हिजन

स्त्रोत: www.habr.com