Data Mining နှင့် Data Extraction ကွာခြားချက်ကို နားလည်ခြင်း။

ဒီ Data Science buzzwords နှစ်ခုက လူတော်တော်များများကို ရှုပ်ထွေးစေတယ်။ Data Mining သည် ဒေတာများကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်းကဲ့သို့ နားလည်မှုလွဲလေ့ရှိသော်လည်း လက်တွေ့တွင်မူ ပိုမိုရှုပ်ထွေးပါသည်။ ဤပို့စ်တွင်၊ သတ္တုတူးဖော်ခြင်းနှင့် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းနှင့် ဒေတာထုတ်ယူခြင်းကြား ခြားနားချက်ကို ရှာဖွေကြည့်ကြပါစို့။

Data Mining ဆိုတာဘာလဲ။

Data mining လို့လည်း ခေါ်ပါတယ်။ Database Knowledge Discovery (KDD)၊ သည် လျှို့ဝှက်ပုံစံများ သို့မဟုတ် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ရှာဖွေရန်နှင့် ၎င်းတို့ထံမှ တန်ဖိုးများကို ထုတ်ယူရန် ကိန်းဂဏန်းနှင့် သင်္ချာနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် မကြာခဏအသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။

Data Mining နဲ့ ဘာတွေလုပ်လို့ရလဲ။

လုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာတူးဖော်ရေးကိရိယာများ ဒေတာဘေ့စ်များကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး ဝှက်ထားသော ပုံစံများကို ထိထိရောက်ရောက် ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော လုပ်ငန်းဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် ဒေတာတွင်းရှိ ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းကို မကြာခဏ အသုံးပြုပါသည်။

လျှောက်လွှာဥပမာ

1990 ခုနှစ်များအတွင်း ဒေတာတူးဖော်ခြင်း ကျယ်ပြန့်လာပြီးနောက် လက်လီ၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ ဆက်သွယ်ရေး၊ e-commerce စသည်တို့အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သောစက်မှုလုပ်ငန်းများမှ ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာကိုအခြေခံ၍ အချက်အလက်ရရှိရန် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းနည်းလမ်းများကို စတင်အသုံးပြုလာကြသည်။ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် ဖောက်သည်များကို အပိုင်းပိုင်းခွဲကာ၊ လိမ်လည်မှုကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်၊ အရောင်းကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်နှင့် အခြားအရာများကို ကူညီပေးနိုင်သည်။

• ဖောက်သည်ခွဲဝေမှု
  ဖောက်သည်ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ပစ်မှတ်ဖောက်သည်များ၏ စရိုက်လက္ခဏာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့ကို သီးခြားအုပ်စုတစ်ခုအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ကာ ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီသည့် အထူးကမ်းလှမ်းမှုများကို ပေးဆောင်နိုင်သည်။
• Market Basket ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
  ဤနည်းပညာသည် ကုန်ပစ္စည်းအုပ်စုတစ်စုကို သင်ဝယ်ပါက၊ အခြားထုတ်ကုန်အုပ်စုတစ်စုကို သင်ဝယ်ယူနိုင်ခြေပိုများသည်ဟု သီအိုရီအပေါ်အခြေခံထားသည်။ ထင်ရှားသော ဥပမာတစ်ခု- ဖခင်များသည် ၎င်းတို့၏ ကလေးများအတွက် အနှီးများဝယ်သည့်အခါ အနှီးများနှင့်အတူ ဘီယာဝယ်လေ့ရှိကြသည်။
• အရောင်းခန့်မှန်းချက်
  ၎င်းသည် စျေးကွက်ခြင်းတောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဆင်တူသည်ဟု ထင်ရသော်လည်း ဤအချိန်သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ဖောက်သည်တစ်ဦးသည် အနာဂတ်တွင် ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခု ထပ်မံဝယ်ယူမည့်အချိန်ကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ နည်းပြတစ်ဦးသည် ၉ လကြာခံသင့်သောပရိုတင်းတစ်ဘူးကိုဝယ်သည်။ ဤပရိုတင်းကို ရောင်းချသည့်စတိုးဆိုင်သည် နည်းပြက ၎င်းကို ထပ်မံဝယ်ယူနိုင်ရန် ၉ လအတွင်း အသစ်တစ်ခုထုတ်ရန် စီစဉ်ထားသည်။
• လိမ်လည်မှုကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။
  ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းအတွက် ပုံစံများတည်ဆောက်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ လိမ်လည်ပြီး မှန်ကန်သော အစီရင်ခံစာနမူနာများကို စုဆောင်းခြင်းဖြင့်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် သံသယဖြစ်ဖွယ် အရောင်းအဝယ်များကို ဆုံးဖြတ်ရန် အခွင့်အာဏာရှိသည်။
• ထုတ်လုပ်မှုတွင် ပုံစံကို သိရှိခြင်း။
  ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းတွင်၊ ထုတ်ကုန်ဗိသုကာ၊ ပရိုဖိုင်နှင့် ဖောက်သည်လိုအပ်ချက်များကြား ဆက်စပ်မှုကို ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့် ဒီဇိုင်းစနစ်များကို ကူညီရန် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းကို အသုံးပြုသည်။ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။

၎င်းတို့သည် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုမှုအနည်းငယ်သာဖြစ်သည်။

ဒေတာတူးဖော်ခြင်း အဆင့်များ

ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် ပုံစံများကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် နောက်ဆုံးတွင် တန်ဖိုးထုတ်ယူရန်အတွက် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ရွေးချယ်ခြင်း၊ သန့်ရှင်းရေးပြုလုပ်ခြင်း၊ အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်း၏ အလုံးစုံသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို အဆင့် ၇ ဆင့်ဖြင့် အကျဉ်းချုံးနိုင်သည်။

1. ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း။
   လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင်၊ ဒေတာများကို အမြဲတမ်း သန့်စင်ပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားခြင်းမရှိပါ။ ၎င်းတို့သည် မကြာခဏ ဆူညံနေခြင်း၊ မပြည့်စုံဘဲ အမှားအယွင်းများ ပါဝင်နေနိုင်သည်။ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းရလဒ်သည် တိကျသေချာစေရန်၊ ဒေတာကို ဦးစွာရှင်းလင်းရန် လိုအပ်သည်။ အချို့သော သန့်ရှင်းရေးနည်းလမ်းများတွင် ပျောက်ဆုံးနေသော တန်ဖိုးများကို ဖြည့်သွင်းခြင်း၊ အလိုအလျောက်နှင့် လက်ဖြင့် ထိန်းချုပ်ခြင်းများ စသည်တို့ ပါဝင်ပါသည်။
2. ဒေတာပေါင်းစည်းမှု
   ဤသည်မှာ မတူညီသောရင်းမြစ်များမှ ဒေတာများကို ထုတ်ယူ၊ ပေါင်းစပ်ကာ ပေါင်းစပ်ထားသည့် အဆင့်ဖြစ်သည်။ အရင်းအမြစ်များသည် ဒေတာဘေ့စ်များ၊ စာသားဖိုင်များ၊ ဇယားကွက်များ၊ စာရွက်စာတမ်းများ၊ ဘက်ပေါင်းစုံဒေတာအစုံများ၊ အင်တာနက်စသည်ဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်။
3. ဒေတာနမူနာ
   အများအားဖြင့်၊ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းတွင် ပေါင်းစပ်ဒေတာအားလုံးကို မလိုအပ်ပါ။ Data sampling သည် အသုံးဝင်သော data များကိုသာ ရွေးချယ်ပြီး ဒေတာဘေ့စ်ကြီးတစ်ခုမှ ထုတ်ယူသည့် အဆင့်ဖြစ်သည်။
4. ဒေတာကူးပြောင်းခြင်း။
   ဒေတာကို ရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့် ၎င်းကို သတ္တုတူးဖော်ရန်အတွက် သင့်လျော်သော ပုံစံများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ပေါင်းစည်းခြင်း၊ ယေဘူယျပြုလုပ်ခြင်း အစရှိသည်တို့ ပါဝင်သည်။
5. ဒေတာတူးဖော်ခြင်း။
   ဤတွင် ဒေတာတူးဖော်ခြင်း၏ အရေးကြီးဆုံး အစိတ်အပိုင်း ဖြစ်သည် - ၎င်းတို့တွင် ပုံစံများကို ရှာဖွေရန် အသိဉာဏ်ရှိသော နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုခြင်း။ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဆုတ်ယုတ်ခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ခန့်မှန်းခြင်း၊ စုဖွဲ့ခြင်း၊ အသင်းအဖွဲ့ သင်ယူခြင်းနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။
6. မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်း။
   ဤအဆင့်သည် အသုံးဝင်နိုင်ချေရှိသော၊ နားလည်ရလွယ်ကူသောပုံစံများနှင့် ယူဆချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ပုံစံများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
7. အသိပညာ ကိုယ်စားပြုမှု
   နောက်ဆုံးအဆင့်တွင်၊ ရရှိလာသော အချက်အလက်များကို အသိပညာ ကိုယ်စားပြုခြင်းနှင့် စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်းနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ ဆွဲဆောင်မှုရှိသော နည်းလမ်းဖြင့် တင်ပြပါသည်။

Data Mining ၏ အားနည်းချက်များ

• အချိန်နှင့် လုပ်အား ကြီးမားသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု
  ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် ရှည်လျားပြီး ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ကျွမ်းကျင်သောသူများထံမှ အလုပ်များစွာ လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် အစွမ်းထက်သော ဒေတာတူးဖော်ရေးကိရိယာများကို သုံးနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် ဒေတာကို ပြင်ဆင်ပြီး ရလဒ်များကို နားလည်ရန် ကျွမ်းကျင်သူများ လိုအပ်ပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် အချက်အလက်အားလုံးကို စီမံဆောင်ရွက်ရန် အချိန်အနည်းငယ်ကြာနိုင်သည်။
• ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေး
  ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် စျေးကွက်နည်းလမ်းများမှတစ်ဆင့် သုံးစွဲသူအချက်အလက်များကို စုဆောင်းသောကြောင့် သုံးစွဲသူ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား ချိုးဖောက်နိုင်သည်။ ထို့အပြင် ဟက်ကာများသည် data mining စနစ်များတွင် သိမ်းဆည်းထားသော ဒေတာများကို ရယူနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူဒေတာများ၏ လုံခြုံရေးကို ခြိမ်းခြောက်မှုဖြစ်စေသည်။ ခိုးယူထားသော ဒေတာများကို အလွဲသုံးစားလုပ်ပါက အခြားသူများကို အလွယ်တကူ ဒုက္ခပေးနိုင်သည်။

အထက်ပါအချက်သည် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ အကျဉ်းချုပ် နိဒါန်းဖြစ်သည်။ ကျွန်တော်ပြောပြီးသားအတိုင်း၊ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းတွင် ဒေတာထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ် (ဒေတာထုတ်ယူခြင်း) အပါအဝင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များပါရှိသည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ ဒေတာထုတ်ယူခြင်းသည် ရှည်လျားသောဒေတာတူးဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်နိုင်သည်ဟုဆိုရန် လုံခြုံပါသည်။

Data Extraction ဆိုတာဘာလဲ။

"ဝဘ်ဒေတာတူးဖော်ခြင်း" နှင့် "ဝဘ်ခြစ်ခြင်း" ဟုလည်းလူသိများသော ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် (များသောအားဖြင့် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံညံ့ဖျင်းသော) ဒေတာရင်းမြစ်များမှ အချက်အလက်များကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသောနေရာများသို့ ထုတ်ယူခြင်းနှင့် သိမ်းဆည်းခြင်း သို့မဟုတ် နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် တစ်နေရာတည်းတွင် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုပြုခြင်း ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့်၊ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ဒေတာရင်းမြစ်များသည် ဝဘ်စာမျက်နှာများ၊ အီးမေးလ်များ၊ စာရွက်စာတမ်းများ၊ PDF ဖိုင်များ၊ စကင်န်ဖတ်ထားသော စာသားများ၊ ပင်မဘောင်အစီရင်ခံစာများ၊ ရီးလ်ဖိုင်များ၊ ကြေညာချက်များ အစရှိသည်တို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော သိုလှောင်မှုသည် ဒေသတွင်း၊ cloud သို့မဟုတ် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ ဒေတာထုတ်ယူခြင်းတွင် နောက်ပိုင်းတွင် ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည့် လုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် အခြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းများ မပါဝင်ကြောင်း မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးပါသည်။

Data Extraction ဖြင့် ဘာလုပ်နိုင်မလဲ။

အခြေခံအားဖြင့်၊ ဒေတာထုတ်ယူခြင်းရည်ရွယ်ချက်များသည် အမျိုးအစား ၃ မျိုး ရှိသည်။

• သိမ်းဆည်းခြင်း။
  ဒေတာထုတ်ယူခြင်းသည် စာအုပ်များ၊ သတင်းစာများ၊ ပြေစာများကဲ့သို့ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဖော်မတ်များမှ အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် ဒေတာဘေ့စ်များ သို့မဟုတ် အရန်သိမ်းဆည်းခြင်းကဲ့သို့သော ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖော်မတ်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
• ဒေတာပုံစံကို ပြောင်းလဲခြင်း။
  သင့်လက်ရှိဆိုက်မှ ဒေတာကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအောက်တွင် အသစ်တစ်ခုသို့ ရွှေ့ပြောင်းလိုသောအခါ၊ ၎င်းကို ထုတ်ယူခြင်းဖြင့် သင့်ကိုယ်ပိုင်ဆိုက်မှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းနိုင်ပါသည်။
• ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
  ၎င်းကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် ထုတ်ယူထားသော အချက်အလက်များကို ထပ်လောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်မှာ သာမာန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းနှင့် ဆင်တူသည်ဟု ထင်ရသော်လည်း ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် ၎င်း၏အစိတ်အပိုင်းမဟုတ်ဘဲ ဒေတာတူးဖော်ခြင်း၏ပန်းတိုင်ဖြစ်ကြောင်း သတိရပါ။ ထို့အပြင် ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပုံ ကွဲပြားသည်။ ဥပမာတစ်ခုမှာ အွန်လိုင်းစတိုးပိုင်ရှင်များသည် ပြိုင်ဖက်မဟာဗျူဟာများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်ရန် Amazon ကဲ့သို့ e-commerce site များမှ ထုတ်ကုန်အချက်အလက်များကို ဆွဲထုတ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းကဲ့သို့ပင်၊ ဒေတာထုတ်ယူခြင်းသည် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသည့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အရင်တုန်းက လူတွေက ဒေတာတွေကို တစ်နေရာကနေ တစ်နေရာကို ကိုယ်တိုင်ကူးယူပြီး ကူးထည့်လိုက်တာဟာ အချိန်ကုန်လွန်းတယ်။ ဒေတာထုတ်ယူခြင်းသည် စုစည်းမှုကို မြန်ဆန်စေပြီး ထုတ်ယူထားသောဒေတာများ၏ တိကျမှုကို များစွာတိုးတက်စေသည်။

Data Extraction ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ဥပမာအချို့

ဒေတာတူးဖော်ခြင်းကဲ့သို့ပင်၊ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းကို လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုကြသည်။ e-commerce စျေးနှုန်းစောင့်ကြည့်ခြင်းအပြင်၊ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းတွင် သင်၏ကိုယ်ပိုင်သုတေသန၊ သတင်းစုစည်းမှု၊ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်မှု၊ အိမ်ခြံမြေ၊ ခရီးသွားလာမှု၊ အကြံပေးမှု၊ ငွေကြေးနှင့် အခြားအရာများအတွက် ကူညီပေးနိုင်သည်။

• ဦးဆောင်မျိုးဆက်
  ကုမ္ပဏီများသည် လမ်းညွှန်များမှ ဒေတာများကို ထုတ်ယူနိုင်သည်- Yelp၊ Crunchbase၊ Yellowpages နှင့် လုပ်ငန်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ဦးဆောင်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ Yellowpages မှဒေတာထုတ်ယူနည်းကိုလေ့လာရန် အောက်ပါဗီဒီယိုကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ ဝဘ်ခြစ်ခြင်းပုံစံ.

• အကြောင်းအရာနှင့် သတင်းများ စုစည်းမှု
  အကြောင်းအရာ ပေါင်းစည်းထားသော ဝဘ်ဆိုဒ်များသည် ရင်းမြစ်များစွာမှ ပုံမှန်ဒေတာဖိဒ်များကို လက်ခံရရှိနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ဆိုက်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ထားပါ။
• ခံစားချက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း။
  Instagram နှင့် Twitter ကဲ့သို့သော လူမှုကွန်ရက်များမှ သုံးသပ်ချက်များ၊ မှတ်ချက်များနှင့် သက်သေခံချက်များကို ထုတ်ယူပြီးနောက်၊ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် အရင်းခံသဘောထားများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး အမှတ်တံဆိပ်၊ ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဖြစ်စဉ်ကို မည်သို့မြင်ကြောင်း သိမြင်နားလည်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဒေတာထုတ်ယူခြင်း အဆင့်များ

ဒေတာထုတ်ယူခြင်းသည် ETL (Extract, Transform, Load- Extract, Transform, Load) နှင့် ELT (Extract, Load, and Transform) ၏ ပထမအဆင့်ဖြစ်သည်။ ETL နှင့် ELT တို့သည် ပြီးပြည့်စုံသော ဒေတာပေါင်းစည်းမှုဗျူဟာ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ဒေတာထုတ်ယူခြင်းသည် ၎င်းတို့၏ ထုတ်ယူခြင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။

ထုတ်ယူ၊ အသွင်ပြောင်း၊ တင်ပါ။

ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် ဒေတာအများအပြားမှ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ပတ်သက်နေသော်လည်း ဒေတာထုတ်ယူခြင်းသည် ပိုမိုတိုတောင်းပြီး ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ အဆင့်သုံးဆင့်သို့ လျှော့ချနိုင်သည်။

1. ဒေတာအရင်းအမြစ်ကို ရွေးချယ်ခြင်း။
   ဝဘ်ဆိုဒ်ကဲ့သို့ သင်ဒေတာထုတ်ယူလိုသည့် အရင်းအမြစ်ကို ရွေးပါ။
2. ဒေတာစုဆောင်းခြင်း။
   ဆိုက်သို့ "GET" တောင်းဆိုချက်တစ်ခု ပေးပို့ပြီး Python၊ PHP၊ R၊ Ruby စသည်တို့ကို အသုံးပြု၍ ရရှိလာသော HTML စာရွက်စာတမ်းကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာပါ။
3. ဒေတာသိုလှောင်မှု
   အနာဂတ်အသုံးပြုရန်အတွက် ဒေတာကို သင်၏ ဒေသတွင်းဒေတာဘေ့စ် သို့မဟုတ် cloud သိုလှောင်မှုတွင် သိမ်းဆည်းပါ။ အကယ်၍ သင်သည် ဒေတာထုတ်ယူလိုသော အတွေ့အကြုံရှိ ပရိုဂရမ်မာတစ်ဦးဖြစ်ပါက၊ အထက်ဖော်ပြပါ အဆင့်များသည် သင့်အတွက် ရိုးရှင်းသည်ဟု ထင်ရပေမည်။ သို့သော် သင်သည် ပရိုဂရမ်မာတစ်ဦးမဟုတ်ပါက၊ ဖြတ်လမ်းတစ်ခုရှိပါသည် - ကဲ့သို့သော ဒေတာတူးဖော်ရေးကိရိယာများကို အသုံးပြုပါ။ Octoparse. ဒေတာတူးဖော်ရေး ကိရိယာများကဲ့သို့ ဒေတာထုတ်ယူသည့်ကိရိယာများသည် စွမ်းအင်ချွေတာပြီး လူတိုင်းအတွက် ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်ရာတွင် လွယ်ကူစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဤကိရိယာများသည် စျေးသက်သာရုံသာမက အစပြုသူများအတွက်လည်း အဆင်ပြေပါသည်။ ၎င်းတို့သည် သုံးစွဲသူများအား မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ဒေတာစုဆောင်းရန်၊ ၎င်းကို cloud တွင် သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ၎င်းအား ဖော်မတ်များစွာသို့ တင်ပို့ခွင့်ပြုသည်- Excel၊ CSV၊ HTML၊ JSON၊ သို့မဟုတ် API တစ်ခုမှတစ်ဆင့် ဝဘ်ဆိုက်ပေါ်ရှိ ဒေတာဘေ့စ်များသို့ တင်ပို့ခွင့်ပြုသည်။

Data Extraction ၏ အားနည်းချက်များ

• ဆာဗာပျက်
  ကြီးမားသော ဒေတာကို ထုတ်ယူသောအခါ၊ ပစ်မှတ်ဆိုက်၏ ဝဘ်ဆာဗာသည် ဆာဗာ ပျက်ဆီးသွားနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဆိုက်ပိုင်ရှင်၏ အကျိုးစီးပွားကို ထိခိုက်လိမ့်မည်။
• IP ဖြင့်တားမြစ်ပါ။
  လူတစ်ဦးသည် ဒေတာကို မကြာခဏ စုဆောင်းသောအခါ၊ ဝဘ်ဆိုဒ်များသည် ၎င်းတို့၏ IP လိပ်စာကို ပိတ်ဆို့နိုင်သည်။ အရင်းအမြစ်တစ်ခုသည် ဒေတာကို မပြည့်စုံအောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် IP လိပ်စာကို လုံးလုံးလျားလျားတားမြစ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ကန့်သတ်နိုင်သည်။ ဒေတာကို ပြန်လည်ရယူရန်နှင့် ပိတ်ဆို့ခြင်းကို ရှောင်ရှားရန်၊ ၎င်းကို အလယ်အလတ်အမြန်နှုန်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ပိတ်ဆို့ခြင်းဆန့်ကျင်ရေးနည်းပညာအချို့ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်။
• ဥပဒေပြဿနာများ
  ဝဘ်မှ ဒေတာကို ထုတ်ယူခြင်းသည် တရားဥပဒေနှင့်အညီ ဖြစ်လာသောအခါ မီးခိုးရောင် ဧရိယာထဲသို့ ရောက်သွားပါသည်။ Linkedin နှင့် Facebook ကဲ့သို့သော အဓိကဆိုက်များဖြစ်သည့် ဒေတာများကို အလိုအလျောက်ထုတ်ယူခြင်းကို တားမြစ်ထားကြောင်း ၎င်းတို့၏အသုံးပြုမှုစည်းမျဉ်းများတွင် ရှင်းလင်းစွာဖော်ပြထားသည်။ bot လှုပ်ရှားမှုများကြောင့် ကုမ္ပဏီများအကြား တရားစွဲမှုများ အများအပြားရှိခဲ့သည်။

ဒေတာတူးဖော်ခြင်းနှင့် ဒေတာထုတ်ယူခြင်းကြား အဓိကကွာခြားချက်များ

1. ဒေတာတူးဖော်ခြင်းကို ဒေတာဘေ့စ်များတွင် အသိပညာရှာဖွေတွေ့ရှိမှု၊ အသိပညာထုတ်ယူမှု၊ ဒေတာ/ပုံစံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ သတင်းအချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းဟုလည်း ခေါ်သည်။ ဒေတာထုတ်ယူခြင်းကို ဝဘ်ဒေတာထုတ်ယူခြင်း၊ ဝဘ်စာမျက်နှာစကင်န်ဖတ်ခြင်း၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းစသည်ဖြင့် အပြန်အလှန်အသုံးပြုနိုင်သည်။
2. ဒေတာတူးဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ သုတေသနသည် အများအားဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာအပေါ် အခြေခံသော်လည်း ဒေတာတူးဖော်ခြင်းမှာ အများအားဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းမှုအားနည်းသော အရင်းအမြစ်များမှ ထုတ်ယူလေ့ရှိသည်။
3. ဒေတာတူးဖော်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် ပိုမိုအသုံးဝင်စေရန်ဖြစ်သည်။ ဒေတာထုတ်ယူခြင်းဆိုသည်မှာ အချက်အလက်များကို တစ်နေရာတည်းတွင် သိမ်းဆည်းခြင်း သို့မဟုတ် စီမံဆောင်ရွက်နိုင်သည့် စုစည်းမှုဖြစ်သည်။
4. ဒေတာတူးဖော်ခြင်းတွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ပုံစံများ သို့မဟုတ် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် သင်္ချာနည်းများပေါ်တွင် အခြေခံထားသည်။ ဒေတာထုတ်ယူမှုသည် အရင်းအမြစ်များကို ကျော်လွှားရန် ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားများ သို့မဟုတ် ဒေတာထုတ်ယူသည့်ကိရိယာများကို အခြေခံထားသည်။
5. ဒေတာတူးဖော်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ယခင်က မသိခဲ့သော သို့မဟုတ် လျစ်လျူရှုထားခြင်းမရှိသော အချက်အလက်များကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်ပြီး ဒေတာထုတ်ယူမှုသည် ရှိပြီးသား အချက်အလက်များနှင့် သက်ဆိုင်ပါသည်။
6. ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး လူများကို လေ့ကျင့်ပေးရာတွင် ကြီးမားသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု လိုအပ်သည်။ မှန်ကန်သော tool ဖြင့် ဒေတာထုတ်ယူခြင်းသည် အလွန်လွယ်ကူပြီး ကုန်ကျစရိတ် ထိရောက်နိုင်သည်။

စတင်သူများ Data တွင် မရှုပ်ထွေးစေရန် ကျွန်ုပ်တို့ ကူညီပေးပါသည်။ အထူးသဖြင့် habravchans အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပရိုမိုးရှင်းကုဒ်တစ်ခု ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ HABRနဖူးစည်းတွင် ဖော်ပြထားသည့် လျှော့စျေးသို့ အပို 10% လျှော့စျေးကို ပေးသည်။

• Data Science ပညာရပ်ကို အစမှအဆုံး သင်ကြားပေးခြင်း။
• ဒေတာသိပ္ပံ အွန်လိုင်း Bootcamp
• Data Analyst ၏ အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းကို အစမှ သင်ကြားလေ့ကျင့်ပေးခြင်း
• Data Analytics အွန်လိုင်း Bootcamp
• Python for Web Development သင်တန်း

နောက်ထပ်သင်တန်းများ

• Data Analytics သင်တန်း
• DevOps သင်တန်း
• ပရော်ဖက်ရှင်နယ် Web developer
• အလုပ်အကိုင် iOS developer အစမှ
• Профессия Android- သုညမှ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူ
• ပရော်ဖက်ရှင်နယ် Java developer သည် အစမှအဆုံးဖြစ်သည်။
• JavaScript သင်တန်း
• စက်သင်ယူမှုသင်တန်း
• "ဒေတာသိပ္ပံအတွက် သင်္ချာနှင့် စက်သင်ယူခြင်း" သင်တန်း၊
• အဆင့်မြင့်သင်တန်း "Machine Learning Pro + Deep Learning"

အထူးအသားပေး ဆောင်းပါးများ

• အွန်လိုင်းသင်တန်းများမပါပဲ Data Scientist တစ်ယောက်ဖြစ်အောင် ဘယ်လိုလုပ်မလဲ။
• အခမဲ့ Ivy League သင်တန်းများ 450
• Machine Learning ကို တစ်ပတ် ၅ ရက် ၉ လဆက်တိုက် လေ့လာနည်း
• ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူသည် မည်မျှရရှိသနည်း- 2020 ခုနှစ်တွင် ရုရှားနိုင်ငံရှိ လစာနှင့် လစ်လပ်နေရာများ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
• သတ္တုတွင်းလုပ်ငန်းတွင် စက်သင်ယူခြင်းနှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်

source: www.habr.com