Këto dy fjalë moderne, të lidhura me Data Science, konfuzojnë shumë njerëz. Data Mining shpesh keqkuptohet si nxjerrje dhe përfitim të të dhënave, por në të vërtetë është shumë më e komplikuar. Në këtë postim, le të sqarojmë thelbin dhe të zbulojmë diferencën midis Data Mining dhe Data Extraction.
ĂfarĂ« Ă«shtĂ« Data Mining?
Data mining, gjithashtu i njohur si Zbulimi i njohurive në bazat e të dhënave (KDD), është një metodë që përdoret shpesh për të analizuar sasi të mëdha të të dhënave duke përdorur metoda statistikore dhe matematikore për të gjetur modele ose tendenca të fshehura dhe për të nxjerrë vlerë prej tyre.
ĂfarĂ« mund tĂ« bĂ«het me Data Mining?
Duke automatizuar procesin, mund të shfletojnë bazat e të dhënave dhe të identifikojnë në mënyrë efikase modelet e fshehura. Për bizneset, data mining shpesh përdoret për të zbuluar modele dhe lidhje në të dhëna, duke ndihmuar në marrjen e vendimeve optimale në biznes.
Shembuj të përdorimit
Pas përhapjes së gjerë të data mining në vitet 1990, kompanitë në një gamë të gjerë të industrive, duke përfshirë pakicën, financat, shëndetësinë, transportin, telekomunikacionin, tregtinë elektronike etj., filluan të përdorin metodat e data mining për të nxjerrë informacion nga të dhënat. Data mining mund të ndihmojë në segmentimin e klientëve, identifikimin e mashtrimeve, parashikimin e shitjeve dhe shumë të tjera.
- Segmentimi i klientëve
Duke analizuar të dhënat e klientëve dhe duke identifikuar karakteristikat e klientëve të synuar, kompanitë mund t'i grupojnë ato në një grup të veçantë dhe të ofrojnë oferta speciale që përmbushin nevojat e tyre. - Analiza e koshtit të tregut
Kjo metodologji bazohet në teorinë se nëse blini një grup të caktuar produktesh, ka shumë mundësi që të blini edhe një grup tjetër produktesh. Një shembull i njohur: kur baballarët blejnë pampers për foshnjat e tyre, ata zakonisht blejnë birrë së bashku me pampers. - Parashikimi i shitjeve
Kjo mund të duket si një analizë e shportës së tregut, por këtë herë analiza e të dhënave përdoret për të parashikuar se kur një blerës do të blejë përsëri një produkt në të ardhmen. Për shembull, një trajner blen një kanatë proteine që duhet të mjaftojë për 9 muaj. Dyqani që shet këtë protein planifikon të lëshojë një të re pas 9 muajsh, në mënyrë që trajneri ta blejë përsëri. - Zbulimi i mashtrimit
Data mining ndihmon në ndërtimin e modeleve për zbulimin e mashtrimit. Duke grumbulluar mostra të raporteve mashtruese dhe të vërteta, bizneset fitojnë mundësinë të përcaktojnë se cilat operacione janë të dyshimta. - Zbulimi i modeleve në prodhim
Në industrinë e përpunimit, data mining përdoret për të ndihmuar në dizajnin e sistemeve, duke identifikuar lidhjet midis arkitekturës së produktit, profilit dhe nevojave të klientëve. Data mining gjithashtu mund të parashikojë kohët e zhvillimit të produkteve dhe kostot.
Dhe këto janë vetëm disa skenarë përdorimi të data mining.
Hapat e Data Mining
Data mining është një proces tërësor i mbledhjes, përzgjedhjes, pastrimit, transformimit dhe nxjerrjes së të dhënave për vlerësimin e modeleve dhe, në fund, për nxjerrjen e vlerës.
Në përgjithësi, i gjithë procesi i të dhënave mund të përmblidhet në 7 etapa:
- Pastrimi i të dhënave
Në botën reale, të dhënat nuk janë gjithmonë të pastra dhe të strukturuara. Shpesh ato janë të zhurmshme, të paplota dhe mund të përmbajnë gabime. Për të siguruar që rezultati i data mining të jetë i saktë, fillimisht duhet të pastroni të dhënat. Disa metoda pastrimi përfshijnë plotësimin e vlerave të munguara, kontrollin automatik dhe manual, etj. - Integrimi i të dhënave
Kjo është një etapë në të cilën të dhënat nga burime të ndryshme nxirren, kombinohen dhe integrihen. Burimet mund të jenë baza të dhënash, skedarë tekstualë, tabela elektronike, dokumente, disa dimensione të dhënash, interneti dhe kështu me radhë. - Përzgjedhja e të dhënave
Zakonisht, jo të gjitha të dhënat e integruara janë të nevojshme në data mining. Përzgjedhja e të dhënave është një etapë në të cilën nga një bazë e madhe të dhënash përzgjidhen dhe nxirren vetëm të dhënat e dobishme. - Transformimi i të dhënave
Pas përzgjedhjes së të dhënave, ato transformohen në forma të përshtatshme për nxjerrjen. Ky proces përfshin normalizimin, agregimin, përmblidhjen, etj. - Analiza inteligjente e të dhënave
KĂ«tu arrijmĂ« pjesĂ«n mĂ« tĂ« rĂ«ndĂ«sishme tĂ« mining-ut tĂ« tĂ« dhĂ«nave â pĂ«rdorimi i metodave inteligjente pĂ«r tĂ« gjetur modelet nĂ« to. Procesi pĂ«rfshin regresionin, klasifikimin, parashikimin, klasterimin, studimin e asosacioneve dhe shumĂ« mĂ« tepĂ«r. - VlerĂ«simi i modelit
Ky hap është i drejtuar drejt identifikimit të modeleve potencialisht të dobishme, të lehta për t'u kuptuar, si dhe modeleve që konfirmojnë hipotezat. - Paraqitja e njohurive
Në fazën përfundimtare, informacioni i fituar paraqitet në një mënyrë atraktive duke përdorur metoda të paraqitjes së njohurive dhe vizualizimit.
Disavantazhet e Mining-ut të të dhënave
- Investime të mëdha për kohë dhe punë
Pasi që mining-u i të dhënave është një proces i gjatë dhe kompleks, ai kërkon një punë të madhe nga njerëz produktivë dhe me kualifikim. Specialistët e analitikës së të dhënave mund të përfitojnë nga mjetet e fuqishme të mining-ut të të dhënave, por ata kanë nevojë për specialistë për përgatitjen e të dhënave dhe kuptimin e rezultateve. Si pasojë, procesi i të gjithë informacionit mund të kërkojë një kohë të caktuar. - Privatësia dhe siguria e të dhënave
Pasi që mining-u i të dhënave mbledh informacion rreth klientëve përmes metodave të tregut, ai mund të shkelë privatësinë e përdoruesve. Për më tepër, hakerët mund të kenë qasje në të dhënat e ruajtura në sistemet e mining-ut të të dhënave. Kjo përbën një kërcënim për sigurinë e të dhënave të klientëve. Nëse të dhënat e vjedhura përdoren për qëllime të papërshtatshme, kjo mund të dëmtojë lehtësisht të tjerët.
Më sipër është një hyrje e shkurtër në mining-un e të dhënave. Siç e përmenda, mining-u i të dhënave përfshin procesin e mbledhjes dhe integrimit të të dhënave, i cili është pjesë e procesit të nxjerrjes së të dhënave (data extraction). Në këtë rast, mund të thuhet me siguri se nxjerrja e të dhënave mund të jetë një pjesë e procesit të gjatë të mining-ut të të dhënave.
ĂfarĂ« Ă«shtĂ« Nxjerrja e TĂ« DhĂ«nave?
E njohur gjithashtu si "nxjerrja e tĂ« dhĂ«nave nga uebi" dhe "web scraping", ky proces pĂ«rbĂ«n aktin e nxjerrjes sĂ« tĂ« dhĂ«nave nga burime tĂ« dhĂ«nash (zakonisht jo tĂ« strukturuara ose keq tĂ« strukturuara) nĂ« vende tĂ« centralizuara dhe centralizimin nĂ« njĂ« vend pĂ«r ruajtje ose pĂ«r procesim tĂ« mĂ«tejshĂ«m. PĂ«r mĂ« tepĂ«r, burimet e dhĂ«nash jo tĂ« strukturuara pĂ«rfshijnĂ« faqe interneti, email, dokumente, skedarĂ« PDF, tekst tĂ« skanuar, raporte tĂ« mainframe, skedarĂ« tĂ« rulit, shpallje, etj. Ruajtjet e centralizuara mund tĂ« jenĂ« lokale, cloud ose hibride. ĂshtĂ« e rĂ«ndĂ«sishme tĂ« mbani mend se nxjerrja e tĂ« dhĂ«nave nuk pĂ«rfshin procesimin ose analiza tĂ« tjera qĂ« mund tĂ« ndodhin mĂ« vonĂ«.
ĂfarĂ« mund tĂ« bĂ«het me ndihmĂ«n e Nxjerrjes sĂ« TĂ« DhĂ«nave?
Në thelb, qëllimet e nxjerrjes së të dhënave ndahen në 3 kategori.
- Arkivimi
Nxjerrja e të dhënave mund të transformojë të dhënat nga formate fizike: libra, gazeta, faturat në formate digjitale, siç janë bazat e të dhënave për ruajtje ose përkopje. - Ndryshimi i formatit të të dhënave
Kur dëshironi të transferoni të dhënat nga faqja juaj aktuale në një të re, që është në zhvillim, mund të mbledhni të dhënat nga faqja juaj, duke i nxjerrë ato. - Analiza e të dhënave
Një analizë shtesë e të dhënave të nxjerra për të fituar njohuri rreth tyre është e zakonshme. Kjo mund të duket si analiza e të dhënave në minierat e të dhënave, por është e rëndësishme të merrni parasysh se analiza e të dhënave është qëllimi i nxjerrjes së tyre, por nuk është pjesë e saj. Për më tepër, të dhënat analizohet ndryshe. Një nga shembujt: pronarët e dyqaneve online nxjerrin informacion rreth produkteve nga faqet e tregtisë elektronike, si Amazon, për të monitoruar strategjitë e konkurrentëve në kohë reale. Si minierat e të dhënave, nxjerrja e të dhënave është një process i automatizuar, me shumë përfitime. Më parë, njerëzit kopjonin dhe ngjisnin të dhëna manualisht nga një vend në tjetrin, gjë që merrte shumë kohë. Nxjerrja e të dhënave përshpejton mbledhjen dhe rrit ndjeshëm saktësinë e të dhënave të nxjerra.
Disa shembuj të përdorimit të Nxjerrjes së Të Dhënave
Sikurse data mining, nxjerrja e të dhënave përdoret gjerësisht në industri të ndryshme. Përveç monitorimit të çmimeve në e-commerce, nxjerrja e të dhënave mund të ndihmojë në hulumtimin e brendshëm, agregimin e lajmeve, marketingun, punën me pasuri të paluajtshme, udhëtimet dhe turizmin, këshillimin, financat dhe shumë të tjera.
- Gjenerimi i lead-eve
Kompani mund të nxjerrin të dhëna nga katalogët: Yelp, Crunchbase, Yellowpages dhe të gjenerojnë lead-e për zhvillimin e biznesit. Mund të shikoni videon më poshtë për të mësuar se si të nxirrni të dhëna nga Yellowpages duke përdorur . - Agregimi i përmbajtjes dhe lajmeve
Sites që agregojnë përmbajtje mund të marrin flukse të rregullta të të dhënave nga disa burime dhe të mbajnë faqet e tyre të azhurnuara. - Analiza e emocioneve
Pas nxjerrjes së rishikimeve, komenteve dhe reagimeve nga rrjetet sociale si Instagram dhe Twitter, specialistët mund të analizojnë panoramën që qëndron pas tyre dhe të fitojnë njohuri se si perceptohet marka, produkti ose ndonjë fenomen.
Hapat e Nxjerrjes së të Dhënave
Nxjerrja e të dhënave është faza e parë e ETL (shkurtimi për Ekstraktimin, Transformimin, Ngarkimin) dhe ELT (Ekstraktimi, Ngarkimi dhe Transformimi). ETL dhe ELT vetë janë pjesë e një strategjie të plotë të integrimit të të dhënave. Me fjalë të tjera, nxjerrja e të dhënave mund të jetë pjesë e nxjerrjes së tyre.
Ekstraktim, transformim, ngarkim
Ndërsa data mining është marrja e informacionit nga masa të mëdha të të dhënave, nxjerrja e të dhënave është një proces shumë më i shkurtër dhe më i thjeshtë. Mund të reduktohet në tre hapa:
- Zgjedhja e burimit të të dhënave
Zgjidhni burimin, të dhënat nga i cili dëshironi të nxirrni, për shembull, një faqe interneti. - Grumbullimi i të dhënave
Dërgoni një kërkesë «GET» në faqen e internetit dhe analizoni dokumentin HTML të pranuar duke përdorur gjuhë programimi si Python, PHP, R, Ruby etj. - Ruajtja e të dhënave
Ruani të dhënat në bazën tuaj lokale të të dhënave ose në një ruajtje në cloud për përdorim të ardhshëm. Nëse jeni një programues me përvojë që dëshiron të nxjerrë të dhëna, hapat e mësipërm mund t'ju duken të lehtë. Sidoqoftë, nëse nuk di të programosh, ka një rrugë të shkurtër - përdorni mjetet e nxjerrjes së të dhënave, për shembull, . Mjetet e nxjerrjes së të dhënave, gjithashtu si mjetet e minierave të të dhënave, janë zhvilluar për të kursyer energji dhe për ta bërë procesin e përpunimit të të dhënave të thjeshtë për të gjithë. Këto mjete jo vetëm që janë efikase, por janë gjithashtu të lehta për fillestarët. Ato lejojnë përdoruesit të mbledhin të dhëna brenda disa minuta, t'i ruajnë ato në re dhe t'i eksportojnë ato në shumë formate: Excel, CSV, HTML, JSON ose në baza të dhënash në faqe përmes API.
Disavantazhet e Nxjerrjes së të Dhënave
- DĂ«shtimi i serverit
Gjatë nxjerrjes së të dhënave në masë të madhe, serveri i faqes së synuar mund të mbingarkohet, gjë që mund të çojë në dështimin e serverit. Kjo do t'i dëmtonte interesat e pronarit të faqes. - Bllokimi i IP
Kur një person mbledh të dhëna shumë shpesh, faqet e internetit mund ta bllokojnë adresën e tij IP. Burimi mund ta ndalojë plotësisht adresën IP ose të kufizojë aksesin, duke e bërë informacionin të paplotë. Për të nxjerrë të dhëna dhe për të shmangur bllokimin, është e nevojshme ta bëni këtë me një ritëm të moderuar dhe të aplikoni disa metoda anti-bllokimi. - Problemet ligjore
Nxjerrja e të dhënave nga web-i hyn në një zonë gri kur bëhet fjalë për ligjshmërinë. Faqet e mëdha, si Linkedin dhe Facebook, e deklarojnë qartë në kushtet e tyre të përdorimit se çdo nxjerrje e automatizuar e të dhënave është e ndaluar. Ka pasur shumë procese gjyqësore midis kompanive për shkak të aktiviteteve të botele.
Dallimet kryesore midis Minierës së të Dhënave dhe Nxjerrjes së të Dhënave
- Miniera e të dhënave gjithashtu quhet zbulimi i njohurive në bazat e të dhënave, nxjerrja e njohurive, analiza e të dhënave/modeleve, mbledhja e informacionit. Nxjerrja e të dhënave përdoret njësoj me nxjerrjen e të dhënave nga web-i, skanimin e faqeve të internetit, mbledhjen e të dhënave dhe kështu me radhë.
- Hulumtimet e minierës së të dhënave janë kryesisht të bazuara në të dhëna të strukturuara, ndërsa gjatë nxjerrjes së të dhënave ato zakonisht nxirren nga burime të pa-struktuara ose të keq-struktuara.
- Qëllimi i minierës së të dhënave është të bëjë të dhënat më të dobishme për analizë. Nxjerrja e të dhënave është mbledhja e të dhënave në një vend, ku ato mund të ruhen ose të përpunohen.
- Analiza gjatë minierës së të dhënave bazohet në metoda matematikore për të zbuluar modele ose tendenca. Nxjerrja e të dhënave bazohet në gjuhët e programimit ose mjete nxjerrjeje të dhënash për të kaluar burimet.
- Qëllimi i minierës së të dhënave është të gjejë fakte që më parë nuk ishin të njohura ose ishin shpërdoruar, ndërsa nxjerrja e të dhënave merret me informacionin e ekzistueshëm.
- Minimizimi i të dhënave është më kompleks dhe kërkon investime të mëdha për trajnimin e punonjësve. Nxjerrja e të dhënave me përdorimin e një instrumenti të përshtatshëm mund të jetë jashtëzakonisht e thjeshtë dhe ekonomike.
Ne ndihmojmë fillestarët të mos ngatërrohen me të dhënat. Veçanërisht për anëtarët e Habr, krijuam një kod promocional HABR, i cili ofron një zbritje shtesë prej 10% mbi zbritjen e treguar në banner.
Kurse të tjera
Artikuj të rekomanduar
Burimi: habr.com
