Këto dy fjalë kryesore të shkencës së të dhënave ngatërrojnë shumë njerëz. Miningja e të dhënave shpesh keqkuptohet si nxjerrje dhe marrje e të dhënave, por në realitet është shumë më komplekse. Në këtë postim, le të vendosim prekjet e fundit në Minierat dhe të zbulojmë ndryshimin midis Minierave të të Dhënave dhe Nxjerrjes së të Dhënave.
Çfarë është Data Mining?
Minierat e të dhënave, i quajtur gjithashtu Zbulimi i njohurive në bazën e të dhënave (KDD), është një teknikë që përdoret shpesh për të analizuar sasi të mëdha të dhënash duke përdorur teknika statistikore dhe matematikore për të gjetur modele ose tendenca të fshehura dhe për të nxjerrë vlerën prej tyre.
Çfarë mund të bëni me Data Mining?
Duke automatizuar procesin, mund të skanojë bazat e të dhënave dhe të identifikojë në mënyrë efektive modelet e fshehura. Për bizneset, nxjerrja e të dhënave shpesh përdoret për të identifikuar modelet dhe marrëdhëniet në të dhëna për të ndihmuar në marrjen e vendimeve më të mira të biznesit.
Shembuj aplikimi
Pasi shfrytëzimi i të dhënave u përhap gjerësisht në vitet 1990, kompanitë në një gamë të gjerë industrish, duke përfshirë shitjen me pakicë, financat, kujdesin shëndetësor, transportin, telekomunikacionin, tregtinë elektronike, etj., filluan të përdorin teknikat e nxjerrjes së të dhënave për të marrë informacion mbi bazën e të dhënave. Minierat e të dhënave mund të ndihmojnë në segmentimin e klientëve, zbulimin e mashtrimit, parashikimin e shitjeve dhe shumë më tepër.
- Segmentimi i klientit
Duke analizuar të dhënat e klientëve dhe duke identifikuar karakteristikat e klientëve të synuar, kompanitë mund t'i synojnë ata në një grup të veçantë dhe të ofrojnë oferta speciale që plotësojnë nevojat e tyre. - Analiza e shportës së tregut
Kjo teknikë bazohet në teorinë se nëse blini një grup të caktuar produktesh, ka më shumë gjasa të blini një grup tjetër produktesh. Një shembull i famshëm: kur baballarët blejnë pelena për foshnjat e tyre, ata priren të blejnë birrë së bashku me pelenat. - Parashikimi i Shitjeve
Kjo mund të duket e ngjashme me analizën e shportës së tregut, por këtë herë analiza e të dhënave përdoret për të parashikuar se kur një klient do të blejë një produkt përsëri në të ardhmen. Për shembull, një trajner blen një kanaçe me proteina, e cila duhet të zgjasë për 9 muaj. Dyqani që shet këtë proteinë planifikon të nxjerrë një të re në 9 muaj, kështu që trajneri do ta blejë atë përsëri. - Zbulimi i mashtrimit
Minierat e të dhënave ndihmojnë në ndërtimin e modeleve për të zbuluar mashtrimin. Duke mbledhur mostra të raporteve mashtruese dhe legjitime, bizneset janë të autorizuar të përcaktojnë se cilat transaksione janë të dyshimta. - Zbulimi i modeleve në prodhim
Në industrinë e prodhimit, miniera e të dhënave përdoret për të ndihmuar në hartimin e sistemit duke identifikuar marrëdhënien midis arkitekturës së produktit, profilit dhe nevojave të klientit. Minierat e të dhënave mund të parashikojnë gjithashtu afatet kohore dhe kostot e zhvillimit të produktit.
Dhe këto janë vetëm disa skenarë për përdorimin e minierave të të dhënave.
Fazat e nxjerrjes së të dhënave
Minimi i të dhënave është procesi holistik i mbledhjes, përzgjedhjes, pastrimit, transformimit dhe nxjerrjes së të dhënave për të vlerësuar modelet dhe në fund të nxjerrjes së vlerës.
Si rregull, i gjithë procesi i nxjerrjes së të dhënave mund të përmblidhet në 7 faza:
- Pastrimi i të dhënave
Në botën reale, të dhënat nuk pastrohen dhe strukturohen gjithmonë. Ato shpesh janë të zhurmshme, të paplota dhe mund të përmbajnë gabime. Për të siguruar që rezultati i nxjerrjes së të dhënave është i saktë, së pari duhet të pastroni të dhënat. Disa metoda pastrimi përfshijnë plotësimin e vlerave që mungojnë, kontrollin automatik dhe manual, etj. - Integrimi i të dhënave
Kjo është faza ku të dhënat nga burime të ndryshme nxirren, kombinohen dhe integrohen. Burimet mund të jenë bazat e të dhënave, skedarët e tekstit, tabelat, dokumentet, grupet e të dhënave shumëdimensionale, interneti, etj. - Mostrimi i të dhënave
Në mënyrë tipike, jo të gjitha të dhënat e integruara nevojiten në gërmimin e të dhënave. Mostrimi i të dhënave është faza në të cilën vetëm të dhënat e dobishme përzgjidhen dhe nxirren nga një bazë e madhe e të dhënave. - Konvertimi i të dhënave
Pasi të zgjidhen të dhënat, ato shndërrohen në forma të përshtatshme për miniera. Ky proces përfshin normalizimin, grumbullimin, përgjithësimin, etj. - Minierat e të Dhënave
Këtu vjen pjesa më e rëndësishme e nxjerrjes së të dhënave - përdorimi i metodave inteligjente për të gjetur modele në të. Procesi përfshin regresionin, klasifikimin, parashikimin, grupimin, mësimin e shoqërimit dhe më shumë. - Vlerësimi i modelit
Ky hap synon të identifikojë modele potencialisht të dobishme, të lehta për t'u kuptuar dhe që mbështesin hipotezat. - Përfaqësimi i njohurive
Në fazën përfundimtare, informacioni i marrë paraqitet në një formë tërheqëse duke përdorur metodat e përfaqësimit të njohurive dhe vizualizimit.
Disavantazhet e Miningut të të Dhënave
- Investim i madh kohe dhe pune
Duke qenë se nxjerrja e të dhënave është një proces i gjatë dhe kompleks, kërkon shumë punë nga njerëz produktivë dhe të aftë. Minatorët e të dhënave mund të përfitojnë nga mjetet e fuqishme të nxjerrjes së të dhënave, por ata kërkojnë ekspertë që të përgatisin të dhënat dhe të kuptojnë rezultatet. Si rezultat, mund të duhet pak kohë për të përpunuar të gjithë informacionin. - Privatësia dhe siguria e të dhënave
Meqenëse minimi i të dhënave mbledh informacionin e klientit përmes metodave të tregut, ai mund të cenojë privatësinë e përdoruesit. Përveç kësaj, hakerët mund të marrin të dhëna të ruajtura në sistemet e minierave të të dhënave. Kjo përbën një kërcënim për sigurinë e të dhënave të klientit. Nëse të dhënat e vjedhura keqpërdoren, ato mund të dëmtojnë lehtësisht të tjerët.
Sa më sipër është një hyrje e shkurtër në minierat e të dhënave. Siç e përmenda tashmë, minimi i të dhënave përfshin procesin e mbledhjes dhe integrimit të të dhënave, i cili përfshin procesin e nxjerrjes së të dhënave. Në këtë rast, është e sigurt të thuhet se nxjerrja e të dhënave mund të jetë pjesë e një procesi afatgjatë të nxjerrjes së të dhënave.
Çfarë është Nxjerrja e të Dhënave?
I njohur gjithashtu si "minimi i të dhënave në internet" dhe "skrapimi i uebit", ky proces është akti i nxjerrjes së të dhënave nga burimet e të dhënave (zakonisht të pastrukturuara ose të strukturuara dobët) në vendndodhje të centralizuara dhe centralizimi i tyre në një vend për ruajtje ose përpunim të mëtejshëm. Në mënyrë të veçantë, burimet e pastrukturuara të të dhënave përfshijnë faqet e internetit, postën elektronike, dokumentet, skedarët PDF, tekstin e skanuar, raportet kryesore, skedarët nga mbështjellja në rrotull, reklamat, etj. Magazinimi i centralizuar mund të jetë lokal, cloud ose hibrid. Është e rëndësishme të mbani mend se nxjerrja e të dhënave nuk përfshin përpunim ose analiza të tjera që mund të ndodhin më vonë.
Çfarë mund të bëni me nxjerrjen e të dhënave?
Në thelb, qëllimet e nxjerrjes së të dhënave ndahen në 3 kategori.
- Arkivimi
Nxjerrja e të dhënave mund të transformojë të dhënat nga formatet fizike: libra, gazeta, fatura në formate dixhitale, të tilla si bazat e të dhënave për ruajtje ose kopje rezervë. - Ndryshimi i formatit të të dhënave
Kur dëshironi të migroni të dhëna nga faqja juaj aktuale në një të re në zhvillim, mund të mbledhni të dhëna nga faqja juaj duke i nxjerrë ato. - Analiza e të dhënave
Analiza shtesë e të dhënave të nxjerra për të fituar njohuri është e zakonshme. Kjo mund të duket e ngjashme me gërmimin e të dhënave, por mbani në mend se minimi i të dhënave është qëllimi i minimit të të dhënave, jo pjesë e tij. Për më tepër, të dhënat analizohen ndryshe. Një shembull: Pronarët e dyqaneve online nxjerrin informacionin e produktit nga faqet e tregtisë elektronike si Amazon për të monitoruar strategjitë e konkurrentëve në kohë reale. Ashtu si nxjerrja e të dhënave, nxjerrja e të dhënave është një proces i automatizuar që ka shumë përfitime. Në të kaluarën, njerëzit kopjonin dhe ngjisnin manualisht të dhënat nga një vend në tjetrin, gjë që kërkonte shumë kohë. Nxjerrja e të dhënave përshpejton mbledhjen dhe përmirëson shumë saktësinë e të dhënave të nxjerra.
Disa shembuj të përdorimit të Nxjerrjes së të Dhënave
Ngjashëm me minierat e të dhënave, miniera e të dhënave përdoret gjerësisht në industri të ndryshme. Përveç monitorimit të çmimeve në tregtinë elektronike, nxjerrja e të dhënave mund të ndihmojë në kërkimin tuaj, grumbullimin e lajmeve, marketingun, pasuritë e paluajtshme, udhëtimet dhe turizmin, konsultimin, financat dhe shumë më tepër.
- Gjenerimi i plumbit
Kompanitë mund të nxjerrin të dhëna nga drejtoritë: Yelp, Crunchbase, Yellowpages dhe të gjenerojnë të dhëna për zhvillimin e biznesit. Mund të shikoni videon më poshtë për të mësuar se si të nxirrni të dhëna nga Yellowpages duke përdorur . - Grumbullimi i përmbajtjes dhe lajmeve
Uebsajtet e grumbullimit të përmbajtjes mund të marrin rrjedha të rregullta të të dhënave nga burime të shumta dhe t'i mbajnë faqet e tyre të përditësuara. - Analiza e ndjenjave
Duke nxjerrë komente, komente dhe reagime nga faqet e mediave sociale si Instagram dhe Twitter, ekspertët mund të analizojnë ndjenjat themelore dhe të fitojnë njohuri se si perceptohet një markë, produkt ose fenomen.
Hapat e nxjerrjes së të dhënave
Nxjerrja e të dhënave është faza e parë e ETL (shkurtesa Extract, Transform, Load) dhe ELT (ekstrakt, ngarkim dhe transformim). ETL dhe ELT janë vetë pjesë e një strategjie të plotë të integrimit të të dhënave. Me fjalë të tjera, nxjerrja e të dhënave mund të jetë pjesë e minierave të të dhënave.
Ekstraktoni, konvertoni, ngarkoni
Ndërsa minimi i të dhënave ka të bëjë me nxjerrjen e informacionit nga sasi të mëdha të dhënash, nxjerrja e të dhënave është një proces shumë më i shkurtër dhe më i thjeshtë. Mund të reduktohet në tre faza:
- Zgjedhja e një burimi të dhënash
Zgjidhni burimin nga i cili dëshironi të nxirrni të dhëna, si p.sh. një faqe interneti. - Mbledhja e të dhënave
Dërgoni një kërkesë "GET" në sajt dhe analizoni dokumentin HTML që rezulton duke përdorur gjuhë programimi si Python, PHP, R, Ruby, etj. - Ruajtja e të dhënave
Ruani të dhënat në bazën tuaj të të dhënave lokale ose në ruajtjen e cloud për përdorim në të ardhmen. Nëse jeni një programues me përvojë që dëshiron të nxjerrë të dhëna, hapat e mësipërm mund t'ju duken të thjeshtë. Megjithatë, nëse nuk kodoni, një shkurtore është përdorimi i mjeteve të nxjerrjes së të dhënave, p.sh. . Mjetet e nxjerrjes së të dhënave, si mjetet e nxjerrjes së të dhënave, janë krijuar për të kursyer energji dhe për ta bërë të lehtë përpunimin e të dhënave për të gjithë. Këto mjete nuk janë vetëm ekonomike, por edhe miqësore për fillestarët. Ato i lejojnë përdoruesit të mbledhin të dhëna brenda disa minutave, t'i ruajnë ato në cloud dhe t'i eksportojnë ato në shumë formate: Excel, CSV, HTML, JSON ose në bazat e të dhënave të uebsajtit përmes API.
Disavantazhet e nxjerrjes së të dhënave
- Dështimi i serverit
Kur merren të dhëna në një shkallë të madhe, serveri i ueb-it i faqes së synuar mund të mbingarkohet, gjë që mund të shkaktojë prishjen e serverit. Kjo do të dëmtojë interesat e pronarit të faqes. - Ndalimi me IP
Kur një person mbledh të dhëna shumë shpesh, faqet e internetit mund të bllokojnë adresën e tyre IP. Burimi mund të mohojë plotësisht një adresë IP ose të kufizojë aksesin, duke i bërë të dhënat jo të plota. Për të tërhequr të dhënat dhe për të shmangur bllokimin, duhet ta bëni atë me një shpejtësi mesatare dhe të përdorni disa teknika kundër bllokimit. - Problemet e ligjit
Nxjerrja e të dhënave nga uebi bie në një zonë gri kur bëhet fjalë për ligjshmërinë. Faqet e mëdha si Linkedin dhe Facebook deklarojnë qartë në kushtet e tyre të përdorimit se çdo nxjerrje e automatizuar e të dhënave është e ndaluar. Ka pasur shumë procese gjyqësore mes kompanive për shkak të aktivitetit të boteve.
Dallimet kryesore midis minierave të të dhënave dhe nxjerrjes së të dhënave
- Minimi i të dhënave quhet gjithashtu zbulimi i njohurive në bazat e të dhënave, nxjerrja e njohurive, analiza e të dhënave/modeleve, mbledhja e informacionit. Nxjerrja e të dhënave përdoret në mënyrë të ndërsjellë me nxjerrjen e të dhënave të uebit, zvarritjen e uebit, nxjerrjen e të dhënave, etj.
- Hulumtimi i minierave të të dhënave bazohet kryesisht në të dhëna të strukturuara, ndërsa në nxjerrjen e të dhënave zakonisht nxirret nga burime të pastrukturuara ose të strukturuara dobët.
- Qëllimi i nxjerrjes së të dhënave është t'i bëjë të dhënat më të dobishme për analizë. Nxjerrja e të dhënave është grumbullimi i të dhënave në një vend ku mund të ruhen ose përpunohen.
- Analiza në nxjerrjen e të dhënave bazohet në metodat matematikore për identifikimin e modeleve ose tendencave. Nxjerrja e të dhënave bazohet në gjuhët e programimit ose mjetet e nxjerrjes së të dhënave për të zvarritur burimet.
- Qëllimi i nxjerrjes së të dhënave është të gjejë fakte që më parë ishin të panjohura ose të injoruara, ndërsa nxjerrja e të dhënave merret me informacionin ekzistues.
- Minimi i të dhënave është më kompleks dhe kërkon investime të mëdha në trajnimin e njerëzve. Nxjerrja e të dhënave, kur përdoret me mjetin e duhur, mund të jetë jashtëzakonisht i thjeshtë dhe me kosto efektive.
Ne i ndihmojmë fillestarët të mos ngatërrohen në të dhëna. Ne kemi krijuar një kod promovues posaçërisht për banorët e Khabra HABR, duke i dhënë 10% zbritje shtesë zbritjes së treguar në baner.
Më shumë kurse
Artikuj të veçuar
Burimi: www.habr.com