Maneno haya mawili ya sayansi ya data yanachanganya watu wengi. Uchimbaji Data mara nyingi haueleweki kama kuchota na kurejesha data, lakini kwa kweli ni ngumu zaidi. Katika chapisho hili, hebu tuweke miguso ya mwisho kwenye Uchimbaji na kujua tofauti kati ya Uchimbaji wa Data na Uchimbaji wa Data.
Uchimbaji Data ni nini?
Uchimbaji wa data, pia huitwa Ugunduzi wa Maarifa katika Hifadhidata (KDD), ni mbinu inayotumiwa mara nyingi kuchanganua kiasi kikubwa cha data kwa kutumia mbinu za takwimu na hisabati ili kupata ruwaza au mitindo iliyofichwa na kutoa thamani kutoka kwayo.
Je, unaweza kufanya nini na Uchimbaji Data?
Kwa kufanya mchakato otomatiki, inaweza kuchanganua hifadhidata na kutambua vyema mifumo iliyofichwa. Kwa biashara, uchimbaji wa data mara nyingi hutumiwa kutambua mifumo na uhusiano katika data ili kusaidia kufanya maamuzi bora ya biashara.
Mifano ya maombi
Baada ya uchimbaji wa data kuenea katika miaka ya 1990, makampuni katika sekta mbalimbali, ikiwa ni pamoja na rejareja, fedha, huduma za afya, usafiri, mawasiliano ya simu, e-commerce, nk, zilianza kutumia mbinu za uchimbaji wa data ili kupata taarifa kulingana na data. Uchimbaji data unaweza kusaidia kugawa wateja, kugundua ulaghai, utabiri wa mauzo na mengine mengi.
- Mgawanyiko wa wateja
Kwa kuchanganua data ya wateja na kubainisha sifa za wateja lengwa, makampuni yanaweza kuwalenga katika kundi tofauti na kutoa matoleo maalum yanayokidhi mahitaji yao. - Uchambuzi wa Kikapu cha Soko
Mbinu hii inategemea nadharia kwamba ukinunua kundi fulani la bidhaa, kuna uwezekano mkubwa wa kununua kundi jingine la bidhaa. Mfano mmoja maarufu: akina baba wanapowanunulia watoto wao nepi, huwa wananunua bia pamoja na nepi. - Utabiri wa mauzo
Hii inaweza kuonekana sawa na uchanganuzi wa vikapu vya soko, lakini wakati huu uchanganuzi wa data unatumiwa kutabiri wakati mteja atanunua bidhaa tena katika siku zijazo. Kwa mfano, kocha hununua mkebe wa protini, ambao unapaswa kudumu kwa miezi 9. Duka linalouza protini hii linapanga kutoa mpya baada ya miezi 9 ili mkufunzi atainunua tena. - Utambuzi wa Udanganyifu
Uchimbaji data husaidia katika miundo ya ujenzi kugundua ulaghai. Kwa kukusanya sampuli za ripoti za ulaghai na halali, biashara hupewa uwezo wa kuamua ni shughuli gani zinazotiliwa shaka. - Utambuzi wa mifumo katika uzalishaji
Katika tasnia ya utengenezaji, uchimbaji wa data hutumiwa kusaidia katika muundo wa mfumo kwa kutambua uhusiano kati ya usanifu wa bidhaa, wasifu na mahitaji ya wateja. Uchimbaji data pia unaweza kutabiri muda na gharama za utengenezaji wa bidhaa.
Na haya ni matukio machache tu ya kutumia uchimbaji data.
Hatua za Uchimbaji Data
Uchimbaji wa data ni mchakato mzima wa kukusanya, kuchagua, kusafisha, kubadilisha na kutoa data ili kutathmini ruwaza na hatimaye kutoa thamani.
Kama sheria, mchakato mzima wa uchimbaji wa data unaweza kufupishwa katika hatua 7:
- Kusafisha data
Katika ulimwengu wa kweli, data haisafishwi na kupangwa kila mara. Mara nyingi huwa na kelele, haijakamilika, na inaweza kuwa na makosa. Ili kuhakikisha kuwa matokeo ya uchimbaji data ni sahihi, kwanza unahitaji kusafisha data. Njia zingine za kusafisha ni pamoja na kujaza maadili yaliyokosekana, ukaguzi wa kiotomatiki na mwongozo, nk. - Ujumuishaji wa Takwimu
Hii ni hatua ambapo data kutoka kwa vyanzo tofauti hutolewa, kuunganishwa na kuunganishwa. Vyanzo vinaweza kuwa hifadhidata, faili za maandishi, lahajedwali, hati, seti za data za pande nyingi, Mtandao, na kadhalika. - Sampuli za data
Kwa kawaida, si data zote zilizounganishwa zinahitajika katika uchimbaji wa data. Sampuli ya data ni hatua ambayo data muhimu pekee huchaguliwa na kutolewa kutoka kwa hifadhidata kubwa. - Ubadilishaji Data
Mara data inapochaguliwa, inabadilishwa kuwa fomu zinazofaa kwa uchimbaji madini. Utaratibu huu ni pamoja na kuhalalisha, kujumlisha, jumla, nk. - Uchimbaji Data
Inakuja sehemu muhimu zaidi ya uchimbaji wa data - kwa kutumia mbinu za akili kupata ruwaza ndani yake. Mchakato huo ni pamoja na kurudi nyuma, uainishaji, utabiri, kuunganisha, kujifunza kwa ushirika, na zaidi. - Tathmini ya mfano
Hatua hii inalenga kutambua mifumo inayoweza kuwa muhimu, rahisi kuelewa na inayounga mkono nadharia. - Uwakilishi wa maarifa
Katika hatua ya mwisho, taarifa zilizopatikana zinawasilishwa kwa fomu ya kuvutia kwa kutumia uwakilishi wa ujuzi na mbinu za taswira.
Hasara za Uchimbaji Data
- Uwekezaji mkubwa wa wakati na kazi
Kwa kuwa uchimbaji wa data ni mchakato mrefu na mgumu, unahitaji kazi nyingi kutoka kwa watu wenye tija na wenye ujuzi. Wachimbaji data wanaweza kunufaika na zana zenye nguvu za kuchimba data, lakini zinahitaji wataalamu kutayarisha data na kuelewa matokeo. Kwa hivyo, inaweza kuchukua muda kuchakata maelezo yote. - Usalama wa faragha na data
Kwa kuwa uchimbaji wa data hukusanya taarifa za wateja kupitia mbinu za soko, huenda ukakiuka faragha ya mtumiaji. Kwa kuongeza, wadukuzi wanaweza kupata data iliyohifadhiwa katika mifumo ya uchimbaji data. Hii inaleta tishio kwa usalama wa data ya mteja. Ikiwa data iliyoibiwa itatumiwa vibaya, inaweza kuwadhuru wengine kwa urahisi.
Hapo juu ni utangulizi mfupi wa uchimbaji wa data. Kama nilivyokwisha sema, uchimbaji wa data unahusisha mchakato wa kukusanya na kuunganisha data, unaojumuisha mchakato wa uchimbaji wa data. Katika kesi hii, ni salama kusema kwamba uchimbaji wa data unaweza kuwa sehemu ya mchakato wa muda mrefu wa kuchimba data.
Uchimbaji wa Data ni nini?
Pia inajulikana kama "uchimbaji data kwenye wavuti" na "kuchakata kwenye wavuti," mchakato huu ni kitendo cha kutoa data kutoka kwa vyanzo vya data (kawaida visivyo na muundo au muundo duni) hadi maeneo yaliyo katikati na kuziweka kati katika sehemu moja kwa kuhifadhi au kuchakatwa zaidi. Hasa, vyanzo vya data ambavyo havijaundwa ni pamoja na kurasa za wavuti, barua pepe, hati, faili za PDF, maandishi yaliyochanganuliwa, ripoti za mfumo mkuu, faili za reel-reel, matangazo, n.k. Hifadhi ya kati inaweza kuwa ya ndani, wingu, au mseto. Ni muhimu kukumbuka kuwa uchimbaji wa data haujumuishi usindikaji au uchambuzi mwingine ambao unaweza kutokea baadaye.
Unaweza kufanya nini na Uchimbaji wa Data?
Kimsingi, madhumuni ya uchimbaji wa data yako katika kategoria 3.
- Kuhifadhi kumbukumbu
Uchimbaji wa data unaweza kubadilisha data kutoka kwa miundo halisi: vitabu, magazeti, ankara hadi miundo ya dijitali, kama vile hifadhidata za kuhifadhi au kuhifadhi. - Kubadilisha muundo wa data
Unapotaka kuhamisha data kutoka kwa tovuti yako ya sasa hadi mpya inayoendelezwa, unaweza kukusanya data kutoka kwa tovuti yako kwa kuitoa. - Uchambuzi wa data
Uchambuzi wa ziada wa data iliyotolewa ili kupata maarifa ni wa kawaida. Hii inaweza kuonekana sawa na uchimbaji wa data, lakini kumbuka kuwa uchimbaji wa data ndio madhumuni ya uchimbaji wa data, sio sehemu yake. Aidha, data inachambuliwa tofauti. Mfano mmoja: Wamiliki wa maduka ya mtandaoni hutoa maelezo ya bidhaa kutoka kwa tovuti za e-commerce kama vile Amazon ili kufuatilia mikakati ya washindani kwa wakati halisi. Kama vile uchimbaji wa data, uchimbaji wa data ni mchakato wa kiotomatiki ambao una manufaa mengi. Hapo awali, watu walikuwa wakinakili na kubandika data kwa mikono kutoka sehemu moja hadi nyingine, jambo ambalo lilikuwa linatumia muda mwingi. Uchimbaji wa data huharakisha ukusanyaji na huboresha sana usahihi wa data iliyotolewa.
Baadhi ya mifano ya kutumia Uchimbaji wa Data
Sawa na uchimbaji wa data, uchimbaji wa data unatumika sana katika tasnia mbalimbali. Mbali na ufuatiliaji wa bei katika biashara ya mtandaoni, uchimbaji wa data unaweza kusaidia katika utafiti wako mwenyewe, ujumlishaji wa habari, uuzaji, mali isiyohamishika, usafiri na utalii, ushauri, fedha na mengine mengi.
- Kizazi cha kiongozi
Kampuni zinaweza kutoa data kutoka kwa saraka: Yelp, Crunchbase, Yellowpages na kutoa miongozo kwa maendeleo ya biashara. Unaweza kutazama video hapa chini ili kujifunza jinsi ya kutoa data kutoka kwa Yellowpages kwa kutumia . - Mkusanyiko wa yaliyomo na habari
Tovuti za kujumlisha maudhui zinaweza kupokea mitiririko ya mara kwa mara ya data kutoka kwa vyanzo vingi na kusasisha tovuti zao. - Uchambuzi wa hisia
Kwa kutoa hakiki, maoni na maoni kutoka kwa tovuti za mitandao ya kijamii kama vile Instagram na Twitter, wataalam wanaweza kuchanganua maoni ya msingi na kupata maarifa kuhusu jinsi chapa, bidhaa au jambo linavyozingatiwa.
Hatua za Uchimbaji wa Data
Uchimbaji wa data ni hatua ya kwanza ya ETL (kifupi Extract, Transform, Load) na ELT (dondoo, mzigo na kubadilisha). ETL na ELT zenyewe ni sehemu ya mkakati kamili wa ujumuishaji wa data. Kwa maneno mengine, uchimbaji wa data unaweza kuwa sehemu ya uchimbaji wa data.
Dondoo, badilisha, pakia
Ingawa uchimbaji wa data unahusu kutoa taarifa kutoka kwa kiasi kikubwa cha data, uchimbaji wa data ni mchakato mfupi na rahisi zaidi. Inaweza kupunguzwa kwa hatua tatu:
- Kuchagua chanzo cha data
Chagua chanzo unachotaka kutoa data kutoka, kama vile tovuti. - Mkusanyiko wa data
Tuma ombi la "GET" kwa tovuti na uchanganue hati inayotokana ya HTML kwa kutumia lugha za programu kama vile Python, PHP, R, Ruby, nk. - Uhifadhi wa data
Hifadhi data katika hifadhidata ya eneo lako au hifadhi ya wingu kwa matumizi ya baadaye. Ikiwa wewe ni mtaalamu wa programu ambaye anataka kutoa data, hatua zilizo hapo juu zinaweza kuonekana kuwa rahisi kwako. Hata hivyo, ikiwa hutaweka msimbo, njia ya mkato ni kutumia zana za uchimbaji wa data, k.m. . Zana za uchimbaji data, kama vile zana za kuchimba data, zimeundwa ili kuokoa nishati na kurahisisha uchakataji wa data kwa kila mtu. Zana hizi sio tu za kiuchumi lakini pia zinafaa kwa wanaoanza. Huruhusu watumiaji kukusanya data ndani ya dakika chache, kuihifadhi katika wingu na kuisafirisha kwa miundo mingi: Excel, CSV, HTML, JSON au kwenye hifadhidata za tovuti kupitia API.
Hasara za Uchimbaji wa Data
- Kuanguka kwa seva
Wakati wa kurejesha data kwa kiwango kikubwa, seva ya wavuti ya tovuti inayolengwa inaweza kuwa imejaa kupita kiasi, ambayo inaweza kusababisha seva kuacha kufanya kazi. Hii itadhuru maslahi ya mmiliki wa tovuti. - Piga marufuku kwa IP
Wakati mtu anakusanya data mara kwa mara, tovuti zinaweza kuzuia anwani zao za IP. Rasilimali inaweza kukataa kabisa anwani ya IP au kikomo cha ufikiaji, na kufanya data kutokamilika. Ili kurejesha data na kuepuka kuzuia, unahitaji kufanya hivyo kwa kasi ya wastani na kutumia baadhi ya mbinu za kuzuia kuzuia. - Matatizo na sheria
Kuchota data kutoka kwa wavuti huanguka kwenye eneo la kijivu linapokuja suala la uhalali. Tovuti kubwa kama vile Linkedin na Facebook zinasema kwa uwazi katika sheria na masharti ya matumizi kwamba uondoaji wowote wa data kiotomatiki hauruhusiwi. Kumekuwa na kesi nyingi za kisheria kati ya makampuni kutokana na shughuli za roboti.
Tofauti Muhimu Kati ya Uchimbaji Data na Uchimbaji wa Data
- Uchimbaji data pia huitwa ugunduzi wa maarifa katika hifadhidata, uchimbaji wa maarifa, uchanganuzi wa data/miundo, ukusanyaji wa taarifa. Uchimbaji wa data hutumiwa kwa kubadilishana na uchimbaji wa data ya wavuti, utambazaji wa wavuti, uchimbaji wa data, na kadhalika.
- Utafiti wa uchimbaji wa data unategemea hasa data iliyopangwa, ilhali katika uchimbaji data kwa kawaida hutolewa kutoka kwa vyanzo visivyo na muundo au muundo duni.
- Lengo la uchimbaji wa data ni kufanya data kuwa muhimu zaidi kwa uchambuzi. Uchimbaji wa data ni mkusanyiko wa data katika sehemu moja ambapo inaweza kuhifadhiwa au kuchakatwa.
- Uchanganuzi katika uchimbaji wa data unatokana na mbinu za kihisabati za kutambua ruwaza au mienendo. Uchimbaji wa data unatokana na lugha za programu au zana za uchimbaji wa data ili kutambaa kwenye vyanzo.
- Lengo la uchimbaji wa data ni kutafuta ukweli ambao hapo awali haukujulikana au kupuuzwa, wakati uchimbaji wa data unahusu taarifa zilizopo.
- Uchimbaji data ni mgumu zaidi na unahitaji uwekezaji mkubwa katika kutoa mafunzo kwa watu. Uchimbaji wa data, unapotumiwa na zana sahihi, unaweza kuwa rahisi sana na wa gharama nafuu.
Tunasaidia wanaoanza wasichanganyikiwe katika Data. Tumeunda msimbo wa ofa hasa kwa wakazi wa Khabra HABR, ikitoa punguzo la ziada la 10% kwa punguzo lililoonyeshwa kwenye bango.
Kozi zaidi
Makala Zilizoangaziwa
Chanzo: mapenzi.com