ఈ రెండు డేటా సైన్స్ బజ్‌వర్డ్‌లు చాలా మందిని గందరగోళానికి గురిచేస్తున్నాయి. డేటా మైనింగ్ తరచుగా డేటాను సంగ్రహించడం మరియు తిరిగి పొందడం అని తప్పుగా అర్థం చేసుకోబడుతుంది, కానీ వాస్తవానికి ఇది చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది. ఈ పోస్ట్‌లో, మైనింగ్‌కు తుది మెరుగులు దిద్దండి మరియు డేటా మైనింగ్ మరియు డేటా ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తెలుసుకుందాం.
డేటా మైనింగ్ అంటే ఏమిటి?
డేటా మైనింగ్, అని కూడా పిలుస్తారు డేటాబేస్ (KDD)లో నాలెడ్జ్ డిస్కవరీ, దాచిన నమూనాలు లేదా పోకడలను కనుగొనడానికి మరియు వాటి నుండి విలువను సంగ్రహించడానికి గణాంక మరియు గణిత పద్ధతులను ఉపయోగించి పెద్ద మొత్తంలో డేటాను విశ్లేషించడానికి తరచుగా ఉపయోగించే సాంకేతికత.
మీరు డేటా మైనింగ్‌తో ఏమి చేయవచ్చు?
ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా, డేటాబేస్‌లను స్కాన్ చేయగలదు మరియు దాచిన నమూనాలను సమర్థవంతంగా గుర్తించగలదు. వ్యాపారాల కోసం, మెరుగైన వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడటానికి డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించడానికి డేటా మైనింగ్ తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది.
అప్లికేషన్ ఉదాహరణలు
1990లలో డేటా మైనింగ్ విస్తృతమైన తర్వాత, రిటైల్, ఫైనాన్స్, హెల్త్‌కేర్, ట్రాన్స్‌పోర్టేషన్, టెలికమ్యూనికేషన్స్, ఇ-కామర్స్ మొదలైన అనేక రకాల పరిశ్రమల్లోని కంపెనీలు డేటా ఆధారంగా సమాచారాన్ని పొందేందుకు డేటా మైనింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ప్రారంభించాయి. డేటా మైనింగ్ సెగ్మెంట్ కస్టమర్లకు, మోసాలను గుర్తించడానికి, విక్రయాలను అంచనా వేయడానికి మరియు మరెన్నో సహాయపడుతుంది.
- కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్
కస్టమర్ డేటాను విశ్లేషించడం మరియు లక్ష్య కస్టమర్ల లక్షణాలను గుర్తించడం ద్వారా, కంపెనీలు వారిని ప్రత్యేక సమూహంగా లక్ష్యంగా చేసుకోవచ్చు మరియు వారి అవసరాలకు అనుగుణంగా ప్రత్యేక ఆఫర్‌లను అందిస్తాయి. - మార్కెట్ బాస్కెట్ విశ్లేషణ
ఈ టెక్నిక్ మీరు ఒక నిర్దిష్ట సమూహ ఉత్పత్తులను కొనుగోలు చేస్తే, మీరు మరొక సమూహ ఉత్పత్తులను కొనుగోలు చేసే అవకాశం ఎక్కువగా ఉంటుంది అనే సిద్ధాంతంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఒక ప్రసిద్ధ ఉదాహరణ: తండ్రులు తమ పిల్లలకు డైపర్‌లను కొనుగోలు చేసినప్పుడు, వారు డైపర్‌లతో పాటు బీరును కొనుగోలు చేస్తారు. - విక్రయాల అంచనా
ఇది మార్కెట్ బాస్కెట్ విశ్లేషణ మాదిరిగానే అనిపించవచ్చు, అయితే ఈసారి డేటా విశ్లేషణ అనేది భవిష్యత్తులో కస్టమర్ మళ్లీ ఎప్పుడు ఉత్పత్తిని కొనుగోలు చేస్తారో అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, ఒక కోచ్ ప్రొటీన్ డబ్బాను కొనుగోలు చేస్తాడు, అది 9 నెలల పాటు ఉండాలి. ఈ ప్రోటీన్‌ను విక్రయించే స్టోర్ 9 నెలల్లో కొత్తదాన్ని విడుదల చేయాలని యోచిస్తోంది, కాబట్టి శిక్షకుడు దాన్ని మళ్లీ కొనుగోలు చేస్తాడు. - మోసం గుర్తింపు
మోసాన్ని గుర్తించడానికి నమూనాలను రూపొందించడంలో డేటా మైనింగ్ సహాయపడుతుంది. మోసపూరిత మరియు చట్టబద్ధమైన నివేదికల నమూనాలను సేకరించడం ద్వారా, ఏ లావాదేవీలు అనుమానాస్పదంగా ఉన్నాయో గుర్తించడానికి వ్యాపారాలకు అధికారం ఉంటుంది. - ఉత్పత్తిలో నమూనాల గుర్తింపు
ఉత్పాదక పరిశ్రమలో, ఉత్పత్తి నిర్మాణం, ప్రొఫైల్ మరియు కస్టమర్ అవసరాల మధ్య సంబంధాన్ని గుర్తించడం ద్వారా సిస్టమ్ రూపకల్పనలో సహాయం చేయడానికి డేటా మైనింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది. డేటా మైనింగ్ ఉత్పత్తి డెవలప్‌మెంట్ టైమ్‌లైన్‌లు మరియు ఖర్చులను కూడా అంచనా వేయగలదు.
మరియు ఈ డేటా మైనింగ్ ఉపయోగించి కోసం కేవలం కొన్ని దృశ్యాలు.
డేటా మైనింగ్ దశలు
డేటా మైనింగ్ అనేది నమూనాలను మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు చివరికి విలువను సంగ్రహించడానికి డేటాను సేకరించడం, ఎంచుకోవడం, శుభ్రపరచడం, మార్చడం మరియు సంగ్రహించడం వంటి సమగ్ర ప్రక్రియ.
నియమం ప్రకారం, మొత్తం డేటా మైనింగ్ ప్రక్రియను 7 దశలుగా సంగ్రహించవచ్చు:
- డేటా క్లీనింగ్
వాస్తవ ప్రపంచంలో, డేటా ఎల్లప్పుడూ శుభ్రం చేయబడదు మరియు నిర్మాణాత్మకంగా ఉండదు. అవి తరచుగా ధ్వనించేవి, అసంపూర్ణమైనవి మరియు లోపాలను కలిగి ఉండవచ్చు. డేటా మైనింగ్ ఫలితం ఖచ్చితమైనదని నిర్ధారించుకోవడానికి, మీరు మొదట డేటాను శుభ్రం చేయాలి. కొన్ని శుభ్రపరిచే పద్ధతుల్లో తప్పిపోయిన విలువలను పూరించడం, ఆటోమేటిక్ మరియు మాన్యువల్ చెకింగ్ మొదలైనవి ఉన్నాయి. - డేటా ఇంటిగ్రేషన్
వివిధ మూలాధారాల నుండి డేటా సంగ్రహించడం, కలపడం మరియు ఏకీకృతం చేయడం వంటి దశ ఇది. మూలాధారాలు డేటాబేస్‌లు, టెక్స్ట్ ఫైల్‌లు, స్ప్రెడ్‌షీట్‌లు, డాక్యుమెంట్‌లు, మల్టీడైమెన్షనల్ డేటా సెట్‌లు, ఇంటర్నెట్ మొదలైనవి కావచ్చు. - డేటా నమూనా
సాధారణంగా, డేటా మైనింగ్‌లో అన్ని ఇంటిగ్రేటెడ్ డేటా అవసరం లేదు. డేటా నమూనా అనేది ఒక పెద్ద డేటాబేస్ నుండి ఉపయోగకరమైన డేటాను మాత్రమే ఎంపిక చేసి సంగ్రహించే దశ. - డేటా మార్పిడి
డేటా ఎంపిక చేయబడిన తర్వాత, అది మైనింగ్ కోసం తగిన రూపాల్లోకి మార్చబడుతుంది. ఈ ప్రక్రియలో సాధారణీకరణ, అగ్రిగేషన్, సాధారణీకరణ మొదలైనవి ఉంటాయి. - డేటా మైనింగ్
ఇక్కడ డేటా మైనింగ్ యొక్క అత్యంత ముఖ్యమైన భాగం వస్తుంది - దానిలోని నమూనాలను కనుగొనడానికి తెలివైన పద్ధతులను ఉపయోగించడం. ప్రక్రియలో రిగ్రెషన్, వర్గీకరణ, అంచనా, క్లస్టరింగ్, అసోసియేషన్ లెర్నింగ్ మరియు మరిన్ని ఉన్నాయి. - మోడల్ మూల్యాంకనం
ఈ దశ సంభావ్య ఉపయోగకరమైన, సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే మరియు పరికల్పన-సపోర్టింగ్ నమూనాలను గుర్తించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. - జ్ఞానం ప్రాతినిధ్యం
చివరి దశలో, పొందిన సమాచారం జ్ఞాన ప్రాతినిధ్యం మరియు విజువలైజేషన్ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఆకర్షణీయమైన రూపంలో ప్రదర్శించబడుతుంది.
డేటా మైనింగ్ యొక్క ప్రతికూలతలు
- సమయం మరియు శ్రమ యొక్క పెద్ద పెట్టుబడి
డేటా మైనింగ్ సుదీర్ఘమైన మరియు సంక్లిష్టమైన ప్రక్రియ కాబట్టి, దీనికి ఉత్పాదక మరియు నైపుణ్యం కలిగిన వ్యక్తుల నుండి చాలా పని అవసరం. డేటా మైనర్లు శక్తివంతమైన డేటా మైనింగ్ టూల్స్ యొక్క ప్రయోజనాన్ని పొందవచ్చు, కానీ వారికి డేటాను సిద్ధం చేయడానికి మరియు ఫలితాలను అర్థం చేసుకోవడానికి నిపుణులు అవసరం. ఫలితంగా, మొత్తం సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి కొంత సమయం పట్టవచ్చు. - గోప్యత మరియు డేటా భద్రత
డేటా మైనింగ్ మార్కెట్ పద్ధతుల ద్వారా కస్టమర్ సమాచారాన్ని సేకరిస్తుంది కాబట్టి, ఇది వినియోగదారు గోప్యతను ఉల్లంఘించవచ్చు. అదనంగా, హ్యాకర్లు డేటా మైనింగ్ సిస్టమ్‌లలో నిల్వ చేయబడిన డేటాను పొందవచ్చు. ఇది కస్టమర్ డేటా భద్రతకు ముప్పు కలిగిస్తుంది. దొంగిలించబడిన డేటాను దుర్వినియోగం చేస్తే, అది ఇతరులకు సులభంగా హాని కలిగించవచ్చు.
పైన పేర్కొన్నది డేటా మైనింగ్‌కు సంక్షిప్త పరిచయం. నేను ఇప్పటికే చెప్పినట్లుగా, డేటా మైనింగ్ అనేది డేటాను సేకరించే మరియు సమగ్రపరిచే ప్రక్రియను కలిగి ఉంటుంది, ఇందులో డేటా వెలికితీత ప్రక్రియ ఉంటుంది. ఈ సందర్భంలో, డేటా వెలికితీత దీర్ఘకాలిక డేటా మైనింగ్ ప్రక్రియలో భాగంగా ఉంటుందని చెప్పడం సురక్షితం.
డేటా వెలికితీత అంటే ఏమిటి?
"వెబ్ డేటా మైనింగ్" మరియు "వెబ్ స్క్రాపింగ్" అని కూడా పిలుస్తారు, ఈ ప్రక్రియ అనేది (సాధారణంగా నిర్మాణాత్మకమైన లేదా పేలవమైన నిర్మాణాత్మకమైన) డేటా మూలాల నుండి డేటాను కేంద్రీకృత స్థానాల్లోకి సంగ్రహించడం మరియు నిల్వ చేయడానికి లేదా తదుపరి ప్రాసెసింగ్ కోసం వాటిని ఒకే చోట కేంద్రీకరించే చర్య. ప్రత్యేకించి, నిర్మాణాత్మక డేటా మూలాల్లో వెబ్ పేజీలు, ఇమెయిల్, పత్రాలు, PDF ఫైల్‌లు, స్కాన్ చేసిన టెక్స్ట్, మెయిన్‌ఫ్రేమ్ నివేదికలు, రీల్-టు-రీల్ ఫైల్‌లు, ప్రకటనలు మొదలైనవి ఉంటాయి. కేంద్రీకృత నిల్వ అనేది లోకల్, క్లౌడ్ లేదా హైబ్రిడ్ కావచ్చు. డేటా వెలికితీతలో ప్రాసెసింగ్ లేదా తర్వాత సంభవించే ఇతర విశ్లేషణలు ఉండవని గుర్తుంచుకోవడం ముఖ్యం.
డేటా వెలికితీతతో మీరు ఏమి చేయవచ్చు?
ప్రాథమికంగా, డేటా వెలికితీత ప్రయోజనాలను 3 వర్గాలుగా విభజించారు.
- ఆర్కైవ్ చేస్తోంది
డేటా వెలికితీత భౌతిక ఫార్మాట్‌ల నుండి డేటాను మార్చగలదు: పుస్తకాలు, వార్తాపత్రికలు, ఇన్‌వాయిస్‌లు నిల్వ లేదా బ్యాకప్ కోసం డేటాబేస్ వంటి డిజిటల్ ఫార్మాట్‌లుగా. - డేటా ఆకృతిని మార్చడం
మీరు మీ ప్రస్తుత సైట్ నుండి డెవలప్‌మెంట్‌లో ఉన్న కొత్తదానికి డేటాను మైగ్రేట్ చేయాలనుకున్నప్పుడు, దాన్ని సంగ్రహించడం ద్వారా మీరు మీ స్వంత సైట్ నుండి డేటాను సేకరించవచ్చు. - డేటా విశ్లేషణ
అంతర్దృష్టిని పొందడానికి సేకరించిన డేటా యొక్క అదనపు విశ్లేషణ సాధారణం. ఇది డేటా మైనింగ్ మాదిరిగానే అనిపించవచ్చు, అయితే డేటా మైనింగ్ అనేది డేటా మైనింగ్ యొక్క ఉద్దేశ్యం, దానిలో భాగం కాదని గుర్తుంచుకోండి. అదనంగా, డేటా భిన్నంగా విశ్లేషించబడుతుంది. ఒక ఉదాహరణ: ఆన్‌లైన్ స్టోర్ యజమానులు పోటీదారుల వ్యూహాలను నిజ సమయంలో పర్యవేక్షించడానికి Amazon వంటి ఇ-కామర్స్ సైట్‌ల నుండి ఉత్పత్తి సమాచారాన్ని సంగ్రహిస్తారు. డేటా మైనింగ్ లాగా, డేటా వెలికితీత అనేది అనేక ప్రయోజనాలను కలిగి ఉండే స్వయంచాలక ప్రక్రియ. గతంలో, ప్రజలు డేటాను ఒక ప్రదేశం నుండి మరొక ప్రదేశానికి మాన్యువల్‌గా కాపీ చేసి పేస్ట్ చేసేవారు, ఇది చాలా సమయం తీసుకునేది. డేటా వెలికితీత సేకరణను వేగవంతం చేస్తుంది మరియు సేకరించిన డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని బాగా మెరుగుపరుస్తుంది.
డేటా ఎక్స్‌ట్రాక్షన్‌ని ఉపయోగించే కొన్ని ఉదాహరణలు
డేటా మైనింగ్ మాదిరిగానే, డేటా మైనింగ్ వివిధ పరిశ్రమలలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇ-కామర్స్‌లో ధరలను పర్యవేక్షించడంతో పాటు, డేటా మైనింగ్ మీ స్వంత పరిశోధన, వార్తల సముదాయం, మార్కెటింగ్, రియల్ ఎస్టేట్, ట్రావెల్ అండ్ టూరిజం, కన్సల్టింగ్, ఫైనాన్స్ మరియు మరిన్నింటిలో సహాయపడుతుంది.
- లీడ్ జనరేషన్
కంపెనీలు డైరెక్టరీల నుండి డేటాను సంగ్రహించవచ్చు: Yelp, Crunchbase, Yellowpages మరియు వ్యాపార అభివృద్ధికి లీడ్‌లను రూపొందించవచ్చు. ఉపయోగించి Yellowpages నుండి డేటాను ఎలా సంగ్రహించాలో తెలుసుకోవడానికి మీరు దిగువ వీడియోను చూడవచ్చు . - కంటెంట్ మరియు వార్తల సముదాయం
కంటెంట్ అగ్రిగేషన్ వెబ్‌సైట్‌లు బహుళ మూలాధారాల నుండి సాధారణ డేటా స్ట్రీమ్‌లను స్వీకరించగలవు మరియు వాటి సైట్‌లను తాజాగా ఉంచగలవు. - సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ
Instagram మరియు Twitter వంటి సోషల్ మీడియా సైట్‌ల నుండి సమీక్షలు, వ్యాఖ్యలు మరియు అభిప్రాయాన్ని సేకరించడం ద్వారా, నిపుణులు అంతర్లీన భావాలను విశ్లేషించగలరు మరియు బ్రాండ్, ఉత్పత్తి లేదా దృగ్విషయం ఎలా గ్రహించబడుతుందనే దానిపై అంతర్దృష్టిని పొందవచ్చు.
డేటా వెలికితీత దశలు
డేటా వెలికితీత అనేది ETL (సంక్షిప్తీకరణ ఎక్స్‌ట్రాక్ట్, ట్రాన్స్‌ఫార్మ్, లోడ్) మరియు ELT (సారం, లోడ్ మరియు రూపాంతరం) యొక్క మొదటి దశ. ETL మరియు ELT పూర్తి డేటా ఇంటిగ్రేషన్ వ్యూహంలో భాగంగా ఉన్నాయి. ఇతర మాటలలో, డేటా వెలికితీత డేటా మైనింగ్ భాగంగా ఉంటుంది.
సంగ్రహించండి, మార్చండి, లోడ్ చేయండి
డేటా మైనింగ్ అనేది పెద్ద మొత్తంలో డేటా నుండి సమాచారాన్ని సంగ్రహించడం అయితే, డేటా వెలికితీత అనేది చాలా తక్కువ మరియు సరళమైన ప్రక్రియ. ఇది మూడు దశలకు తగ్గించబడుతుంది:
- డేటా మూలాన్ని ఎంచుకోవడం
మీరు వెబ్‌సైట్ వంటి డేటాను సంగ్రహించాలనుకుంటున్న మూలాన్ని ఎంచుకోండి. - వివరాల సేకరణ
సైట్‌కు "GET" అభ్యర్థనను పంపండి మరియు పైథాన్, PHP, R, రూబీ మొదలైన ప్రోగ్రామింగ్ భాషలను ఉపయోగించి ఫలిత HTML పత్రాన్ని అన్వయించండి. - డేటా నిల్వ
భవిష్యత్ ఉపయోగం కోసం మీ స్థానిక డేటాబేస్ లేదా క్లౌడ్ నిల్వలో డేటాను సేవ్ చేయండి. మీరు డేటాను సంగ్రహించాలనుకునే అనుభవజ్ఞుడైన ప్రోగ్రామర్ అయితే, పై దశలు మీకు సరళంగా అనిపించవచ్చు. అయితే, మీరు కోడ్ చేయకుంటే, డేటా వెలికితీత సాధనాలను ఉపయోగించడం సత్వరమార్గం, ఉదా. . డేటా మైనింగ్ సాధనాల వంటి డేటా వెలికితీత సాధనాలు శక్తిని ఆదా చేయడానికి మరియు ప్రతి ఒక్కరికీ డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను సులభతరం చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి. ఈ సాధనాలు ఆర్థికంగా మాత్రమే కాకుండా ప్రారంభకులకు అనుకూలమైనవి కూడా. వారు వినియోగదారులను నిమిషాల్లో డేటాను సేకరించడానికి, క్లౌడ్‌లో నిల్వ చేయడానికి మరియు అనేక ఫార్మాట్‌లకు ఎగుమతి చేయడానికి అనుమతిస్తారు: Excel, CSV, HTML, JSON లేదా API ద్వారా వెబ్‌సైట్ డేటాబేస్‌లకు.
డేటా వెలికితీత యొక్క ప్రతికూలతలు
- సర్వర్ క్రాష్
భారీ స్థాయిలో డేటాను తిరిగి పొందుతున్నప్పుడు, లక్ష్య సైట్ యొక్క వెబ్ సర్వర్ ఓవర్‌లోడ్ చేయబడవచ్చు, ఇది సర్వర్ క్రాష్‌కు కారణం కావచ్చు. ఇది సైట్ యజమాని ప్రయోజనాలకు హాని కలిగిస్తుంది. - IP ద్వారా నిషేధించబడింది
ఒక వ్యక్తి చాలా తరచుగా డేటాను సేకరించినప్పుడు, వెబ్‌సైట్‌లు వారి IP చిరునామాను బ్లాక్ చేయవచ్చు. వనరు పూర్తిగా IP చిరునామాను తిరస్కరించవచ్చు లేదా ప్రాప్యతను పరిమితం చేస్తుంది, దీని వలన డేటా అసంపూర్ణంగా ఉంటుంది. డేటాను తిరిగి పొందడానికి మరియు నిరోధించడాన్ని నివారించడానికి, మీరు దీన్ని మితమైన వేగంతో చేయాలి మరియు కొన్ని యాంటీ-బ్లాకింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించాలి. - చట్టంతో సమస్యలు
చట్టబద్ధత విషయానికి వస్తే వెబ్ నుండి డేటాను సంగ్రహించడం బూడిద రంగులో ఉంటుంది. లింక్డ్‌ఇన్ మరియు ఫేస్‌బుక్ వంటి పెద్ద సైట్‌లు తమ ఉపయోగ నిబంధనలలో ఏదైనా ఆటోమేటెడ్ డేటా వెలికితీత నిషేధించబడిందని స్పష్టంగా పేర్కొంటున్నాయి. బోట్ యాక్టివిటీ కారణంగా కంపెనీల మధ్య చాలా వ్యాజ్యాలు ఉన్నాయి.
డేటా మైనింగ్ మరియు డేటా వెలికితీత మధ్య కీలక తేడాలు
- డేటా మైనింగ్‌ను డేటాబేస్‌లలో నాలెడ్జ్ డిస్కవరీ అని కూడా పిలుస్తారు, నాలెడ్జ్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్, డేటా/నమూనా విశ్లేషణ, సమాచార సేకరణ. డేటా వెలికితీత అనేది వెబ్ డేటా వెలికితీత, వెబ్ క్రాలింగ్, డేటా మైనింగ్ మొదలైన వాటితో పరస్పరం మార్చుకోబడుతుంది.
- డేటా మైనింగ్ పరిశోధన ప్రధానంగా నిర్మాణాత్మక డేటాపై ఆధారపడి ఉంటుంది, అయితే డేటా మైనింగ్‌లో ఇది సాధారణంగా నిర్మాణాత్మకమైన లేదా పేలవంగా నిర్మాణాత్మక మూలాల నుండి సంగ్రహించబడుతుంది.
- డేటా మైనింగ్ యొక్క లక్ష్యం విశ్లేషణ కోసం డేటాను మరింత ఉపయోగకరంగా చేయడం. డేటా వెలికితీత అనేది డేటాను నిల్వ చేయడానికి లేదా ప్రాసెస్ చేయడానికి ఒకే స్థలంలో సేకరించడం.
- డేటా మైనింగ్‌లో విశ్లేషణ నమూనాలు లేదా పోకడలను గుర్తించడానికి గణిత పద్ధతులపై ఆధారపడి ఉంటుంది. డేటా వెలికితీత అనేది ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు లేదా మూలాలను క్రాల్ చేయడానికి డేటా వెలికితీత సాధనాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
- డేటా మైనింగ్ యొక్క లక్ష్యం గతంలో తెలియని లేదా విస్మరించబడిన వాస్తవాలను కనుగొనడం, అయితే డేటా వెలికితీత ఇప్పటికే ఉన్న సమాచారంతో వ్యవహరిస్తుంది.
- డేటా మైనింగ్ చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది మరియు వ్యక్తులకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి పెద్ద పెట్టుబడులు అవసరం. డేటా వెలికితీత, సరైన సాధనంతో ఉపయోగించినప్పుడు, చాలా సులభం మరియు ఖర్చుతో కూడుకున్నది.
డేటాలో గందరగోళం చెందకుండా ప్రారంభకులకు మేము సహాయం చేస్తాము. మేము ప్రత్యేకంగా ఖబ్రా నివాసితుల కోసం ప్రమోషనల్ కోడ్‌ను రూపొందించాము HABR, బ్యానర్‌పై సూచించిన తగ్గింపుకు అదనంగా 10% తగ్గింపును అందిస్తోంది.
మరిన్ని కోర్సులు
ఫీచర్ చేసిన కథనాలు
మూలం: www.habr.com