تکنولوژی نوین اینترنتی
جمعآوری داده اولین و مهمترین گام در هر پروژه تحلیل داده، یادگیری ماشین یا استخراج دانش محسوب میشود. کیفیت دادههای جمعآوریشده مستقیماً روی نتیجه تحلیل یا مدل نهایی تأثیر میگذارد.
Data Collection به فرآیند سیستماتیک دریافت و ذخیره داده از منابع مختلف برای استفاده در تحلیل، مدلسازی و تصمیمگیری گفته میشود.
شناخت رفتار کاربران
بهینهسازی فرآیندهای کسبوکار
آموزش مدلهای یادگیری ماشین
انجام تحلیلهای آماری
طراحی داشبوردهای مدیریتی
نوع داده | توضیح |
---|---|
ساختیافته (Structured) | دادههای جدولی، مثل دیتابیس SQL |
نیمهساختیافته (Semi-Structured) | مثل JSON، XML |
غیرساختیافته (Unstructured) | عکس، صدا، ویدیو، متن |
اتصال به سرویسهایی مانند Twitter API، Google Maps API و غیره.
استخراج داده از وبسایتها با ابزارهایی مانند BeautifulSoup یا Scrapy.
استفاده از Google Forms، Typeform یا طراحی فرم اختصاصی.
خواندن داده از CSV، Excel، JSON، یا پایگاه دادهها.
جمعآوری داده از دستگاههای فیزیکی مانند GPS، دوربینها، RFID، دما و غیره.
در پروژههایی مثل نظارت تصویری، رانندگی خودکار، یا پردازش چهره.
ابزار | کاربرد |
---|---|
Python + Requests/BeautifulSoup/Scrapy | Web Scraping |
Postman | تست و بررسی APIها |
Google Forms / Microsoft Forms | طراحی فرمهای جمعآوری داده |
Apache Kafka | جمعآوری داده لحظهای (Stream) |
MQTT / Node-RED | جمعآوری داده از IoT |
چالش | توضیح |
---|---|
کیفیت پایین دادهها | وجود داده ناقص یا نادرست |
حجم بالا | نیاز به ابزارهای مقیاسپذیر مثل Hadoop |
حریم خصوصی | رعایت قوانین GDPR و رضایت کاربران |
تنوع فرمتها | نیاز به تبدیل داده به فرمت مناسب |
نکته: برای استفاده واقعی از دادههای سایتها، رعایت قوانین و شرایط استفاده الزامی است.
جمعآوری داده مرحلهای حیاتی در علم داده است. بسته به نیاز پروژه، ممکن است دادهها از API، سایتها، فرمها، یا سنسورها دریافت شوند. انتخاب روش مناسب به نوع داده، بودجه، منابع فنی و اهداف پروژه بستگی دارد.