مارک پلاس

تکنولوژی نوین اینترنتی

جمع‌آوری داده (Data Collection)

دسته‌بندی‌ها

جمع‌آوری داده (Data Collection)

📊 مقاله جامع درباره جمع‌آوری داده (Data Collection)

🔰 مقدمه

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.


🧩 تعریف جمع‌آوری داده

Data Collection به فرآیند سیستماتیک دریافت و ذخیره داده از منابع مختلف برای استفاده در تحلیل، مدل‌سازی و تصمیم‌گیری گفته می‌شود.


🎯 اهداف جمع‌آوری داده

  • شناخت رفتار کاربران

  • بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار

  • آموزش مدل‌های یادگیری ماشین

  • انجام تحلیل‌های آماری

  • طراحی داشبوردهای مدیریتی


🔍 انواع داده‌ها

نوع دادهتوضیح
ساخت‌یافته (Structured)داده‌های جدولی، مثل دیتابیس SQL
نیمه‌ساخت‌یافته (Semi-Structured)مثل JSON، XML
غیرساخت‌یافته (Unstructured)عکس، صدا، ویدیو، متن

🧰 روش‌ها و ابزارهای جمع‌آوری داده

1. 🔌 جمع‌آوری از APIها

اتصال به سرویس‌هایی مانند Twitter API، Google Maps API و غیره.

python
import requests url = "https://api.example.com/data" response = requests.get(url) data = response.json()

2. 🕸️ Web Scraping

استخراج داده از وب‌سایت‌ها با ابزارهایی مانند BeautifulSoup یا Scrapy.

python
from bs4 import BeautifulSoup import requests res = requests.get("https://example.com") soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') titles = [t.text for t in soup.find_all('h2')]

3. 📄 پرسش‌نامه‌ها و فرم‌ها

استفاده از Google Forms، Typeform یا طراحی فرم اختصاصی.

4. 📦 جمع‌آوری فایل‌های محلی (Local Files)

خواندن داده از CSV، Excel، JSON، یا پایگاه داده‌ها.

python
import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv")

5. 📡 حسگرها و IoT

جمع‌آوری داده از دستگاه‌های فیزیکی مانند GPS، دوربین‌ها، RFID، دما و غیره.

6. 🎥 جمع‌آوری داده ویدیویی

در پروژه‌هایی مثل نظارت تصویری، رانندگی خودکار، یا پردازش چهره.


⚙️ ابزارهای مفید

ابزارکاربرد
Python + Requests/BeautifulSoup/ScrapyWeb Scraping
Postmanتست و بررسی APIها
Google Forms / Microsoft Formsطراحی فرم‌های جمع‌آوری داده
Apache Kafkaجمع‌آوری داده لحظه‌ای (Stream)
MQTT / Node-REDجمع‌آوری داده از IoT

🚧 چالش‌ها

چالشتوضیح
کیفیت پایین داده‌هاوجود داده ناقص یا نادرست
حجم بالانیاز به ابزارهای مقیاس‌پذیر مثل Hadoop
حریم خصوصیرعایت قوانین GDPR و رضایت کاربران
تنوع فرمت‌هانیاز به تبدیل داده به فرمت مناسب

📊 نمونه پروژه: جمع‌آوری قیمت محصولات از دیجی‌کالا

python
import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://www.digikala.com/search/?q=iphone' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} res = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') for item in soup.select('div.p-product-card'): title = item.select_one('a').text.strip() print("🔹 محصول:", title)

نکته: برای استفاده واقعی از داده‌های سایت‌ها، رعایت قوانین و شرایط استفاده الزامی است.


🎓 منابع یادگیری


🧠 جمع‌بندی

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.

محتوای مرتبط

پست‌های مرتبط