Некоторые методы извлечения данных из разных форматов информации:

Для работы с неструктурированными данными используют, например:

• Интеллектуальное распознавание символов (ICR). 1 Метод использует машинное обучение для интерпретации рукописного текста и различных шрифтов. 1
• Сопоставление текста с шаблонами. 1 Метод использует предопределённые шаблоны (регулярные выражения) для идентификации определённых последовательностей символов в тексте. 1
• Интеллектуальный анализ данных. 1 Машинное обучение и статистические методы используются для извлечения скрытых закономерностей из больших массивов данных. 1
• Тематическое моделирование. 1 Метод машинного обучения без контроля определяет группы связанных слов в текстах, позволяет анализировать неструктурированные отзывы клиентов и выявлять тенденции рынка. 1
• Глубокое обучение. 1 Подмножество искусственного интеллекта, которое определяет сложные закономерности в данных, таких как изображения, текст и звуки. 1

Для работы со структурированными данными используют, например:

• SQL-запросы. 1 Применяются для извлечения данных на основе конкретных критериев. 1
• API. 1 Автоматизирует доступ к данным, позволяет получать информацию из CRM-систем, ERP или облачных сервисов. 1
• Экспорт. 1 Данные можно выгрузить в удобные форматы (CSV, Excel) для дальнейшего анализа или импорта в другие системы. 1

Для извлечения данных из веб-сайтов используют веб-скрейпинг и парсинг. 2 Для этого применяют инструменты и библиотеки, такие как BeautifulSoup (Python) или Selenium. 2

Для извлечения данных из PDF-документов используют библиотеки, например PyPDF2 (Python) или PDFMiner. 2

Для сбора данных с датчиков и устройств IoT используют различные протоколы связи (например, MQTT, HTTP, CoAP). 2

Ручное извлечение используют, когда автоматизированные методы извлечения данных по какой-либо причине недоступны. 2