Какие существуют методы извлечения данных из больших баз данных?

Некоторые методы извлечения данных из больших баз данных:

• Веб-скрейпинг и парсинг. datafinder.ru Автоматизированное извлечение данных с веб-сайтов с помощью специальных инструментов и библиотек (например, BeautifulSoup (Python) или Selenium). datafinder.ru
• Запросы и экспорт баз данных. datafinder.ru В реляционных базах данных для запросов и экспорта используется SQL. datafinder.ru Можно извлекать конкретные данные, целые таблицы или объединить сразу несколько таблиц. datafinder.ru
• Вызовы API и интеграция данных. datafinder.ru При работе с веб-сервисами и приложениями для запроса данных в структурированном формате (обычно JSON или XML) используются вызовы API. datafinder.ru
• Обработка естественного языка (NLP). blogs.epsilonmetrics.ru Метод позволяет интерпретировать и анализировать человеческую речь. blogs.epsilonmetrics.ru NLP может обрабатывать огромные объёмы неструктурированных текстовых данных из электронных писем, социальных сетей и аудио. blogs.epsilonmetrics.ru
• Интеллектуальное распознавание символов (ICR). blogs.epsilonmetrics.ru Метод использует машинное обучение для интерпретации рукописного текста и различных шрифтов. blogs.epsilonmetrics.ru
• Сопоставление текста с шаблонами. blogs.epsilonmetrics.ru Метод использует предопределённые шаблоны (регулярные выражения) для идентификации определённых последовательностей символов в тексте. blogs.epsilonmetrics.ru
• Интеллектуальный анализ данных. blogs.epsilonmetrics.ru Машинное обучение и статистические методы используются для извлечения скрытых закономерностей из больших массивов данных. blogs.epsilonmetrics.ru