Некоторые методы извлечения данных из больших баз данных:

• Веб-скрейпинг и парсинг. 1 Автоматизированное извлечение данных с веб-сайтов с помощью специальных инструментов и библиотек (например, BeautifulSoup (Python) или Selenium). 1
• Запросы и экспорт баз данных. 1 В реляционных базах данных для запросов и экспорта используется SQL. 1 Можно извлекать конкретные данные, целые таблицы или объединить сразу несколько таблиц. 1
• Вызовы API и интеграция данных. 1 При работе с веб-сервисами и приложениями для запроса данных в структурированном формате (обычно JSON или XML) используются вызовы API. 1
• Обработка естественного языка (NLP). 2 Метод позволяет интерпретировать и анализировать человеческую речь. 2 NLP может обрабатывать огромные объёмы неструктурированных текстовых данных из электронных писем, социальных сетей и аудио. 2
• Интеллектуальное распознавание символов (ICR). 2 Метод использует машинное обучение для интерпретации рукописного текста и различных шрифтов. 2
• Сопоставление текста с шаблонами. 2 Метод использует предопределённые шаблоны (регулярные выражения) для идентификации определённых последовательностей символов в тексте. 2
• Интеллектуальный анализ данных. 2 Машинное обучение и статистические методы используются для извлечения скрытых закономерностей из больших массивов данных. 2