AI डेटा स्क्रैपिंग और डेटा विश्लेषण को कैसे स्वचालित करता है

पिछले कुछ सालों में, AI ने न केवल दोहराए जाने वाले काम को स्वचालित करके बल्कि एक इंसान की तरह "सोचने" और रचनात्मकता के भंडार का दोहन करने की क्षमता विकसित करके हमारे जीवन में क्रांति ला दी है। गंभीरता से, आप में से कितने लोगों ने कविता लिखने के लिए "चैट-जीपीटी" का इस्तेमाल किया है या किसी अन्य प्रेम गीत के लिए "सुनो" का इस्तेमाल किया है?

शायद अब समय आ गया है कि हम उस अंधकारमय समय से बाहर निकलें, जब मनुष्य को सभी उबाऊ नकल कार्यों के लिए जिम्मेदार होना पड़ता था, और अब हम एक अधिक उच्च तकनीक वाले भविष्य की ओर बढ़ रहे हैं, जहां हमें वास्तविक काम करने के लिए छोड़ दिया गया है, उदाहरण के लिए, बातचीत और रणनीतिक योजना बनाना।

एआई के युग में डेटा स्क्रैपिंग

AI के साथ वेब स्क्रैपिंग टूल

आधुनिक समय में, हम आम तौर पर एक या कई स्रोतों से ऑनलाइन डेटा एकत्र करते हैं। थकाऊ प्रक्रिया को स्वचालित किया जा सकता है क्योंकि कटाई की कार्रवाई दोहराई जाती है। ऐसा करने के लिए, कई डेटा संग्रह उपकरण उपलब्ध हैं, या यदि आप चाहें, तो आप उन्हें वेब स्क्रैपिंग टूल कह सकते हैं।

इंटरनेट से डेटा स्क्रैप करने के पुराने तरीके समस्याग्रस्त हो सकते हैं क्योंकि वे लक्ष्य डेटा तक पहुँचने के लिए वेबसाइट के HTML नियम पर निर्भर करते हैं। एक बार HTML संरचना बदल जाने पर, स्क्रैपिंग नियम अमान्य हो जाएगा। यह उल्लेख करना ज़रूरी नहीं है कि आधुनिक वेबसाइटें उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए जावास्क्रिप्ट इंटरैक्शन को शामिल करती हैं, जो डेटा को सटीक रूप से प्राप्त करने की कठिनाई को बढ़ाती है।

हालाँकि, AI की मदद से हम वेबसाइट में होने वाले बदलावों से आसानी से निपट सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक टूल लें। बिना कोड वाले स्क्रैपर टूल के रूप में, ऑक्टोपर्स अपने सहज स्क्रैपिंग इंटरफ़ेस में AI को एकीकृत करने के लिए समर्पित है।

यह वेब पेज तत्वों की स्वतः पहचान को बेहतर बनाने के लिए AI का लाभ उठाता है, जिससे शुरुआती लोगों के लिए स्क्रैपिंग शुरू करना आसान हो जाता है। AI वेब पेजों पर डेटा फ़ील्ड, बटन और अन्य इंटरैक्टिव तत्वों की पहचान करने की सटीकता को बढ़ाता है, जिससे नए उपयोगकर्ताओं के लिए सीखने की प्रक्रिया कम हो जाती है। प्रारंभिक सेटअप को सरल बनाकर, उपयोगकर्ता तकनीकी ज्ञान के बिना जल्दी से प्रभावी स्क्रैपिंग वर्कफ़्लो बना सकते हैं।

अधिक उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए, ऑक्टोपर्स का AI स्क्रैपिंग नियमों को लिखने और समायोजित करने में सहायता कर सकता है। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, AI वेबसाइट संरचनाओं में परिवर्तनों को समायोजित करने के लिए आवश्यक कोड उत्पन्न और संशोधित कर सकता है। यह क्षमता सुनिश्चित करती है कि वेबसाइट विकसित होने पर भी स्क्रैपिंग नियम प्रभावी बने रहें, जिससे मैन्युअल हस्तक्षेप और निरंतर रखरखाव की आवश्यकता कम हो जाती है। उपयोगकर्ता जटिल समायोजन को संभालने के लिए AI पर भरोसा कर सकते हैं, जिससे न्यूनतम व्यवधानों के साथ निरंतर डेटा निष्कर्षण सुनिश्चित होता है।

AI के साथ रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (RPA)

सॉफ्टवेयर और सिस्टम के भीतर या उनके बीच किसी भी दोहरावदार और नियमित चरण को स्वचालित करने के लिए एआई-आधारित आरपीए उपकरण (रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन) भी मौजूद हैं।

कोफ़ैक्स के मुख्य रणनीति अधिकारी क्रिस हफ़ कहते हैं, "रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन एक भौतिक [या] यांत्रिक रोबोट नहीं है।" हालांकि यह कार्यस्थल में सबसे सामान्य और दोहराव वाले कार्यों और प्रक्रियाओं को उच्च मात्रा और गति से पूरा करने के लिए अधिकांश मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन की नकल कर सकता है। उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि आपको फ़ाइलों को एक स्थान से दूसरे स्थान पर ले जाने या माल बुकिंग करने की आवश्यकता है।

ऑटोमेशन में AI के शामिल होने से, काम ज़्यादा बुद्धिमानी से किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, AI नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) का उपयोग करके यह तय करने में मदद कर सकता है कि किस दस्तावेज़ और फ़ाइल को प्रोसेस किया जाना है। AI टेक्स्ट और कंटेंट को पढ़ और समझ सकता है, और उन्हें अलग-अलग ऑटोमेशन वर्कफ़्लो के लिए वर्गीकृत कर सकता है।

हम AI से बात करने के लिए सरल प्राकृतिक भाषा का भी उपयोग कर सकते हैं, इसलिए यह हमारी मांगों के अनुसार और यहां तक कि ऐतिहासिक पैटर्न और स्थितियों के आधार पर हमारे लिए स्वचालित रूप से RPA वर्कफ़्लो का निर्माण कर सकता है। वह समय आ गया है जब AI जीवन और काम में हमारा शक्तिशाली साथी बन सकता है!

एआई के युग में डेटा विश्लेषण

मशीन लर्निंग के जादू से समर्थित, एआई बड़े और जटिल डेटासेट को संसाधित कर सकता है और पैटर्न और विसंगतियों की पहचान करके सटीक भविष्यवाणियां और अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है।

यह सिर्फ संख्याओं के बारे में नहीं है। आजकल AI उससे कहीं अधिक स्मार्ट हो गया है।

एआई डेटा सफाई

चूंकि डेटा का प्रारूप हमेशा एक जैसा नहीं होता है और इसमें अशुद्धियां हो सकती हैं, इसलिए AI, डुप्लिकेट प्रविष्टियों, गलत वर्तनी वाले पते, लुप्त मान, स्थानों के लिए असंगत प्रारूपण आदि जैसी विसंगतियों की पहचान करके डेटा की सफाई और प्रीप्रोसेसिंग में मदद कर सकता है।

ऑक्टोपर्स का AI निकाले गए डेटा की प्रारंभिक सफाई में भी मदद करता है। कच्चे डेटा को फ़िल्टर और परिष्कृत करने के लिए AI एल्गोरिदम लागू करके, उपयोगकर्ता उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट प्राप्त कर सकते हैं जो विश्लेषण के लिए अधिक उपयोगी होते हैं। यह स्वचालित सफाई प्रक्रिया त्रुटियों और विसंगतियों को दूर करने में मदद करती है, जिससे स्वच्छ डेटासेट मिलते हैं जिन्हें कम मैन्युअल प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। नतीजतन, उपयोगकर्ता थकाऊ सफाई कार्यों पर समय बिताने के बजाय डेटा का विश्लेषण करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

एआई डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

एआई ऐसे इंटरैक्टिव चार्ट और ग्राफ़ बना सकता है जो मानवीय आँखों द्वारा अनदेखा किए गए मामूली बदलाव को भी प्रकट करते हैं। एआई सिस्टम को लगातार वास्तविक समय के डेटा के साथ, डैशबोर्ड किसी भी त्वरित कार्रवाई के लिए नवीनतम रुझानों और पैटर्न को प्रतिबिंबित करेगा।

उदाहरण के लिए, थॉटस्पॉट डेटा एक्सप्लोरेशन और विज़ुअलाइज़ेशन को सरल बनाने के लिए एआई और खोज-संचालित इंटरफ़ेस का लाभ उठाता है। यह विभिन्न डेटा स्रोतों से जुड़ता है, एक प्लेटफ़ॉर्म में जानकारी को समेकित करता है, और उपयोगकर्ताओं को तार्किक डेटा मॉडल बनाने की अनुमति देता है जो संबंधों और संदर्भ को परिभाषित करते हैं। थॉटस्पॉट के सर्च बार में प्राकृतिक भाषा क्वेरी टाइप करके, उपयोगकर्ता एआई को प्रासंगिक डेटा की व्याख्या और प्राप्त करने के लिए कह सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म इन क्वेरी के आधार पर इंटरैक्टिव चार्ट, ग्राफ़ और डैशबोर्ड बनाता है, जिसे उपयोगकर्ता आगे कस्टमाइज़ कर सकते हैं।

एआई डेटा अंतर्दृष्टि

मनुष्य के रूप में, हम परिस्थितियों से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में माहिर हैं। लेकिन सबसे निचले स्तर के डेटा विश्लेषकों को भी ग्राफ़ व्याख्या और डेटा प्रोसेसिंग के कौशल में महारत हासिल करने में लंबा समय लगता है। तो, AI का उपयोग करके, हम समय और साथ ही हमें आवश्यक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की लागत को बहुत हद तक बचा सकते हैं। AI, अपनी शक्तिशाली और अथाह NLP (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) क्षमता के साथ, हमें पूर्वानुमान विश्लेषण के साथ-साथ भावना विश्लेषण करने में मदद कर सकता है।

ई-कॉमर्स में, ऑक्टोपर्स वीओसी जैसे एआई-आधारित डेटा विश्लेषण समाधान हजारों कंपनियों को उनके उत्पादों के प्रदर्शन के बारे में पूरी जानकारी प्राप्त करने में मदद करते हैं। ग्राहक प्रोफ़ाइल (कौन, कब, कहाँ, क्यों), सकारात्मक/नकारात्मक प्रतिक्रिया से लेकर अधूरी ज़रूरतों और खरीद से पहले की चिंताओं तक, यह टूल (इसका एक्सटेंशन भी शामिल है) विस्तृत जानकारी प्रदान करता है जो बाद में उत्पाद विकास और मार्केटिंग अभियान दिशा के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है।

मूल्य निगरानी के बारे में, कुछ AI उपकरण इस प्रक्रिया को तेज़ और आसान बना सकते हैं। Competera एक AI-संचालित मूल्य निर्धारण प्लेटफ़ॉर्म है जिसे खुदरा विक्रेताओं को मूल्य निर्धारण रणनीतियों को अनुकूलित करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग के साथ, यह मांग लोच जैसे कई कारकों के आधार पर मूल्य निर्धारण अनुकूलन प्रदान करता है।

यह स्पष्ट है कि AI वास्तव में पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। भविष्य के पैटर्न का पूर्वानुमान लगाकर, AI-आधारित डेटा विश्लेषण उपकरण व्यवसायों को वक्र से आगे रहने में मदद कर सकते हैं।

निष्कर्ष

जैसे-जैसे एआई सीखता और अनुकूलित होता जाएगा, डेटा के सिरदर्द का युग खत्म हो जाएगा। मनुष्य, कमांडर होने के नाते, यह चुनने वाले होंगे कि एआई द्वारा गणना की गई किस संभावना को लिया जाना चाहिए।