বিশৃঙ্খলা থেকে স্বচ্ছতার দিকে আপনার ব্যবসার মুখ ঘুরিয়ে দিন

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) একটি বিশিষ্ট শাখা, অনুভূতি বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে ডেটা প্রিপ্রসেসিং একটি মৌলিক এবং অপরিহার্য পদক্ষেপ। সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ টেক্সচুয়াল ডেটাতে প্রকাশিত আবেগ এবং মনোভাব, যেমন সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট, পণ্য পর্যালোচনা, গ্রাহক প্রতিক্রিয়া এবং অনলাইন মন্তব্যগুলিকে বোঝার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। নির্দিষ্ট পণ্য, পরিষেবা বা বিষয়গুলির প্রতি ব্যবহারকারীদের অনুভূতি বিশ্লেষণ করে, অনুভূতি বিশ্লেষণ মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে যা ব্যবসা এবং সংস্থাগুলিকে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে, জনমতের পরিমাপ করতে এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে সক্ষম করে৷

ডিজিটাল যুগে, ইন্টারনেটে, বিশেষ করে টুইটার, ব্লগ এবং ই-কমার্স ওয়েবসাইটের মতো প্ল্যাটফর্মে উপলব্ধ পাঠ্য তথ্যের প্রাচুর্য, অসংগঠিত ডেটাতে একটি সূচকীয় বৃদ্ধির দিকে পরিচালিত করেছে। এই অসংগঠিত প্রকৃতি সরাসরি বিশ্লেষণের জন্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে, কারণ সঠিক প্রিপ্রসেসিং ছাড়া ঐতিহ্যগত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম দ্বারা অনুভূতি সহজে ব্যাখ্যা করা যায় না।

সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণে ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের লক্ষ্য হল কাঁচা, অসংগঠিত পাঠ্য ডেটাকে একটি কাঠামোগত এবং পরিষ্কার বিন্যাসে রূপান্তর করা যা সহজেই সেন্টিমেন্ট শ্রেণীবিভাগের মডেলগুলিতে খাওয়ানো যেতে পারে। শব্দ এবং অপ্রাসঙ্গিক তথ্য নির্মূল করার সময় পাঠ্য থেকে অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে এই প্রিপ্রসেসিং পর্যায়ে বিভিন্ন কৌশল নিযুক্ত করা হয়। চূড়ান্ত উদ্দেশ্য হল সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ মডেলের কর্মক্ষমতা এবং নির্ভুলতা উন্নত করা।

অনুভূতি বিশ্লেষণে ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের ভূমিকা

সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণের প্রেক্ষাপটে ডেটা প্রিপ্রসেসিং বলতে বোঝায় সেন্টিমেন্ট ক্লাসিফিকেশন কাজের জন্য একটি উপযুক্ত বিন্যাসে রূপান্তরিত করার জন্য কাঁচা পাঠ্য ডেটাতে প্রয়োগ করা কৌশল এবং পদক্ষেপের সেট। পাঠ্য ডেটা প্রায়শই অসংগঠিত হয়, যা অনুভূতি বিশ্লেষণের জন্য সরাসরি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা চ্যালেঞ্জিং করে তোলে। প্রি-প্রসেসিং প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে এবং গোলমাল দূর করতে, অনুভূতি বিশ্লেষণের মডেলগুলির যথার্থতা এবং কার্যকারিতা উন্নত করতে সহায়তা করে।

অনুভূতি বিশ্লেষণে ডেটা প্রিপ্রসেসিং প্রক্রিয়ায় সাধারণত নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি জড়িত থাকে:

• লোয়ারকেসিং: সমস্ত পাঠ্যকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা অভিন্নতা নিশ্চিত করে এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে শব্দের অনুলিপি প্রতিরোধ করে। উদাহরণস্বরূপ, "ভাল" এবং "ভাল" একই শব্দ হিসাবে বিবেচিত হবে
• টোকেনাইজেশন: বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য পাঠ্যকে পৃথক শব্দ বা টোকেনে ভাঙ্গানো অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। টোকেনাইজেশন টেক্সটকে ছোট ছোট ইউনিটে বিভক্ত করে, এটি আরও বিশ্লেষণের জন্য সহজ করে তোলে
• সরানো হচ্ছে যতিচিহ্নসিন্নিবেশ: কমা, পিরিয়ড এবং বিস্ময়বোধক চিহ্নের মতো বিরাম চিহ্নগুলি অনুভূতি বিশ্লেষণে উল্লেখযোগ্যভাবে অবদান রাখে না এবং শব্দ কমাতে সরানো যেতে পারে
• স্টপওয়ার্ড অপসারণ: "the," "এবং," "is" ইত্যাদির মতো সাধারণ শব্দগুলি, স্টপওয়ার্ড হিসাবে পরিচিত, সরিয়ে দেওয়া হয় কারণ তারা অনুভূতি নির্ধারণে সামান্য মূল্য যোগ করে এবং সঠিকতাকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে
• লেম্যাটাইজেশন or স্টেমিং: লেমমাটাইজেশন শব্দকে তাদের বেস বা মূল আকারে কমিয়ে দেয়, যখন স্টেমিং শব্দগুলিকে উপসর্গ এবং প্রত্যয়গুলি সরিয়ে তাদের ভিত্তি আকারে ছাঁটাই করে। এই কৌশলগুলি বৈশিষ্ট্য স্থানের মাত্রিকতা কমাতে এবং শ্রেণীবিভাগের দক্ষতা উন্নত করতে সাহায্য করে
• হ্যান্ডলিং অস্বীকার: পাঠ্যের নেতিবাচকতা, যেমন "ভাল না" বা "পছন্দ করিনি" বাক্যটির অনুভূতি পরিবর্তন করতে পারে। সঠিক অনুভূতি বিশ্লেষণ নিশ্চিত করার জন্য নেতিবাচকদের সঠিকভাবে পরিচালনা করা অপরিহার্য
• ইনটেনসিফায়ার হ্যান্ডলিং: ইনটেনসিফায়ার, যেমন "খুব," "অত্যন্ত," বা "অত্যন্ত", একটি শব্দের অনুভূতি পরিবর্তন করে। এই তীব্রতাগুলিকে যথাযথভাবে পরিচালনা করা সঠিক অনুভূতি ক্যাপচারে সহায়তা করতে পারে
• হ্যান্ডলিং ইমোজি এবং বিশেষ অক্ষর: ইমোজি এবং বিশেষ অক্ষর টেক্সট ডেটাতে সাধারণ, বিশেষ করে সোশ্যাল মিডিয়াতে। সঠিক অনুভূতি বিশ্লেষণের জন্য এই উপাদানগুলিকে সঠিকভাবে প্রক্রিয়া করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ
• বিরল বা কম ফ্রিকোয়েন্সি শব্দ পরিচালনা করা: বিরল বা কম ফ্রিকোয়েন্সি শব্দগুলি অনুভূতি বিশ্লেষণে উল্লেখযোগ্যভাবে অবদান রাখতে পারে না এবং মডেলটিকে সরল করার জন্য সরানো যেতে পারে
• ভেক্টরাইজেশন: মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কাজ করার জন্য প্রক্রিয়াকৃত পাঠ্য ডেটাকে সংখ্যাসূচক ভেক্টরে রূপান্তর করা প্রয়োজন। ব্যাগ-অফ-ওয়ার্ডস (BoW) বা TF-IDF এর মতো কৌশলগুলি সাধারণত এই উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়

ডেটা প্রিপ্রসেসিং হল সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কারণ এটি কার্যকর অনুভূতি শ্রেণীবিভাগের মডেল তৈরির ভিত্তি তৈরি করে। কাঁচা পাঠ্য ডেটাকে একটি পরিষ্কার, কাঠামোগত বিন্যাসে রূপান্তর করে, প্রিপ্রসেসিং অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলিকে বের করতে সাহায্য করে যা পাঠ্যে প্রকাশিত অনুভূতিকে প্রতিফলিত করে।

উদাহরণস্বরূপ, চলচ্চিত্র পর্যালোচনা, পণ্য প্রতিক্রিয়া, বা সামাজিক মিডিয়া মন্তব্যের অনুভূতি বিশ্লেষণ ডেটা প্রিপ্রসেসিং কৌশলগুলি থেকে ব্যাপকভাবে উপকৃত হতে পারে। টেক্সট ডেটা পরিষ্কার করা, স্টপওয়ার্ড অপসারণ, এবং নেগেটিশন এবং ইনটেনসিফায়ারগুলি পরিচালনা করা সেন্টিমেন্ট ক্লাসিফিকেশন মডেলগুলির যথার্থতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে। প্রিপ্রসেসিং কৌশল প্রয়োগ করা নিশ্চিত করে যে অনুভূতি বিশ্লেষণ মডেল পাঠ্যের প্রাসঙ্গিক তথ্যের উপর ফোকাস করতে পারে এবং ব্যবহারকারীদের দ্বারা প্রকাশিত অনুভূতি সম্পর্কে আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।

পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের উপর ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের প্রভাব

পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ একটি উল্লেখযোগ্য গবেষণার ক্ষেত্র যা পূর্বনির্ধারিত বিভাগগুলিতে প্রাকৃতিক ভাষার পাঠ্য নথি বরাদ্দ করে। এই কাজটি বিভিন্ন ডোমেনে অ্যাপ্লিকেশন খুঁজে পায়, যেমন বিষয় সনাক্তকরণ, স্প্যাম ই-মেইল ফিল্টারিং, এসএমএস স্প্যাম ফিল্টারিং, লেখক সনাক্তকরণ, ওয়েব পৃষ্ঠা শ্রেণীবিভাগ, এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ।

পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের প্রক্রিয়াটি সাধারণত প্রিপ্রসেসিং, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন, বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং শ্রেণীবিভাগ সহ বেশ কয়েকটি ধাপ নিয়ে গঠিত।

ভিন্ন ভাষা, ভিন্ন ফলাফল

টেক্সট শ্রেণীবিন্যাস নির্ভুলতার উপর ডেটা প্রিপ্রসেসিং পদ্ধতির প্রভাবের উপর অসংখ্য গবেষণা হয়েছে। এই গবেষণায় অন্বেষণ করা একটি দিক হল প্রি-প্রসেসিং পদ্ধতির কার্যকারিতা ভাষার মধ্যে পরিবর্তিত হয় কিনা।

এই ক্ষেত্রে, একটি গবেষণা ইংরেজি এবং তুর্কি পর্যালোচনার জন্য প্রিপ্রসেসিং পদ্ধতির কর্মক্ষমতা তুলনা করে। ফলাফলগুলি প্রকাশ করেছে যে ইংরেজি পর্যালোচনাগুলি সাধারণত শব্দভাণ্ডার, লেখার শৈলী এবং তুর্কি ভাষার সমষ্টিগত প্রকৃতির পার্থক্যের কারণে উচ্চতর নির্ভুলতা অর্জন করে।

এটি পরামর্শ দেয় যে ভাষা-নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি অনুভূতি বিশ্লেষণের জন্য বিভিন্ন ডেটা প্রিপ্রসেসিং কৌশলগুলির কার্যকারিতা নির্ধারণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতির চাবিকাঠি

পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস নির্ভুলতা উন্নত করতে, গবেষকরা সুপারিশ করেন পদ্ধতিগতভাবে প্রিপ্রসেসিং কৌশলের বিভিন্ন পরিসর সম্পাদন করা। বিভিন্ন প্রিপ্রসেসিং পদ্ধতির সংমিশ্রণ অনুভূতি বিশ্লেষণের ফলাফলের উন্নতিতে উপকারী প্রমাণিত হয়েছে।

উদাহরণস্বরূপ, স্টপওয়ার্ড অপসারণ কিছু ডেটাসেটে শ্রেণীবিভাগের নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পাওয়া গেছে। একই সময়ে, অন্যান্য ডেটাসেটে, বড় হাতের অক্ষরগুলিকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর বা বানান সংশোধনের মাধ্যমে উন্নতি পরিলক্ষিত হয়েছে। এটি একটি প্রদত্ত ডেটাসেটের জন্য সবচেয়ে কার্যকর সমন্বয় সনাক্ত করতে বিভিন্ন প্রিপ্রসেসিং পদ্ধতির সাথে পরীক্ষা করার প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেয়।

ব্যাগ-অফ-ওয়ার্ডস উপস্থাপনা

ব্যাগ-অফ-ওয়ার্ডস (BOW) উপস্থাপনা হল অনুভূতি বিশ্লেষণে একটি বহুল ব্যবহৃত কৌশল, যেখানে প্রতিটি নথিকে শব্দের একটি সেট হিসাবে উপস্থাপন করা হয়। ডেটা প্রিপ্রসেসিং পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের জন্য BOW উপস্থাপনার কার্যকারিতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে।

গবেষকরা বেঞ্চমার্ক টেক্সট কর্পোরায় প্রিপ্রসেসিং পদ্ধতির বিভিন্ন সমন্বয়ের প্রভাব অন্বেষণ করতে ব্যাপক এবং পদ্ধতিগত পরীক্ষা-নিরীক্ষা করেছেন। ফলাফলগুলি পরামর্শ দেয় যে প্রিপ্রসেসিং কৌশলগুলির একটি চিন্তাশীল নির্বাচন সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণের কাজগুলিতে উন্নত নির্ভুলতার দিকে পরিচালিত করতে পারে।

ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয়তা

এই প্রক্রিয়াগুলির নির্ভুলতা, দক্ষতা এবং কার্যকারিতা নিশ্চিত করতে, ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের সময় বেশ কয়েকটি প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে হবে। এই প্রয়োজনীয়তাগুলি অসংগঠিত বা কাঁচা ডেটাকে একটি পরিষ্কার, ব্যবহারযোগ্য বিন্যাসে রূপান্তর করার জন্য প্রয়োজনীয় যা বিভিন্ন ডেটা-চালিত কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

ডেটা সম্পূর্ণতা

ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের জন্য প্রাথমিক প্রয়োজনীয়তাগুলির মধ্যে একটি হল নিশ্চিত করা যে ডেটাসেট সম্পূর্ণ, ন্যূনতম অনুপস্থিত মান সহ। অনুপস্থিত ডেটা ভুল ফলাফল এবং পক্ষপাতদুষ্ট বিশ্লেষণের দিকে নিয়ে যেতে পারে। ডেটা সায়েন্টিস্টদের অবশ্যই অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করার জন্য উপযুক্ত কৌশলগুলির বিষয়ে সিদ্ধান্ত নিতে হবে, যেমন গড় বা মাঝারি মানগুলির সাথে অভিযোজন বা অনুপস্থিত ডেটা সহ উদাহরণগুলি সরানো। পদ্ধতির পছন্দ সামগ্রিক ডেটাসেটে অনুপস্থিত ডেটার প্রভাব এবং নির্দিষ্ট বিশ্লেষণ বা মডেল ব্যবহৃত হওয়ার উপর নির্ভর করে।

তথ্য পরিষ্কার

ডেটা ক্লিনিং হল ডেটাসেটের ত্রুটি, অসঙ্গতি এবং ভুলত্রুটিগুলি সনাক্ত এবং সংশোধন করার প্রক্রিয়া। এতে ডুপ্লিকেট রেকর্ড অপসারণ, বানান ত্রুটি সংশোধন এবং গোলমাল ডেটা পরিচালনা করা জড়িত। ডেটা সংগ্রহের ত্রুটি, সিস্টেমের ত্রুটি বা মানুষের ত্রুটির কারণে ডেটাতে গোলমাল হতে পারে।

এই সমস্যাগুলির সমাধান করে, ডেটা পরিষ্কার করা নিশ্চিত করে যে ডেটাসেটটি অপ্রাসঙ্গিক বা বিভ্রান্তিকর তথ্য থেকে মুক্ত, যা উন্নত মডেলের কর্মক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্য অন্তর্দৃষ্টির দিকে পরিচালিত করে।

ডেটা রূপান্তর

ডেটা ট্রান্সফরমেশনে ডেটাকে বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য উপযুক্ত বিন্যাসে রূপান্তর করা জড়িত। এই ধাপের মধ্যে রয়েছে স্কেলিং সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্য, শ্রেণীগত ভেরিয়েবলের এনকোডিং, এবং আরও ভাল মডেলের অভিন্নতা এবং কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য তির্যক বন্টনগুলিকে রূপান্তর করা।

---

কিভাবে একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়া যায়

---

ডেটা ট্রান্সফরমেশন বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের স্কেলগুলির সাথে মোকাবিলা করার ক্ষেত্রেও একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, অ্যালগরিদমগুলিকে বিশ্লেষণের সময় প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে সমানভাবে আচরণ করতে সক্ষম করে।

নয়েজ হ্রাস

ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের অংশ হিসাবে, ডেটার গুণমান বাড়ানোর জন্য শব্দ কমানো গুরুত্বপূর্ণ। নয়েজ বলতে এলোমেলো ত্রুটি বা অপ্রাসঙ্গিক ডেটা পয়েন্ট বোঝায় যা মডেলিং প্রক্রিয়াকে বিরূপভাবে প্রভাবিত করতে পারে।

বিনিং, রিগ্রেশন এবং ক্লাস্টারিংয়ের মতো কৌশলগুলি ডেটাকে মসৃণ এবং ফিল্টার করতে, শব্দ কমাতে এবং ডেটাসেটের সামগ্রিক গুণমান উন্নত করতে নিযুক্ত করা হয়।

ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং

ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা উন্নত করতে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা বা ডেটাসেট থেকে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা জড়িত। মডেলের সঠিকতা এবং দক্ষতার জন্য বৈশিষ্ট্যগুলির সঠিক সেট নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং অপ্রাসঙ্গিক বা অপ্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি দূর করতে সাহায্য করে, নিশ্চিত করে যে মডেলটি ডেটার সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য দিকগুলিতে ফোকাস করে।

ভারসাম্যহীন ডেটা পরিচালনা করা

কিছু ডেটাসেটে, ক্লাসের বণ্টনে ভারসাম্যহীনতা থাকতে পারে, যা পক্ষপাতদুষ্ট মডেল ভবিষ্যদ্বাণীর দিকে পরিচালিত করে। ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ে ক্লাসের ভারসাম্য এবং মডেলের পক্ষপাত রোধ করার জন্য ওভারস্যাম্পলিং এবং আন্ডারস্যাম্পলিং-এর মতো কৌশলগুলি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত।

ন্যায্য এবং সঠিক ফলাফল নিশ্চিত করতে শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদমগুলিতে এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।

বিভিন্ন উপাদানের মিশ্রনের তথ্য

ডেটা ইন্টিগ্রেশনে বিভিন্ন উত্স এবং ফর্ম্যাটগুলি থেকে ডেটা একত্রিত এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটাসেটে যুক্ত করা জড়িত। এটি নিশ্চিত করে যে বিশ্লেষণ বা মডেলিংয়ে ব্যবহৃত ডেটা ব্যাপক এবং ব্যাপক।

ইন্টিগ্রেশন তথ্যের একটি ব্যাপক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে ডেটার নকল এবং অপ্রয়োজনীয়তা এড়াতেও সাহায্য করে।

অনুসন্ধানমূলক তথ্য বিশ্লেষণ (EDA)

ডেটা প্রিপ্রসেস করার আগে, ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝার জন্য, প্যাটার্ন শনাক্ত করতে, বহিরাগতদের সনাক্ত করতে এবং অনুপস্থিত মানগুলিকে যাচাই করার জন্য অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ পরিচালনা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

EDA ডেটা বিতরণের অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এবং উপযুক্ত প্রিপ্রসেসিং কৌশল নির্বাচনের বিষয়ে অবহিত করে।

ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের সময় এই প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করে, সংস্থাগুলি তাদের ডেটা-চালিত বিশ্লেষণ, মেশিন লার্নিং মডেল এবং ডেটা মাইনিং প্রচেষ্টার যথার্থতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করতে পারে। সঠিক ডেটা প্রিপ্রসেসিং সফল ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের ভিত্তি তৈরি করে এবং ব্যবসাগুলিকে তাদের ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করার ক্ষমতা দেয়।

2023 এর সেরা ডেটা প্রিপ্রসেসিং সরঞ্জামগুলি কী কী?

2023 সালে, ডেটা বিজ্ঞানী এবং বিশ্লেষকদের জন্য অনেকগুলি ডেটা প্রিপ্রসেসিং টুল শীর্ষ পছন্দ হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে। এই সরঞ্জামগুলি জটিল ডেটা প্রস্তুতির কাজগুলি দক্ষতার সাথে পরিচালনা করার জন্য বিস্তৃত কার্যকারিতা অফার করে।

এখানে 2023 এর সেরা ডেটা প্রিপ্রসেসিং সরঞ্জামগুলির মধ্যে কয়েকটি রয়েছে:

মাইক্রোসফ্ট পাওয়ার দ্বি

মাইক্রোসফ্ট পাওয়ার বিআই একটি ব্যাপক ডেটা প্রস্তুতির সরঞ্জাম যা ব্যবহারকারীদের একাধিক জটিল ডেটা উত্সের সাথে প্রতিবেদন তৈরি করতে দেয়। এটি নিরাপদে বিভিন্ন উত্সের সাথে একীকরণের প্রস্তাব দেয় এবং প্রতিবেদন তৈরির জন্য একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ ইন্টারফেস বৈশিষ্ট্যযুক্ত করে।

টুলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অ্যাট্রিবিউটের নাম এবং রিপোর্টের জন্য সংক্ষিপ্ত বিবরণ প্রদানের জন্য AI ক্ষমতাকে নিয়োগ করে, এটি ব্যবহার করা সহজ এবং ডেটা প্রস্তুতির জন্য দক্ষ করে তোলে।

সাম্প্রতিক সপ্তাহগুলিতে, মাইক্রোসফ্ট রয়েছে মাইক্রোসফ্ট ফ্যাব্রিকে পাওয়ার বিআই অন্তর্ভুক্ত, যা এটি আপনার ডেটা সমস্যার নিখুঁত সমাধান হিসাবে বাজারজাত করে।

মনের উপরে স্পষ্ট ছবির ন্যায় ছাপ

মূকক একটি শক্তিশালী ডেটা প্রস্তুতির সরঞ্জাম যা ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একটি শক্ত ভিত্তি হিসাবে কাজ করে। এটি প্রায় যেকোনো ডাটাবেসের সাথে সংযোগ করার ক্ষমতার জন্য পরিচিত এবং এটি পুনঃব্যবহারযোগ্য ডেটা প্রবাহ, স্বয়ংক্রিয় পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করে।

এর ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস এবং ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ কার্যকারিতা সহ, মূকনাটি ইন্টারেক্টিভ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে সক্ষম করে, এটি প্রযুক্তিগত এবং অ-প্রযুক্তিগত উভয় ব্যবহারকারীদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।

ট্রাইফ্যাক্টা

ট্রাইফ্যাক্টা হল একটি ডেটা প্রোফাইলিং এবং র্যাংলিং টুল যা এর সমৃদ্ধ বৈশিষ্ট্য এবং ব্যবহারের সহজতার সাথে আলাদা। এটি ডেটা পরিষ্কার এবং প্রস্তুতির জন্য ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং বিশ্লেষকদের বিভিন্ন কার্যকারিতা সরবরাহ করে।

প্ল্যাটফর্মটি মেশিন লার্নিং মডেল সরবরাহ করে, ব্যবহারকারীদের পূর্বনির্ধারিত কোডগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে এবং ব্যবসায়ের প্রয়োজনীয়তা অনুসারে বিকল্পগুলি নির্বাচন করতে সক্ষম করে।

টেলেন্ড

টেলেন্ড ডেটা প্রিপারেশন টুল ডাটা ক্লিনজিং এবং ট্রান্সফর্মেশনের জন্য তার বিস্তৃত টুলের জন্য পরিচিত। এটি ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের অনুপস্থিত মান, আউটলিয়ার, অপ্রয়োজনীয় ডেটা, স্কেলিং, ভারসাম্যহীন ডেটা এবং আরও অনেক কিছু পরিচালনা করতে সহায়তা করে।

উপরন্তু, এটি ডেটা প্রস্তুতির উদ্দেশ্যে মেশিন লার্নিং মডেল সরবরাহ করে।

টোড ডেটা পয়েন্ট

টোড ডেটা পয়েন্ট হল একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব টুল যা এসকিউএল-এর সাথে ডেটা অনুসন্ধান এবং আপডেট করা সহজ এবং দক্ষ করে তোলে। এটির ক্লিক-অফ-এ-বোতাম কার্যকারিতা ব্যবহারকারীদের সহজে প্রশ্নগুলি লিখতে এবং আপডেট করার ক্ষমতা দেয়, এটি ডেটা প্রস্তুতি এবং রূপান্তরের জন্য ডেটা টুলবক্সে একটি মূল্যবান সম্পদ করে তোলে।

পাওয়ার কোয়েরি (মাইক্রোসফট পাওয়ার বিআই এবং এক্সেলের অংশ)

Power Query হল Microsoft Power BI, Excel, এবং অন্যান্য ডেটা অ্যানালিটিক্স অ্যাপ্লিকেশনের একটি উপাদান, যা বিশ্লেষণ এবং প্রতিবেদনের জন্য উপযুক্ত একটি কাঠামোগত বিন্যাসে বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা নিষ্কাশন, রূপান্তর এবং লোড করার (ETL) জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

এটি সহজে ব্যবহারযোগ্য ইন্টারফেসের মাধ্যমে ডেটা প্রস্তুত এবং রূপান্তরকে সহজ করে এবং ডেটা রূপান্তর ক্ষমতার বিস্তৃত পরিসর সরবরাহ করে।

---

বৈশিষ্ট্যযুক্ত চিত্র ক্রেডিট: rawpixel.com এর ছবি on Freepik.

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। মোটরগাড়ি / ইভি, কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• ব্লকঅফসেট। পরিবেশগত অফসেট মালিকানার আধুনিকীকরণ। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://dataconomy.com/2023/07/28/data-preprocessing-steps-requirements/