Knime তে ডেটা ম্যানিপুলেশন

KNIME একটি শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম যা ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের জন্য বিস্তৃত টুলস এবং মডিউল সরবরাহ করে। এর মধ্যে ডেটা ম্যানিপুলেশন (Data Manipulation) প্রক্রিয়ার জন্য বিভিন্ন কার্যকরী উপকরণ রয়েছে, যার মাধ্যমে আপনি ডেটাকে সহজেই প্রস্তুত করতে এবং বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করতে পারেন। এখানে KNIME এ ডেটা ম্যানিপুলেশন সংক্রান্ত কিছু মূল কাজ এবং তাদের প্রক্রিয়া আলোচনা করা হলো।

১. ডেটা লোড (Data Loading)

ডেটা লোড একটি প্রাথমিক স্টেপ, যা আপনাকে বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা ইনপুট করার সুযোগ দেয়। KNIME বিভিন্ন ধরনের ডেটা সোর্স সাপোর্ট করে, যেমন:

• CSV, Excel, JSON, XML ফাইল
• ডাটাবেস (SQL, MySQL, PostgreSQL ইত্যাদি)
• Hadoop এবং Spark সংযোগ

নোড:

• File Reader (CSV, Excel)
• Database Reader (SQL Database)
• JSON Reader (JSON ফাইল থেকে ডেটা লোড)

২. ডেটা ক্লিনিং (Data Cleaning)

ডেটা ক্লিনিং হল ম্যানিপুলেশনের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যেখানে ভুল বা অনুপস্থিত ডেটা সংশোধন করা হয়। KNIME এ বিভিন্ন নোড ব্যবহার করে আপনি ডেটার গুণমান উন্নত করতে পারেন।

কিছু সাধারণ কাজ:

• Missing Data Handling: মিসিং ডেটা পূর্ণ করা বা সরিয়ে ফেলা।
• Outlier Detection: অস্বাভাবিক মান চিহ্নিত এবং সরিয়ে ফেলা।
• Duplicate Row Removal: ডুপ্লিকেট রো সরানো।

নোড:

• Missing Value (মিসিং ভ্যালু পূর্ণ করা)
• Row Filter (রো ফিল্টারিং)
• Duplicate Row Filter (ডুপ্লিকেট রো সরানো)

৩. ডেটা ট্রান্সফরমেশন (Data Transformation)

ডেটা ট্রান্সফরমেশন হল এমন প্রক্রিয়া যেখানে ডেটাকে একটি নতুন আকারে রূপান্তরিত করা হয়। KNIME এর মাধ্যমে আপনি ডেটা ফরম্যাট পরিবর্তন, ক্যালকুলেশন, এবং বিভিন্ন ধরণের পরিবর্তন করতে পারবেন।

কিছু সাধারণ কাজ:

• Column Rename: কলামের নাম পরিবর্তন করা।
• Column Filter: অপ্রয়োজনীয় কলাম সরানো।
• Mathematical Operations: গাণিতিক অপারেশন যেমন যোগ, বিয়োগ, গুণ, ভাগ ইত্যাদি করা।
• String Manipulation: স্ট্রিং ডেটা ম্যানিপুলেশন, যেমন ক্যাপিটালাইজেশন, সাবস্ট্রিং বের করা, ইত্যাদি।

নোড:

• Column Rename (কলাম নাম পরিবর্তন)
• Math Formula (গাণিতিক ক্যালকুলেশন)
• String Manipulation (স্ট্রিং ম্যানিপুলেশন)
• Column Filter (কলাম ফিল্টার)

৪. ডেটা ফিল্টারিং (Data Filtering)

ডেটা ফিল্টারিং হল সেই প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে নির্দিষ্ট শর্ত পূর্ণ না হওয়া রো বা কলামগুলো সরিয়ে ফেলা হয়। এই কাজটি ডেটার মধ্যে প্রাসঙ্গিক ইনফরমেশন আলাদা করতে সাহায্য করে।

কিছু সাধারণ কাজ:

• Row Filtering: নির্দিষ্ট শর্তের ভিত্তিতে রো ফিল্টার করা।
• Column Filtering: অপ্রয়োজনীয় কলাম ফিল্টার করা।

নোড:

• Row Filter (রো ফিল্টার)
• Column Filter (কলাম ফিল্টার)

৫. ডেটা অ্যাগ্রিগেশন (Data Aggregation)

ডেটা অ্যাগ্রিগেশন হল একটি প্রক্রিয়া যেখানে একটি নির্দিষ্ট কৌশলের মাধ্যমে ডেটাকে সারাংশ আকারে তৈরি করা হয়। এটি বিশেষত গ্রুপিং, গড়, মোট, বা অন্যান্য পরিসংখ্যানের জন্য ব্যবহৃত হয়।

কিছু সাধারণ কাজ:

• Group By: গ্রুপিং করে গড়, মোট, মিন, ম্যাক্স ইত্যাদি বের করা।
• Pivoting: ডেটাকে পিভট করা, যাতে এটি আরও বেশি উপকারী এবং সংক্ষেপে দেখানো যায়।

নোড:

• GroupBy (গ্রুপবাই অপারেশন)
• Pivoting (পিভট টেবিল তৈরি)

৬. ডেটা মর্জিং (Data Merging)

ডেটা মর্জিং বা জোড়ানোর মাধ্যমে দুটি বা ততোধিক ডেটাসেট একত্রিত করা হয়। KNIME এ এটি বিভিন্ন ফাইল বা ডেটা সোর্স একত্রিত করতে ব্যবহৃত হয়।

কিছু সাধারণ কাজ:

• Join: দুইটি ডেটাসেটের মধ্যে জোড় যোগ করা, যেমন INNER JOIN, LEFT JOIN ইত্যাদি।
• Concatenate: একাধিক ডেটাসেটকে একত্রিত করা।

নোড:

• Joiner (JOIN অপারেশন)
• Concatenate (ডেটাসেট একত্রিত করা)

৭. ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন (Data Visualization)

ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন হল ডেটার গ্রাফিক্যাল রিপ্রেজেন্টেশন তৈরি করা, যাতে আপনি ডেটার প্যাটার্ন এবং ইনসাইট সহজে বুঝতে পারেন। KNIME বিভিন্ন ধরনের গ্রাফ এবং চার্ট তৈরি করার জন্য সমর্থন প্রদান করে।

কিছু সাধারণ কাজ:

• Bar Chart: বার চার্ট তৈরি করা।
• Pie Chart: পাই চার্ট তৈরি করা।
• Line Graph: লাইন গ্রাফ তৈরি করা।

নোড:

• Bar Chart (বার চার্ট তৈরি)
• Line Plot (লাইন গ্রাফ তৈরি)
• Pie Chart (পাই চার্ট তৈরি)

৮. ডেটা এক্সপোর্ট (Data Export)

একবার ডেটা প্রস্তুত হয়ে গেলে, আপনি সেটি বিভিন্ন ফরম্যাটে এক্সপোর্ট করতে পারেন যেমন CSV, Excel, SQL ডাটাবেস ইত্যাদি।

কিছু সাধারণ কাজ:

• Export to CSV/Excel: ডেটা CSV বা Excel ফাইলে এক্সপোর্ট করা।
• Export to Database: ডেটা ডাটাবেসে সংরক্ষণ করা।

নোড:

• CSV Writer (CSV ফাইলে এক্সপোর্ট)
• Excel Writer (Excel ফাইলে এক্সপোর্ট)

সারাংশ

KNIME একটি শক্তিশালী ডেটা প্রক্রিয়াকরণ প্ল্যাটফর্ম যা বিভিন্ন ধরনের ডেটা ম্যানিপুলেশন টুলস এবং মডিউল সরবরাহ করে। আপনি সহজেই ডেটা লোড, ক্লিনিং, ট্রান্সফরমেশন, ফিল্টারিং, গ্রুপিং, জোয়েনিং, অ্যাগ্রিগেশন, ভিজুয়ালাইজেশন এবং এক্সপোর্ট করতে পারবেন KNIME এর মাধ্যমে। এর গ্রাফিক্যাল ইউজার ইন্টারফেস এবং মডুলার ডিজাইন ডেটা ম্যানিপুলেশনকে আরও সহজ এবং কার্যকরী করে তোলে।

KNIME এ Data Aggregation এবং Grouping দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল যা ডেটা সেট থেকে ইনসাইট বের করতে ব্যবহৃত হয়। GroupBy Node এটি একটি মূল নোড যা ডেটা গ্রুপিং এবং এগ্রিগেশন করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এই নোডটি বিভিন্ন রকমের ডেটা বিশ্লেষণ এবং সংক্ষিপ্ত ফলাফল তৈরি করতে সহায়ক।

GroupBy Node পরিচিতি

GroupBy Node KNIME এ ব্যবহৃত একটি নোড যা ডেটা সেটের উপর গ্রুপিং এবং এগ্রিগেশন সম্পাদন করে। এটি মূলত একটি নির্দিষ্ট ক্যাটেগোরিক্যাল ফিল্ড বা কলাম দ্বারা ডেটাকে গ্রুপ করতে এবং তারপর প্রতিটি গ্রুপের জন্য কিছু গণনামূলক কাজ (যেমন গড়, সর্বাধিক, সর্বনিম্ন, সমষ্টি) সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়।

GroupBy Node এর কাজের প্রক্রিয়া:

1. ডেটা গ্রুপিং:
   • প্রথমে GroupBy Node একটি বা একাধিক কলামের উপর ভিত্তি করে ডেটাকে গ্রুপ করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার ডেটাতে "Country" কলাম থাকে, তবে আপনি গ্রুপিং করতে পারেন যাতে প্রতিটি দেশের জন্য আলাদা আলাদা রেকর্ড তৈরি হয়।
2. এগ্রিগেশন:
   • এরপর, গ্রুপ করার পর, GroupBy Node প্রতিটি গ্রুপের জন্য নির্দিষ্ট কিছু এগ্রিগেশন অপারেশন সম্পাদন করতে পারে। যেমন:
     • গড় (Average)
     • সর্বাধিক (Maximum)
     • সর্বনিম্ন (Minimum)
     • মোট (Sum)
     • গণনা (Count)
     • ইউনিক ভ্যালু (Unique)
3. ফলাফল আউটপুট:
   • গ্রুপিং এবং এগ্রিগেশন সম্পন্ন হলে, GroupBy Node ফলাফল হিসেবে একটি নতুন টেবিল তৈরি করে, যেখানে প্রতিটি গ্রুপের জন্য এগ্রিগেটেড ডেটা দেখা যাবে।

GroupBy Node কনফিগারেশন

1. Input Ports:
   • GroupBy Node এর Input পোর্টে ডেটাসেট আনা হয়, যার উপর গ্রুপিং এবং এগ্রিগেশন হবে।
2. Column Selection:
   • "Groups" ট্যাব থেকে আপনি ডেটা গ্রুপ করার জন্য এক বা একাধিক কলাম নির্বাচন করতে পারেন। এই কলামগুলোর ভিত্তিতে গ্রুপিং করা হবে।
3. Aggregation Settings:
   • "Manual Aggregation" ট্যাব থেকে আপনি প্রতিটি গ্রুপের জন্য কি ধরনের এগ্রিগেশন করতে চান তা নির্ধারণ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:
     • Sum: গোষ্ঠীভুক্ত ডেটার জন্য মোট মান।
     • Average: গোষ্ঠীভুক্ত ডেটার জন্য গড় মান।
     • Count: প্রতিটি গ্রুপে কতগুলো রেকর্ড আছে তা গণনা করা।
     • Maximum/Minimum: প্রতিটি গ্রুপের মধ্যে সর্বোচ্চ বা সর্বনিম্ন মান বের করা।
4. Missing Value Handling:
   • আপনি যদি missing values চান, তবে সেখানে ডিফল্ট মান নির্বাচন করতে পারেন বা কোনো অপারেশন ছাড়া সেগুলো বাদ দিতে পারেন।
5. Output Ports:
   • Output পোর্টে, আপনি একটি নতুন টেবিল পাবেন, যা গ্রুপিং এবং এগ্রিগেশন প্রক্রিয়া শেষে তৈরি হবে।

GroupBy Node ব্যবহার উদাহরণ

ধরা যাক, আপনার কাছে একটি সেলস ডেটাসেট আছে যা নিচের মত দেখতে:

এখন, যদি আপনি Country এর ভিত্তিতে গ্রুপ করতে চান এবং প্রতিটি দেশের জন্য Sales এর Total এবং Average বের করতে চান, তবে GroupBy Node এর মাধ্যমে নিম্নলিখিত প্রক্রিয়া সম্পন্ন করতে হবে:

1. Grouping by: Country কলাম।
2. Aggregation:
   • Sales কলামের জন্য Sum এবং Average নির্বাচন করা।

ফলস্বরূপ, আপনি নিচের আউটপুট পাবেন:

GroupBy Node এর ব্যবহারিক সুবিধা

1. ডেটার সারাংশ তৈরি করা:
   • GroupBy Node ব্যবহার করে আপনি আপনার ডেটার সারাংশ তৈরি করতে পারেন, যা বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ এবং অ্যানালাইসিস করার ক্ষেত্রে উপকারী।
2. ডেটা ক্লাস্টারিং ও শ্রেণীবিভাগ:
   • আপনি যদি ডেটাকে একটি নির্দিষ্ট ক্যাটেগরি অনুযায়ী গ্রুপ করতে চান, তবে GroupBy Node এটি সহজে করতে সহায়ক হয়।
3. রিপোর্ট তৈরি:
   • ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য GroupBy Node খুবই উপকারী, কারণ এটি নির্দিষ্ট গ্রুপের উপর ভিত্তি করে রিপোর্ট তৈরি করতে সহায়তা করে।
4. সংক্ষিপ্ত ফলাফল পাওয়া:
   • বিশাল ডেটাসেটের ক্ষেত্রে GroupBy Node ব্যবহার করে আপনি সংক্ষিপ্ত এবং গুরুত্বপূর্ণ ইনসাইট বের করতে পারেন, যা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রয়োজনীয়।

সারাংশ

GroupBy Node KNIME-এ একটি অত্যন্ত শক্তিশালী টুল যা ডেটা গ্রুপিং এবং এগ্রিগেশন করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি বিভিন্ন ধরনের গণনা এবং সংক্ষেপিত ফলাফল তৈরি করতে সহায়ক, যেমন গড়, সর্বাধিক, সর্বনিম্ন, মোট, ইত্যাদি। আপনি সহজেই আপনার ডেটা সেটের উপর নির্দিষ্ট গ্রুপিং এবং পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করতে GroupBy Node ব্যবহার করতে পারেন, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তে সহায়ক।

ডেটা প্রক্রিয়াকরণে Sorting এবং Filtering অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এগুলি ডেটাকে সহজে বিশ্লেষণযোগ্য এবং কাঙ্খিত আকারে উপস্থাপন করতে সাহায্য করে। Sorting ডেটাকে একটি নির্দিষ্ট ক্রমে সাজানোর প্রক্রিয়া এবং Filtering ডেটাকে কিছু শর্তের ভিত্তিতে নির্বাচন করার প্রক্রিয়া। KNIME-এ এই কাজগুলি বেশ সহজ এবং কার্যকরভাবে করা যায়।

1. Data Sorting Techniques

Sorting হল একটি ডেটাসেটকে একটি নির্দিষ্ট ক্রমে সাজানোর প্রক্রিয়া, যা হয় ক্রমানুসারে (Ascending) বা অবতরণ ক্ৰমে (Descending) হতে পারে।

Sorting এর ব্যবহার:

• ডেটার গুণগত মান বিশ্লেষণ করা
• ডেটার যেকোনো আইটেম বা ভ্যালু প্রদর্শন বা সাজানোর জন্য
• সবচেয়ে ছোট বা সবচেয়ে বড় মান খুঁজে বের করা

KNIME-এ Data Sorting:

1. Sorting Node:
   • KNIME-এ Sorter Node ব্যবহার করে ডেটা সর্ট করা হয়। এটি একটি ColumnSorter নোড যা এক বা একাধিক কলাম ভিত্তিতে ডেটাকে সাজায়।
   1. Node Repository থেকে Sorter নোডটি খুঁজে বের করুন এবং workflow-এ যুক্ত করুন।
   2. Sorting নোডে কনফিগারেশন প্যানেল থেকে:
      • আপনি কোন কলাম/গুলির ভিত্তিতে ডেটা সাজাতে চান তা নির্বাচন করুন।
      • Sort Order নির্বাচন করুন (Ascending বা Descending)।
   3. এরপর Execute ক্লিক করলে, KNIME ডেটাকে নির্দিষ্ট কলাম অনুযায়ী সাজিয়ে দেবে।

Sorting উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনার একটি ডেটাসেট রয়েছে যার মধ্যে Age এবং Name কলাম আছে। যদি আপনি Age কলাম অনুযায়ী ডেটা সাজাতে চান, তাহলে আপনি Sorter Node ব্যবহার করবেন এবং Age কলামকে Ascending বা Descending ক্রমে সাজাতে পারবেন।

2. Data Filtering Techniques

Filtering হল এমন একটি প্রক্রিয়া যেখানে ডেটাকে কিছু নির্দিষ্ট শর্ত বা ক্রাইটেরিয়া অনুযায়ী বাছাই করা হয়। এটি শুধুমাত্র সেই ডেটা রাখতে সহায়ক যা নির্দিষ্ট শর্ত পূর্ণ করে।

Filtering এর ব্যবহার:

• অপ্রয়োজনীয় বা অযাচিত ডেটা বাদ দেওয়া
• ডেটার একটি অংশ বিশ্লেষণ করা, যেমন নির্দিষ্ট একটি মান বা পরিসরের মধ্যে থাকা ডেটা
• বিভিন্ন শর্তের ভিত্তিতে ডেটার নির্বাচন

KNIME-এ Data Filtering:

1. Row Filter Node:
   • KNIME-এ Row Filter নোড ব্যবহার করে আপনি ডেটা ফিল্টার করতে পারেন। এই নোডটি নির্দিষ্ট শর্তের ভিত্তিতে রো নির্বাচন বা বাদ দিতে সহায়ক।
   1. Row Filter Node যোগ করুন এবং কনফিগারেশন প্যানেলে, আপনি কোন কলাম ফিল্টার করতে চান তা নির্বাচন করুন।
   2. Criteria নির্বাচন করুন (যেমন, বড়, ছোট, সমান, বর্গমূল ইত্যাদি) এবং তার মান প্রদান করুন।
   3. এরপর Execute ক্লিক করলে, কেবল সেই রো গুলি নির্বাচন করা হবে যা আপনার প্রদত্ত শর্ত পূর্ণ করে।
2. Column Filter Node:
   • Column Filter নোড ব্যবহার করে আপনি নির্দিষ্ট কলামগুলি বাদ দিতে পারেন বা নির্বাচিত কলামগুলো রেখে বাকী সব ফিল্টার করতে পারেন।

Filtering উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনার একটি ডেটাসেট রয়েছে যেখানে গ্রাহকদের Age, Income এবং Location তথ্য রয়েছে। আপনি যদি শুধুমাত্র Age > 30 এবং Income > 50000 এই শর্তে ডেটা ফিল্টার করতে চান, তাহলে Row Filter নোডে Age এবং Income কলাম নির্বাচন করে সঠিক শর্ত দিয়ে ফিল্টার করতে পারবেন।

3. Data Sorting এবং Filtering এর সাথে KNIME Workflow Customization

KNIME workflow-এ ডেটা সঠিকভাবে সাজানো এবং ফিল্টার করা গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এই কাজগুলি KNIME-এর Sorting এবং Filtering Nodes এর মাধ্যমে খুবই সহজে করা যায়, যা আপনাকে আপনার ডেটা অ্যানালাইসিস এবং মডেলিং কার্যক্রমে সহায়ক।

1. Sorting:
   • Sorting Node দিয়ে আপনি ডেটা সাজিয়ে প্রক্রিয়াকরণ করতে পারেন, যাতে আপনি ডেটার সবচেয়ে ছোট বা সবচেয়ে বড় মান দেখতে পারেন বা কোনো নির্দিষ্ট পরিসরে থাকা ডেটা বের করতে পারেন।
2. Filtering:
   • Filtering Node দিয়ে আপনি শুধু সেই ডেটা নির্বাচন করতে পারেন যা আপনার মডেল বা বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয়, যেমন, নির্দিষ্ট একটি মান বা পরিসরের মধ্যে থাকা ডেটা।

4. Advanced Filtering:

1. Rule-Based Row Filter:

   • KNIME-এ Rule-Based Row Filter নোড ব্যবহার করে আরও কাস্টম ফিল্টার শর্ত তৈরি করা যেতে পারে। এখানে আপনি একটি rule লিখে রো গুলি ফিল্টার করতে পারেন, যেমন:

     $Age$ > 30 AND $Income$ > 50000
     

2. Value Filter:
   • আপনি যদি একটি নির্দিষ্ট কলামের মধ্যে কিছু নির্দিষ্ট মান বা রেঞ্জের মধ্যে থাকা ডেটা ফিল্টার করতে চান, তবে Value Filter নোড ব্যবহার করতে পারেন।

সারাংশ

Sorting এবং Filtering Techniques ডেটা বিশ্লেষণে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। KNIME-এ এই কাজগুলি Sorter Node এবং Row Filter Node এর মাধ্যমে সহজেই সম্পন্ন করা যায়, যা আপনাকে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের কার্যকারিতা বৃদ্ধি করতে সাহায্য করবে। Sorting ডেটাকে নির্দিষ্ট ক্রমে সাজায় এবং Filtering ডেটাকে নির্দিষ্ট শর্তের ভিত্তিতে বাছাই করতে সাহায্য করে, যার মাধ্যমে আপনি আরও পরিষ্কার এবং সুসংগঠিত ডেটা পেতে পারেন।

KNIME-এ ডেটা একত্রিত করার জন্য Concatenate এবং Join নোড দুটি প্রধান নোড। এই নোডগুলি ডেটার বিভিন্ন অংশকে সংযুক্ত বা মিশ্রিত করার জন্য ব্যবহার করা হয়। এখানে আমি দুটি নোডের ব্যবহার এবং তাদের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আলোচনা করব।

১. Concatenate Node

Concatenate Node ব্যবহার করা হয় ডেটা সেটের সারি (rows) একত্রিত করতে, অর্থাৎ বিভিন্ন সোর্স থেকে একাধিক সারি যুক্ত করা। এটি সাধারণত তখন ব্যবহার করা হয় যখন আপনার কাছে একাধিক ডেটাসেট থাকে, এবং আপনি সেগুলির সারি গুলি একত্রিত করতে চান।

Concatenate Node ব্যবহার করার পদক্ষেপ:

1. Concatenate Node যোগ করুন:
   • Node Repository থেকে Concatenate নোডটি খুঁজে বের করুন এবং Workflow Editor-এ ড্র্যাগ করে আনুন।
2. ডেটা ইনপুট সংযোগ করুন:
   • Concatenate Node দুটি বা তার বেশি ডেটা টেবিল ইনপুট হিসাবে নেয়। আপনি যে টেবিলগুলি একত্রিত করতে চান, তাদেরকে Concatenate নোডের ইনপুট পোর্টে সংযুক্ত করুন।
3. নোড কনফিগারেশন:
   • Concatenate নোডে ডিফল্টভাবে অর্ডারিং (column order) এবং কলামের নাম মিলানো হয়। তবে আপনি যদি বিশেষ কোনো কনফিগারেশন পরিবর্তন করতে চান, তাহলে Configure অপশনে ক্লিক করে সেটিংস পরিবর্তন করতে পারেন।
4. নোড এক্সিকিউট করুন:
   • যখন আপনি Concatenate নোডটি সম্পূর্ণভাবে কনফিগার করেন, তখন নোডটি এক্সিকিউট করুন এবং আপনার ডেটা একত্রিত হবে।

Concatenate Node এর সুবিধা:

• একাধিক টেবিলের সারি একত্রিত করা।
• সমস্ত টেবিলের কলাম নাম যদি এক না হয়, তবে ঐ কলামগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে null দিয়ে পূর্ণ করা হয়।

২. Join Node

Join Node ব্যবহার করা হয় দুটি বা তার বেশি টেবিলের কলাম (columns) একত্রিত করতে, অর্থাৎ তাদেরকে কিছু সাধারণ বৈশিষ্ট্য বা কী (key) ব্যবহার করে সংযুক্ত করা। এটি সাধারণত তখন ব্যবহার করা হয় যখন আপনার কাছে একাধিক ডেটাসেট থাকে এবং আপনি তাদের একটি নির্দিষ্ট কলামের মানের ভিত্তিতে একত্রিত করতে চান।

Join Node ব্যবহার করার পদক্ষেপ:

1. Join Node যোগ করুন:
   • Node Repository থেকে Joiner নোডটি খুঁজে বের করুন এবং Workflow Editor-এ ড্র্যাগ করে আনুন।
   • আপনি Joiner (Dictionary Join) বা Joiner (Left Join, Inner Join) এর মতো বিভিন্ন ধরণের Join নোড পেতে পারেন।
2. ডেটা ইনপুট সংযোগ করুন:
   • Join Node দুটি ইনপুট নেয়, যা আপনি যে টেবিলগুলো একত্রিত করতে চান, সেগুলির ইনপুট পোর্টে সংযুক্ত করতে হবে।
3. নোড কনফিগারেশন:
   • Join Node-এ আপনি দুটি টেবিলের মধ্যে যে কলামটি দ্বারা যুক্ত করতে চান তা নির্বাচন করতে পারবেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি টেবিলের "ID" কলাম এবং অন্য টেবিলের "ID" কলাম ব্যবহার করে ডেটা সংযুক্ত করতে পারেন।
   • এটি Inner Join, Left Outer Join, Right Outer Join, Full Outer Join ইত্যাদি হিসেবে কনফিগার করা যেতে পারে।
4. নোড এক্সিকিউট করুন:
   • Join Node কনফিগার করার পর, এক্সিকিউট করুন এবং দুটি টেবিলের কলামগুলি একত্রিত হবে।

Join Node এর সুবিধা:

• একটি নির্দিষ্ট key বা কলামের মাধ্যমে দুটি টেবিল একত্রিত করা।
• বিভিন্ন ধরনের Join অপশন (Inner, Left Outer, Right Outer, Full Outer) নির্বাচন করার সুবিধা।

Concatenate vs Join Node

সারাংশ

• Concatenate Node ব্যবহার করে আপনি একাধিক ডেটা সেটের সারি একত্রিত করতে পারেন। এটি সাধারণত ব্যবহৃত হয় যখন ডেটার কলামগুলো একই থাকে, এবং আপনি তাদের সারিগুলি একত্রিত করতে চান।
• Join Node ব্যবহার করে আপনি দুটি টেবিলের ডেটা একটি সাধারণ কলাম বা কী ব্যবহার করে একত্রিত করতে পারেন। এটি ডেটার মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে এনে কলামগুলির ভিত্তিতে ডেটা সংযুক্ত করে।

দুটি নোডই ডেটা একত্রিত করার জন্য ব্যবহৃত হলেও, তাদের উদ্দেশ্য এবং কাজের ধরণ ভিন্ন। আপনি আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী এগুলোর মধ্যে যেকোনো একটি নির্বাচন করতে পারবেন।

KNIME প্ল্যাটফর্মটি ডেটা ম্যানিপুলেশন, প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের জন্য অনেক ধরনের Advanced Nodes প্রদান করে। এই নোডগুলো আপনার ডেটাকে আরও কার্যকরীভাবে পরিবর্তন, বিশ্লেষণ, এবং প্রস্তুত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। নীচে কিছু গুরুত্বপূর্ণ Advanced Nodes এর আলোচনা করা হলো যা ডেটা ম্যানিপুলেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।

১. Column Filter (কলাম ফিল্টার)

• কাজ: নির্দিষ্ট কলামগুলো নির্বাচন করা বা বাদ দেওয়া।
• ব্যবহার: যখন আপনি একটি ডেটাসেটে অপ্রয়োজনীয় বা অতিরিক্ত কলাম অপসারণ করতে চান, তখন এটি ব্যবহার করা হয়।
• বৈশিষ্ট্য:
  • এটি ডেটার কলামগুলোকে Include বা Exclude করতে সাহায্য করে।
  • আপনি যে কলামগুলো রাখতে চান বা বাদ দিতে চান তা নির্বাচন করতে পারবেন।

২. String Manipulation (স্ট্রিং ম্যানিপুলেশন)

• কাজ: স্ট্রিং ডেটা পরিবর্তন, এক্সট্রাক্ট, কম্বাইন এবং ফরম্যাটিং করা।
• ব্যবহার: নাম, ঠিকানা, তারিখ, ইত্যাদি স্ট্রিং ডেটা পরিবর্তন বা পুনর্গঠন করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
• বৈশিষ্ট্য:
  • স্ট্রিং এর মধ্যে কিছু টেক্সট এক্সট্রাক্ট করা।
  • স্ট্রিংয়ে যোগ, রিপ্লেস বা কনভার্সন করা।

৩. Row Filter (রো ফিল্টার)

• কাজ: নির্দিষ্ট শর্তের ভিত্তিতে ডেটার কিছু রো নির্বাচন বা বাদ দেওয়া।
• ব্যবহার: যদি আপনি কিছু শর্তের উপর ভিত্তি করে ডেটা ফিল্টার করতে চান, যেমন শুধুমাত্র age > 30 বা status = 'active'।
• বৈশিষ্ট্য:
  • শর্তাবলী নির্ধারণ করা (যেমন সংখ্যাতত্ত্ব বা ক্যাটাগোরিক্যাল ফিল্টারিং)।
  • রো গুলি Include বা Exclude করতে পারবেন।

৪. GroupBy (গ্রুপ বাই)

• কাজ: ডেটাকে এক বা একাধিক কলামের ভিত্তিতে গ্রুপিং করা এবং গ্রুপের উপর অপারেশন সম্পাদন করা।
• ব্যবহার: যখন আপনাকে একটি নির্দিষ্ট কলামের ভিত্তিতে ডেটা গ্রুপ করতে হবে, যেমন পণ্যের ক্যাটেগরি অনুসারে মোট বিক্রয় যোগ করা।
• বৈশিষ্ট্য:
  • গ্রুপের মধ্যে গাণিতিক অপারেশন (যেমন গড়, মোট, মিন, ম্যাক্স) করা।
  • কলাম অনুযায়ী গ্রুপিং করা।

৫. Joiner (জয়নার)

• কাজ: দুটি বা একাধিক ডেটাসেট (টেবিল) যোগ করা নির্দিষ্ট শর্তে।
• ব্যবহার: ডেটাসেট একত্রিত করার জন্য যখন দুটি টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক থাকে, যেমন দুটি ডেটাসেটের মধ্যে এক বা একাধিক কলাম ম্যাচ করতে হবে।
• বৈশিষ্ট্য:
  • Left Join, Right Join, Inner Join, এবং Outer Join সহ বিভিন্ন ধরনের জয়েন অপশন।
  • একটি বা একাধিক কলাম নিয়ে যোগদান করা।

৬. Pivoting (পিভটিং)

• কাজ: ডেটাকে পিভট টেবিল তৈরি করে সঠিকভাবে গঠন করা।
• ব্যবহার: টেবিলের মধ্যে থাকা তথ্যকে রুক্ষ আকারে পরিবর্তন করে পিভট টেবিল তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটাকে আরও সহজে বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে।
• বৈশিষ্ট্য:
  • Column to Row বা Row to Column কনভার্সন করা।
  • পিভট আউটপুটে Aggregation ও Summarization করা।

৭. Missing Value (মিসিং ভ্যালু)

• কাজ: মিসিং বা নাল মান পূর্ণ করা বা অপসারণ করা।
• ব্যবহার: ডেটা ক্লিনিং এর জন্য ব্যবহার করা হয়, যখন ডেটাতে মিসিং মান থাকে এবং আপনাকে সেগুলিকে একটি মান দিয়ে পূর্ণ করতে হবে।
• বৈশিষ্ট্য:
  • মিসিং ভ্যালু Mean, Median, Mode বা পূর্ববর্তী/পরবর্তী মান দ্বারা পূর্ণ করা।
  • মিসিং ভ্যালু গুলি অপসারণ বা পূর্ণ করার অপশন।

৮. Column Aggregator (কলাম অ্যাগ্রিগেটর)

• কাজ: একাধিক কলামের উপর সমষ্টি, গড়, গুনফল, ইত্যাদি অপারেশন করা।
• ব্যবহার: একাধিক কলামের তথ্য একত্রিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন গ্রুপিং এর পর বিভিন্ন কলামের উপর গাণিতিক অপারেশন করা।
• বৈশিষ্ট্য:
  • কলামগুলোকে sum, average, count সহ বিভিন্ন অপারেশন করতে পারবেন।

৯. Sorter (সোর্টার)

• কাজ: ডেটাকে নির্দিষ্ট একটি কলাম বা একাধিক কলামের ভিত্তিতে সজ্জিত করা।
• ব্যবহার: ডেটা একটি নির্দিষ্ট কলামের ভিত্তিতে সাজানোর জন্য এটি ব্যবহার করা হয়। যেমন, একটি Date কলামকে অ্যালফাবেটিক্যাল বা ক্রোনোলজিক্যালভাবে সাজানো।
• বৈশিষ্ট্য:
  • Ascending বা Descending অর্ডারে সজ্জিত করা।
  • একাধিক কলামের ভিত্তিতে সজ্জিত করা।

১০. Concatenate (কনক্যাটিনেট)

• কাজ: একাধিক ডেটাসেট একত্রিত করা (রো ভিত্তিক যোগদান)।
• ব্যবহার: দুটি বা একাধিক টেবিলের রো গুলি একত্রিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
• বৈশিষ্ট্য:
  • টেবিলগুলোকে একত্রিত করতে পারবেন যেখানে কলামগুলো একই থাকে।
  • একই কলাম নাম থাকা প্রয়োজন।

১১. Date & Time Operations (ডেট এবং টাইম অপারেশনস)

• কাজ: ডেটা এবং টাইম কলামগুলির উপর বিভিন্ন অপারেশন করা।
• ব্যবহার: ডেটা এবং টাইম কলামের বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন ডেটা ফরম্যাট পরিবর্তন, ডেটার মধ্যে সময়ের পার্থক্য গণনা করা, ইত্যাদি।
• বৈশিষ্ট্য:
  • ডেট টাইম ফরম্যাট কনভার্সন।
  • টাইম ডিফারেন্স গণনা।

১২. Row Splitter (রো স্প্লিটার)

• কাজ: ডেটাসেটকে দুটি ভাগে ভাগ করা।
• ব্যবহার: একটি ডেটাসেট থেকে নির্দিষ্ট শর্তের ভিত্তিতে দুটি বা একাধিক অংশে ভাগ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
• বৈশিষ্ট্য:
  • রো সিলেকশন কন্ডিশনের উপর ভিত্তি করে ডেটাকে ভাগ করা।

সারাংশ

KNIME এ Advanced Nodes ব্যবহার করে ডেটা ম্যানিপুলেশন অত্যন্ত সহজ এবং কার্যকরী হয়। এই নোডগুলো ডেটার ক্লিনিং, প্রক্রিয়াকরণ, বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং এগুলি আপনাকে ডেটার ভ্যালু, ফরম্যাট, এবং স্ট্রাকচার পরিবর্তন করতে সাহায্য করে।