ডেটা ম্যানিপুলেশনের জন্য Advanced Nodes

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।