PHP에서 자동화된 작업과 데이터 마이닝을 수행하는 방법은 무엇입니까?

인터넷의 지속적인 발전으로 점점 더 많은 회사가 자동화된 운영 및 데이터 마이닝에 집중하기 시작했습니다. 일반적으로 사용되는 서버측 프로그래밍 언어인 PHP는 일부 도구와 기술을 통해 자동화된 작업과 데이터 마이닝을 달성할 수도 있습니다. 이 기사에서는 PHP의 자동화된 작업 및 데이터 마이닝을 위한 몇 가지 방법과 도구를 소개합니다.

1. 자동화된 운영

자동화된 운영은 일부 도구와 소프트웨어를 사용하여 수동 개입 정도를 줄여 인건비를 줄이고 효율성과 정확성을 높이는 것을 의미합니다. PHP에서는 다음 방법을 사용하여 자동화된 작업을 구현할 수 있습니다.

1. 작업 계획

PHP는 사용자가 작업 계획을 구현하는 데 도움이 되는 몇 가지 기능과 클래스를 제공하며 그 중 cron이 가장 일반적으로 사용됩니다. Cron은 고정된 간격으로 지정된 작업을 실행하는 데 사용되는 프로그램입니다. Linux 및 Unix 시스템에서 실행될 수 있으며 PHP와 완벽하게 호환됩니다. cron을 통해 정기적인 데이터베이스 백업, 이메일 자동 전송 등과 같은 일부 자동화된 작업을 실현할 수 있습니다.

다음은 cron을 사용하여 정기적인 데이터베이스 백업을 구현하는 예입니다.

0 3 * /usr/bin/mysqldump -uUSERNAME -pPASSWORD DATABASE > /path/to/backup.sql

이 의미 명령은 매일 오전 3시에 백업 명령을 실행하고 백업 결과를 지정된 디렉터리의 backup.sql 파일에 저장한다.

2. 인터페이스 호출

PHP의 컬 함수를 사용하여 인터페이스를 호출할 수 있습니다. 외부 API 인터페이스를 호출하면 기사, 댓글, 좋아요 등의 자동 게시와 같은 일부 자동화된 작업을 구현할 수 있습니다. 동시에 API 인터페이스에 액세스하여 뉴스, 주식, 날씨 및 기타 데이터 획득과 같은 일부 데이터 정보를 획득할 수 있으므로 데이터 자동 획득 및 처리가 가능합니다.

다음은 컬 함수를 이용해 Weibo를 자동으로 게시하는 API를 호출하는 예입니다.

$ch =curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "https://api.weibo.com/2 /statuses/ update.json");
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, "access_token=ACCESS_TOKEN&status=Hello World!");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
$response =curl_exec($ch);
curl_close($ch);

이 코드는 Sina Weibo API를 호출하고 POST 메소드를 통해 새로운 Weibo를 게시한다는 의미입니다. 여기서 ACCESS_TOKEN은 API 호출에 필요한 인증 코드입니다.

2. 데이터 마이닝

데이터 마이닝은 수학, 통계 및 컴퓨터 과학 방법을 사용하여 대규모 데이터를 분석 및 처리하고 그로부터 귀중한 정보를 찾는 것을 말합니다. PHP에서는 다음 방법을 사용하여 데이터 마이닝을 구현할 수 있습니다.

1. 데이터베이스

데이터베이스는 데이터를 저장하는 중요한 도구입니다. 데이터베이스의 데이터를 분석하고 처리함으로써 데이터 마이닝의 필요성을 실현할 수 있습니다. PHP에서 MySQL은 매우 일반적으로 사용되는 관계형 데이터베이스입니다. SQL 문을 사용하면 데이터베이스의 데이터에 대해 쿼리, 통계, 정렬, 그룹화 등의 작업을 수행하여 데이터 마이닝 목적을 달성할 수 있습니다.

다음은 데이터 마이닝을 위해 SQL 문을 사용하는 예입니다.

SELECT COUNT(*) AS total, DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m-%d') AS 날짜
FROM 게시물
GROUP BY 날짜
ORDER BY date DESC
LIMIT 7

지난 7일 동안 게재된 기사 수를 조회하여 날짜별로 역순으로 정렬하라는 명령문입니다.

2. 머신러닝

머신러닝은 데이터를 분석하고 처리하여 기계가 패턴과 규칙을 찾아 자동으로 최적화하고 예측할 수 있도록 하는 것을 말합니다. PHP에서는 PHP-ML 및 Weka와 같은 데이터 마이닝을 위한 일부 기계 학습 라이브러리 및 도구를 사용할 수 있습니다. PHP-ML은 선형 회귀, 의사결정 트리, Naive Bayes, 지원 벡터 머신 등과 같이 일반적으로 사용되는 일부 기계 학습 알고리즘을 제공하는 PHP 기반 기계 학습 라이브러리입니다. Weka는 JAVA를 통해 PHP와 상호 작용할 수 있는 Java 플랫폼의 기계 학습 도구입니다.

다음은 데이터 마이닝을 위해 PHP-ML을 사용하는 예입니다.

require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;
use PpmlModelManager;

$data = [[0, 1 ] , [1, 1], [1, 0], [0, 0]];
$labels = ['1', '2', '3', '4'];

$classifier = 새 SVC ( 커널::LINEAR, $cost=1000);
$classifier->train($data, $labels);

$runtimeClassifier = 새 SVC(커널::LINEAR, $cost=1000);
$modelManager = new ModelManager();
$modelManager->saveToFile($classifier, 'test.phpml');
$runtimeClassifier = $modelManager->restoreFromFile('test.phpml');

$sample = [1, 1 ] ;
$prediction = $runtimeClassifier->predict($sample);

echo $prediction;

이 코드의 의미는 SVC 알고리즘을 사용하여 2차원 배열을 분류하고 모델을 파일로 저장한다는 것입니다. , 그런 다음 파일에서 모델을 다시 로드하고 이를 사용하여 새 데이터를 예측합니다.

결론:

작업 계획, 인터페이스 호출, 데이터베이스 및 기계 학습을 통해 PHP에서 자동화된 작업 및 데이터 마이닝을 실현할 수 있습니다. 실제 적용에서는 다양한 요구 사항과 시나리오에 따라 다양한 방법과 도구를 선택할 수 있습니다. 자동화된 데이터 처리 및 분석을 통해 기업의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 PHP에서 자동화된 작업과 데이터 마이닝을 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!