Wikibase डेटा मॉडल

1. विकिबेस डेटा मॉडल

विकिबेस एक सेंट्रलाइज्ड नॉलेज बेस है जो विकिमीडिया फाउंडेशन द्वारा संचालित है। यह विभिन्न विकिमीडिया परियोजनाओं, जैसे विकिपीडिया, को संरचित डेटा प्रदान करता है, लेकिन यह अपने आप में भी एक स्वतंत्र परियोजना है। विकिबेस डेटा मॉडल इस नॉलेज बेस की नींव है, और इसे समझना विकिबेस के साथ काम करने के लिए आवश्यक है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए विकिबेस डेटा मॉडल की विस्तृत व्याख्या प्रस्तुत करता है।

मूल अवधारणाएँ

विकिबेस डेटा मॉडल तीन मुख्य अवधारणाओं पर आधारित है: आइटम, स्टेटमेंट और क्वालिफायर।

**आइटम (Item):** एक आइटम विकिबेस में एक अद्वितीय इकाई का प्रतिनिधित्व करता है। यह कोई भी चीज़ हो सकती है - एक व्यक्ति, स्थान, अवधारणा, घटना, या काम। प्रत्येक आइटम को एक अद्वितीय QID (क्वालिफाइड आइडेंटिफायर) दिया जाता है, जो "Q" अक्षर से शुरू होता है। उदाहरण के लिए, भारत का QID है Q668। आइटम को लेबल्स, विवरण, और एलियास से भी जोड़ा जा सकता है। लेबल आइटम का पसंदीदा नाम है (जैसे "India" अंग्रेजी में), विवरण एक संक्षिप्त व्याख्या है, और एलियास आइटम के वैकल्पिक नाम हैं।

**स्टेटमेंट (Statement):** एक स्टेटमेंट एक आइटम के बारे में एक दावा है। इसमें एक प्रॉपर्टी, एक वैल्यू, और एक मोडिफायर शामिल होता है। प्रॉपर्टी एक संबंध का प्रतिनिधित्व करती है जो आइटम को किसी अन्य आइटम या डेटा प्रकार से जोड़ती है। वैल्यू वह डेटा है जो प्रॉपर्टी के बारे में दावा किया जा रहा है। मोडिफायर स्टेटमेंट के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान करते हैं, जैसे कि दावा कब से मान्य है। उदाहरण के लिए, "भारत की राजधानी नई दिल्ली है" एक स्टेटमेंट है। यहाँ, "भारत" आइटम है, "राजधानी" प्रॉपर्टी है, और "नई दिल्ली" वैल्यू है।

**क्वालिफायर (Qualifier):** एक क्वालिफायर एक स्टेटमेंट के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान करता है। यह स्टेटमेंट को अधिक सटीक या विशिष्ट बनाने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, "भारत की राजधानी नई दिल्ली है" स्टेटमेंट में, हम एक क्वालिफायर जोड़ सकते हैं जो बताता है कि यह जानकारी कब से मान्य है। क्वालिफायर भी स्टेटमेंट-प्रॉपर्टी-वैल्यू ट्रिपलेट का उपयोग करते हैं।

डेटा प्रकार

विकिबेस कई अलग-अलग डेटा प्रकारों का समर्थन करता है, जिनका उपयोग स्टेटमेंट वैल्यू के रूप में किया जा सकता है। कुछ सामान्य डेटा प्रकारों में शामिल हैं:

**स्ट्रिंग (String):** टेक्स्ट डेटा के लिए।
**मोनोलिंगुअल टेक्स्ट (Monolingual text):** एक विशिष्ट भाषा में टेक्स्ट डेटा के लिए।
**एक्सटर्नल आईडी (External ID):** बाहरी डेटाबेस में आइटम के लिए एक पहचानकर्ता। जैसे IMDB ID, ISBN, आदि।
**संख्यात्मक (Number):** संख्यात्मक डेटा के लिए।
**तारीख (Date):** दिनांक डेटा के लिए।
**ग्लोब (Globe):** भौगोलिक निर्देशांक के लिए।
**आइटम (Item):** अन्य विकिबेस आइटम का संदर्भ देने के लिए। यह सबसे महत्वपूर्ण डेटा प्रकारों में से एक है, क्योंकि यह आइटमों के बीच संबंध बनाने की अनुमति देता है।

विकिबेस डेटा प्रकार
डेटा प्रकार	विवरण	उदाहरण
स्ट्रिंग	टेक्स्ट डेटा	"New Delhi"
मोनोलिंगुअल टेक्स्ट	एक विशिष्ट भाषा में टेक्स्ट डेटा	"New Delhi" (अंग्रेजी में)
एक्सटर्नल आईडी	बाहरी डेटाबेस में आइटम के लिए पहचानकर्ता	"IMDB ID: 0111161"
संख्यात्मक	संख्यात्मक डेटा	1380004385 (भारत की जनसंख्या)
तारीख	दिनांक डेटा	15 अगस्त 1947 (भारत की स्वतंत्रता तिथि)
ग्लोब	भौगोलिक निर्देशांक	28.6139° N, 77.2090° E (नई दिल्ली के निर्देशांक)
आइटम	अन्य विकिबेस आइटम का संदर्भ	Q668 (भारत)

संबंध

विकिबेस आइटमों के बीच संबंधों को प्रॉपर्टी के माध्यम से परिभाषित करता है। प्रॉपर्टी एक आइटम को दूसरे आइटम या डेटा प्रकार से जोड़ती है। उदाहरण के लिए, "राजधानी" प्रॉपर्टी का उपयोग किसी देश को उसकी राजधानी से जोड़ने के लिए किया जा सकता है। विकिबेस में सैकड़ों प्रॉपर्टी हैं, जो विभिन्न प्रकार के संबंधों को कवर करती हैं।

**प्रत्यक्ष संबंध (Direct Relationship):** यह सबसे सरल प्रकार का संबंध है, जहां एक आइटम सीधे दूसरे आइटम से जुड़ा होता है। उदाहरण के लिए, "भारत की राजधानी नई दिल्ली है"।
**अप्रत्यक्ष संबंध (Indirect Relationship):** यह एक संबंध है जो कई आइटमों के माध्यम से बनाया जाता है। उदाहरण के लिए, "भारत का राष्ट्रपति द्रौपदी मुर्मू हैं" और "द्रौपदी मुर्मू एक महिला हैं"। इससे "भारत का राष्ट्रपति एक महिला है" का अप्रत्यक्ष संबंध बनता है।

डेटा मॉडल का उपयोग

विकिबेस डेटा मॉडल का उपयोग कई अलग-अलग उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:

**ज्ञान का प्रतिनिधित्व (Knowledge Representation):** विकिबेस का उपयोग दुनिया के बारे में ज्ञान को संरचित तरीके से संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है।
**डेटा इंटरऑपरेबिलिटी (Data Interoperability):** विकिबेस विभिन्न डेटा स्रोतों को एक साथ लाने और उन्हें एक समान प्रारूप में प्रस्तुत करने में मदद करता है।
**सेमेंटिक सर्च (Semantic Search):** विकिबेस का उपयोग अधिक सटीक और प्रासंगिक खोज परिणाम प्रदान करने के लिए किया जा सकता है।
**डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization):** विकिबेस डेटा को विभिन्न प्रकार के विज़ुअल प्रारूपों में प्रदर्शित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

उदाहरण: भारत का डेटा

विकिबेस में भारत के बारे में जानकारी इस प्रकार संरचित है:

**आइटम:** Q668 (भारत)
**लेबल:** India (अंग्रेजी में), भारत (हिंदी में)
**विवरण:** दक्षिण एशिया में एक देश।
**स्टेटमेंट्स:**

   *   P36 (राजधानी): Q668 (नई दिल्ली)
   *   P17 (देश): Q668 (भारत)
   *   P1082 (जनसंख्या): 1380004385
   *   P625 (आधिकारिक भाषा): Q9088 (हिंदी)

**क्वालिफायर:**

   *   P585 (शुरू की तारीख): 15 अगस्त 1947 (भारत की स्वतंत्रता तिथि)

विकिबेस क्वेरी भाषा (SPARQL)

विकिबेस से डेटा निकालने के लिए, SPARQL नामक एक क्वेरी भाषा का उपयोग किया जाता है। SPARQL एक शक्तिशाली भाषा है जो आपको जटिल प्रश्नों को लिखने और विकिबेस डेटा से विशिष्ट जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देती है।

उदाहरण के लिए, सभी देशों की राजधानी जानने के लिए, आप निम्नलिखित SPARQL क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:

```sparql SELECT ?country ?capitalLabel WHERE {

 ?country wdt:P31 wd:Q6256 .  # ?country is an instance of country
 ?country wdt:P36 ?capital .   # ?country has capital ?capital
 SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],en". } # Get labels in preferred language

} ```

यह क्वेरी उन सभी आइटमों को लौटाएगी जो एक देश हैं और उनकी राजधानी का लेबल भी लौटाएगी।

उन्नत अवधारणाएँ

**सन्दर्भ (References):** विकिबेस में डेटा को सत्यापित करने के लिए सन्दर्भ का उपयोग किया जाता है। सन्दर्भ किसी दावे के समर्थन में प्रमाण प्रदान करते हैं।
**संस्करण इतिहास (Revision History):** विकिबेस में सभी परिवर्तनों का एक विस्तृत इतिहास रखा जाता है, जिससे आप डेटा में किए गए परिवर्तनों को ट्रैक कर सकते हैं।
**डेटा मॉडलिंग (Data Modeling):** विकिबेस में डेटा को संरचित करने की प्रक्रिया को डेटा मॉडलिंग कहा जाता है। अच्छा डेटा मॉडलिंग डेटा की गुणवत्ता और उपयोगिता को बेहतर बनाने में मदद करता है।

बाइनरी ऑप्शन के साथ संबंध (अप्रत्यक्ष)

यद्यपि विकिबेस सीधे बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग से संबंधित नहीं है, वित्तीय बाजारों और आर्थिक डेटा का विश्लेषण करने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, विकिबेस में देशों के बारे में आर्थिक संकेतकों (जैसे जीडीपी, मुद्रास्फीति दर, बेरोजगारी दर) को संग्रहीत किया जा सकता है। इस डेटा का उपयोग तकनीकी विश्लेषण और वॉल्यूम विश्लेषण के लिए किया जा सकता है, और संभावित बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग अवसरों की पहचान करने में मदद मिल सकती है। इसके अतिरिक्त, जोखिम प्रबंधन रणनीतियों को विकसित करने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है। वित्तीय मॉडलिंग में विकिबेस डेटा का उपयोग करके अधिक सटीक पूर्वानुमान लगाए जा सकते हैं। पोर्टफोलियो अनुकूलन के लिए भी इसका उपयोग किया जा सकता है। एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग सिस्टम में भी विकिबेस डेटा को फीड किया जा सकता है। मार्केट सेंटीमेंट विश्लेषण के लिए विकिबेस से प्राप्त जानकारी का उपयोग किया जा सकता है। आर्थिक कैलेंडर के निर्माण में भी यह उपयोगी हो सकता है। निवेश अनुसंधान के लिए भी विकिबेस एक मूल्यवान संसाधन हो सकता है। शॉर्ट सेलिंग और हेजिंग जैसी रणनीतियों में भी इसका उपयोग किया जा सकता है। डिविडेंड विश्लेषण के लिए भी डेटा उपलब्ध हो सकता है। मूल्य निवेश के लिए भी विकिबेस उपयोगी हो सकता है। ग्रोथ इन्वेस्टमेंट रणनीतियों के लिए भी डेटा उपयोगी हो सकता है।

निष्कर्ष

विकिबेस डेटा मॉडल एक शक्तिशाली और लचीला उपकरण है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के ज्ञान को संरचित करने और प्रबंधित करने के लिए किया जा सकता है। इस मॉडल को समझकर, आप विकिबेस की पूरी क्षमता का लाभ उठा सकते हैं और अपने स्वयं के अनुप्रयोगों और परियोजनाओं के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं। यह सूचना पुनर्प्राप्ति, ज्ञान प्रबंधन, और डेटा विज्ञान के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण तकनीक है।

(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)
(अप्रत्यक्ष संबंध)

अभी ट्रेडिंग शुरू करें

IQ Option पर रजिस्टर करें (न्यूनतम जमा $10) Pocket Option में खाता खोलें (न्यूनतम जमा $5)

हमारे समुदाय में शामिल हों

हमारे Telegram चैनल @strategybin से जुड़ें और प्राप्त करें: ✓ दैनिक ट्रेडिंग सिग्नल ✓ विशेष रणनीति विश्लेषण ✓ बाजार की प्रवृत्ति पर अलर्ट ✓ शुरुआती के लिए शिक्षण सामग्री