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What is Data Mining? (In Hindi)

What is Data Mining? (In Hindi).

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डेटा माइनिंग पैटर्न और अन्य जानकारी की खोज के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रिया है। यह आमतौर पर डेटाबेस पर किया जाता है, जो संरचित प्रारूप में डेटा संग्रहीत करता है। बड़ी मात्रा में डेटा "खनन" करके, छिपी हुई जानकारी को खोजा जा सकता है और अन्य उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है।

डाटा माइनिंग उदाहरण
क्रेडिट कार्ड कंपनी अपने सदस्यों की खरीद की आदतों के बारे में अधिक जानने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग कर सकती है। संयुक्त राज्य भर में कार्डधारकों से खरीद का विश्लेषण करके, कंपनी विभिन्न जनसांख्यिकी, जैसे आयु, नस्ल और स्थान के लिए खरीदारी की आदतों की खोज कर सकती है। यह जानकारी व्यक्तियों को विशिष्ट पदोन्नति देने में उपयोगी हो सकती है। एक ही डेटा से देश के विभिन्न क्षेत्रों में खरीदारी के पैटर्न का भी पता चल सकता है। यह जानकारी उन कंपनियों के लिए मूल्यवान हो सकती है जो विशिष्ट राज्यों में व्यवसाय करना या शुरू करना चाहती हैं।

ऑनलाइन सेवाएं, जैसे कि Google और Facebook, अपने उपयोगकर्ताओं को लक्षित सामग्री और विज्ञापन प्रदान करने के लिए भारी मात्रा में डेटा की खान देते हैं। उदाहरण के लिए, Google कुछ क्षेत्रों के लिए लोकप्रिय खोजों को खोजने के लिए खोज क्वेरी का विश्लेषण कर सकता है और उन्हें स्वतः पूर्ण सूची के शीर्ष पर ले जा सकता है (आपके द्वारा लिखे गए सुझाव)। उपयोगकर्ता गतिविधि डेटा खनन करके, फेसबुक विभिन्न आयु समूहों के बीच लोकप्रिय विषयों की खोज कर सकता है और इस जानकारी के आधार पर लक्षित विज्ञापन प्रदान कर सकता है।

जबकि डेटा खनन का उपयोग आमतौर पर विपणन उद्देश्यों के लिए किया जाता है, इसके कई अन्य उपयोग भी हैं। उदाहरण के लिए, हेल्थकेयर कंपनियां कुछ खास जीनों और बीमारियों के बीच संबंधों की खोज के लिए डेटा माइनिंग का इस्तेमाल कर सकती हैं। मौसम कंपनियां मौसम के मिजाज का पता लगाने के लिए डेटा माइन कर सकती हैं जो भविष्य के मौसम संबंधी घटनाओं की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है। ट्रैफिक प्रबंधन संस्थान भविष्य के यातायात के स्तर का अनुमान लगाने और राजमार्गों और सड़कों के लिए उचित योजना बनाने के लिए ऑटोमोटिव डेटा को माइन कर सकते हैं।

डेटा माइनिंग आवश्यकताएँ
डेटा माइनिंग के लिए दो चीजों की आवश्यकता होती है - बहुत सारा डेटा और बहुत सारी कंप्यूटिंग पावर। डेटा जितना अधिक व्यवस्थित होगा, उपयोगी जानकारी के लिए उसे करना उतना ही आसान होगा। इसलिए किसी भी संगठन के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वह डेटा माइनिंग में संलग्न होना चाहता है, ताकि यह चुना जा सके कि किस डेटा को लॉग इन करना है और उसे कैसे स्टोर करना है। जब डेटा को खनन करने की बात आती है, तो सुपरबाइक और कंप्यूटिंग क्लस्टर का उपयोग डेटा के पेटाबाइट्स को संसाधित करने के लिए किया जा सकता है।
 

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