डाटा माइनिंग - शब्दावली
डेटा माइनिंग
डेटा खनन को डेटा के विशाल सेट से जानकारी निकालने के रूप में परिभाषित किया गया है। दूसरे शब्दों में हम कह सकते हैं कि डेटा माइनिंग डेटा से ज्ञान खनन कर रहा है। इस जानकारी का उपयोग निम्नलिखित में से किसी भी अनुप्रयोग के लिए किया जा सकता है -
- बाजार का विश्लेषण
- धोखाधड़ी का पता लगाना
- ग्राहक प्रतिधारण
- प्रोडक्शन नियंत्रण
- विज्ञान अन्वेषण
डाटा माइनिंग इंजन
डेटा माइनिंग सिस्टम के लिए डेटा माइनिंग इंजन बहुत आवश्यक है। इसमें कार्यात्मक मॉड्यूल का एक सेट शामिल है जो निम्नलिखित कार्य करता है -
- Characterization
- एसोसिएशन और सहसंबंध विश्लेषण
- Classification
- Prediction
- समूह विश्लेषण
- बाह्य विश्लेषण
- विकास विश्लेषण
ज्ञानधार
यह डोमेन ज्ञान है। इस ज्ञान का उपयोग खोज को निर्देशित करने या परिणामस्वरूप पैटर्न की रोचकता का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है।
ज्ञान डिस्कवरी
कुछ लोग डेटा माइनिंग को नॉलेज डिस्कवरी के समान मानते हैं, जबकि अन्य डेटा माइनिंग को नॉलेज डिस्कवरी की प्रक्रिया में एक आवश्यक कदम मानते हैं। ज्ञान की खोज प्रक्रिया में शामिल चरणों की सूची इस प्रकार है -
- डेटा की सफाई
- डेटा एकीकरण
- डेटा चयन
- डेटा परिवर्तन
- डेटा माइनिंग
- पैटर्न का मूल्यांकन
- ज्ञान प्रस्तुति
प्रयोक्ता इंटरफ़ेस
उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस डेटा खनन प्रणाली का मॉड्यूल है जो उपयोगकर्ताओं और डेटा खनन प्रणाली के बीच संचार में मदद करता है। उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस निम्नलिखित कार्य करने की अनुमति देता है -
- डेटा माइनिंग क्वेरी कार्य निर्दिष्ट करके सिस्टम के साथ सहभागिता करें।
- खोज पर ध्यान केंद्रित करने में सहायता के लिए जानकारी प्रदान करना।
- मध्यवर्ती डेटा खनन परिणामों के आधार पर खनन।
- डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस स्कीमा या डेटा संरचनाएँ ब्राउज़ करें।
- खनन पैटर्न का मूल्यांकन करें।
- विभिन्न रूपों में पैटर्न की कल्पना करें।
डेटा एकीकरण
डेटा इंटीग्रेशन एक डेटा प्रीप्रोसेसिंग तकनीक है जो डेटा को कई विषम डेटा स्रोतों से एक सुसंगत डेटा स्टोर में विलय कर देती है। डेटा एकीकरण में असंगत डेटा शामिल हो सकता है और इसलिए डेटा सफाई की आवश्यकता होती है।
डेटा की सफाई
डेटा सफाई एक ऐसी तकनीक है जो शोर डेटा को हटाने और डेटा में विसंगतियों को दूर करने के लिए लागू की जाती है। डेटा की सफाई में गलत डेटा को सही करने के लिए रूपांतरण शामिल हैं। डेटा वेयरहाउस के लिए डेटा तैयार करते समय डेटा की सफाई डेटा प्रीप्रोसेसिंग चरण के रूप में की जाती है।
डेटा चयन
डेटा चयन वह प्रक्रिया है जहां डेटा को विश्लेषण कार्य के लिए प्रासंगिक डेटाबेस से पुनर्प्राप्त किया जाता है। कभी-कभी डेटा चयन प्रक्रिया से पहले डेटा परिवर्तन और समेकन किया जाता है।
समूहों
क्लस्टर इसी तरह की वस्तुओं के समूह को संदर्भित करता है। क्लस्टर विश्लेषण से तात्पर्य उन वस्तुओं के समूह से है जो एक दूसरे से बहुत मिलते जुलते हैं लेकिन अन्य समूहों में मौजूद वस्तुओं से बहुत भिन्न हैं।
डेटा परिवर्तन
इस चरण में, डेटा को सारांश या एकत्रीकरण कार्यों को करके, खनन के लिए उपयुक्त रूपों में रूपांतरित या समेकित किया जाता है।