Data Mining In Hindi, Data Mining Kya Hota Hai, What is Data Mining In Hindi, Data Mining, Data Mining Tutorial, Data Mining ka Hindi Matlab, Data Mining Techniques in Hindi, Data Mining Meaning in Hindi, Rules of Data Mining in Hindi, Data mining परिभाषा और अर्थ ?
Data mining को data या knowledge discovery भी कहा जाता है. Data Mining का उपयोग बहुत बड़े Data सेट में से Data को छान कर वर्गिकरत करने के लिए किया जाता है. दोस्तों ऐसा इसलिए करते हैं जिससे की हम Data का अध्ययन ठीक तरह से कर सकें और उपयोगी Data को छाँट सकें. आपकी जानकारी के लिए बता दे Data Mining एक टूल की तरह काम करता है. और यह टूल हमें भविष्य के Trend को समझने में काम आते हैं।
Data Mining कंपनियों द्वारा raw data को उपयोगी जानकारी में बदलने के लिए use की जाने वाली प्रक्रिया है, अगर हम इसको और सिंपल भाषा में कहे तो data mining, बहुत बड़े डेटा के समूह में से small Data को search करने की एक बहुत ही use full प्रक्रिया है, आपको पता होगा इस प्रक्रिया में परम्परागत statistics, artificial intelligence और कंप्यूटर ग्राफ़िक्स का उपयोग बड़े पैमाने पर किया जाता है, Data mining में Data को Analyze करने के लिए data mining tools का प्रयोग किया जाता है।
डेटा माइनिंग processes का उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए किया जाता है, जो कि search engine technology और वेब साइट की सिफारिश के कार्यक्रमों सहित power applications, जैसा की आप जानते है, डेटा के बड़े batches में pattern देखने के लिए सॉफ़्टवेयर का उपयोग किया जाता है. इस तरह के टूल का उपयोग करके व्यवसाय अपने ग्राहकों के बारे में अधिक प्रभावी Marketing strategies को विकसित करने, बिक्री बढ़ाने और लागत में कमी के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं. डेटा माइनिंग प्रभावी डेटा संग्रह, Ware housing और कंप्यूटर प्रोसेसिंग पर निर्भर करता है।
Data Mining के क्या-क्या रुल्स है आइये जाते है, Data Mining में हम कुछ रुल्स बनाते हैं, इन रुल्स को Association Rule कहते हैं, इन Rule का काम डाटा को एनलाइज़ करना है. Data Mining Parameter में path को समझना और उसके बारे में डीटेल निकालना जिसको हम path analysis कहते है, और उसको टुकड़ों में विभाजित करना और एक जगह जोड़ना या फिट करना और उसका पूर्वानुमान लगाना भी डाटा Parameter के अंदर आता हैं, आपको पता होना चाहिए path analysis Parameter पैटर्न को देखता है, ऐसा वो इसलिए करता है, जिससे की वह प्रभावी रूप से काम कर सके।
अगर बात करे डाटा माइनिंग स्टेज की तो ये चार तरह के होते है −
Data Sources
Data Gathering
Modal
Deployment Model
डाटा सोर्स एक तरह से मुश्किलों को संभालने का काम करता हैं, और यह Data base से लेकर News wire तक होता है।
डाटा गाथेरिंग में डाटा को collect किया जाता है, और डाटा की सैंपलिंग करते हैं।
Modal में एक यूसर एक Modal Test बनाता है, और फिर उसका निरीक्षण भी करता है।
डिप्लॉयमेंट मॉडल में आप रिज़ल्ट पर निर्भर करते हुए कोई भी एक्शन ले सकते हैं।
Data mining technic का इस्तेमाल काफी रिसर्चों, गणित, जेनेटिक्स, सायबेरनेटिकस, और Marketing में किया जाता है. वर्तमान समय में इसका उपयोग बड़ी बड़ी कंपनीयों के द्वारा बड़े पैमाने पर किया जा रहा है, बड़ी बड़ी कंपनी इस तकनीक का भरपूर इस्तेमाल करके अपने प्रॉफ़िट को बढाती है, आपकी जानकारी के लिए बता दे डाटा माइनिंग तकनीक का इस्तेमाल bioInformatics में भी होता है, यह एक ऐसी तकनीक है जो यूजर के बर्ताव को भी प्रेडिक्ट करता है, और काम करने की क्षमता को काफी बढ़ा देता है, यदि यूजर इस तकनीक का उपयोग सही से करना सीखलें तो इससे काफी अच्छी तरह बिज़नेस किया जा सकता है या लाभ कमाया जा सकता हैं।
अगर बात Web mining की जाये तो यह भी एक तरह की Data mining होती है, जो की CRM(Customs training management) में काम आता है, Data mining यूजर के व्यहवार और कोई भी Website किस तरह से काम कर रही है, उसका भी मूल्यांकन करने में एक बहुत ही उपयोगी टूल की भूमिका का निभाता है।
जैसा की आप जानते है, Data mining का काम है की छुपे हुए Data के पैटर्न को समझना और Data के बीच में Relation को Predict करने है, और इससे आपके Business पर काफी प्रभाव पड़ता है. इसके इस्तेमाल से आप आपने Business में काफी तरक्की पा सकते हैं. अगर बात की जाए Data mining के फायदे की तो यह उद्योग और उद्योग के लक्ष्य पर निर्भर करता है. वह उद्योग किस तरह काम कर रहा है, और उस उद्योग का लक्ष्य क्या है।
Data mining के कई फायदे है, सेल्स और Marketing Department भी Customer Data के Conversion Rate को सही करने में काम में आता है. और Marketing कैम्पेन में भी काफी बढ़ छड़ कर इस्तेमाल करता है,. दोस्तों डाटा माइनिंग का इस्तेमाल करके आप पिछले सेल की पूरी जानकारी और Customer के उस प्रॉडक्ट को लेकर बर्ताव से आप यह पता लगा सकते हैं. की आने वाले टाइम में New products और Service की कितनी सेल होगी और कंपनी को कितना फायदा होने वाला है।
अगर बात की जाये डाटा माइनिंग के कार्य की तो ये निम्न है −
क्लस्टरिंग का काम ग्रुप और स्ट्रक्चर को Data में से छाँटता कर बाहर निकलने का है, यह उसी तरह के Data को छाँटता हैं, जो पहले से Data में स्ट्रक्चर थे, क्लस्टरिंग Data की समानताएँ के बारे में पता लगाने में काफी मददगार साबित होता हैं. उदाहरण के लिए, marketers अक्सर groups और subgroups को अपने लक्षित बाजारों में पहचानने के लिए क्लस्टरिंग का उपयोग करते हैं।
एसोसिएशन आमतौर पर एक दूसरे के पास पाए जाने वाले Data के टुकड़ों की पहचान करता है. यह वह तकनीक है जो अधिकांश अनुशंसा इंजनों को चलाती है. उदाहरण के तौर पर जब Amazon सुझाव देता है, कि यदि आपने एक आइटम खरीदा है. तो आप किसी अन्य आइटम को भी पसंद कर सकते हैं।
यह उन Data के टुकड़ों की तलाश करता है जो सामान्य पैटर्न में फिट नहीं बढ़ते हैं, ये तकनीक धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए बहुत उपयोगी हैं।
यह एक बहुत ही advanced statistical tool है, जो भविष्य कहने वाला analytics में आम है. यह सोशल मीडिया और मोबाइल ऐप डेवलपर्स को आपस में कनेक्ट करने का काम करता है. और यह भविष्य की बिक्री का पूर्वानुमान लगाने और जोखिम को कम करने में आपकी मदद कर सकता है. Regression और classification का उपयोग एक ट्री मॉडल में भी किया जा सकता है, जो कई अलग-अलग स्थितियों में उपयोगी है।
यह विश्लेषण करता है, कि लोग कितनी बार कुछ शब्दों का उपयोग करते हैं, यह sentiment या personality विश्लेषण के लिए उपयोगी हो सकता है, साथ ही साथ विपणन उद्देश्यों के लिए social media पोस्ट का विश्लेषण करने या कर्मचारियों से संभावित Data लीक करने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है।
समराईजेशन का काम डाटा सेट को बड़े ही कॉम्पैक्ट तरीके से दिखाने का है. इसका सबसे बड़ा फायदा यह है की यह रिज़ल्ट को बहुत अच्छे-अच्छे Parts में Shows करता है, और डाटा की रिपोर्ट भी बड़ी तेज़ी के साथ और सही तरीके से बना देता है. जिससे की user को डाटा पढ़ने में कोई मुश्किल ना हो, और इस प्रकार user डाटा को आसानी से पढ़ पाते हैं और उसे समझ पाते हैं।