Data mining क्या है ?? फायदे ? नुकशान ? | What is Data mining in Hindi

Technovichar.com में आपका स्वागत है। इस पोस्ट में हम देखेंगे कि Data mining क्या है ?? फायदे ? नुकशान ? | What is Data mining in Hindi । डाटा माइनिंग तकनीक का नाम आपने पहले कही तो सुना होगा। पर डाटा माइनिंग क्या है यह जानने के लिए इस लेख को पूरा पढ़े। 


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Page Content


Data mining क्या है ?

Data mining और डेटा विश्लेषण के बीच अंतर

Data mining का उदाहरण

Data mining आर्किटेक्चर

प्रमुख डाटा माइनिंग कार्य

Data mining के उपयोग

Data mining के फायदे

डाटा माइनिंग का नुकसान

डाटा माइनिंग के प्रकार

Conclusion


Data mining क्या है ?


परिभाषा(Defination)


Data mining एक ऐसी प्रक्रिया है, जिसका इस्तेमाल कंपनियां RAW डेटा को उपयोगी जानकारियों में बदलने के लिए करती हैं। यह तकनीक शोध और व्यक्ति के लिए डेटा के विशाल सेट से उपयोगी जानकारी निकालने के लिए उपयोगी है। डेटा माइनिंग को डेटाबेस (केडीडी) में ज्ञान की खोज के रूप में भी जाना जाता है। इस प्रक्रिया में डेटा सफाई, ज्ञान प्रस्तुति, डेटा एकीकरण, डेटा चयन, डेटा परिवर्तन, डेटा खनन शामिल हैं।



डाटा माइनिंग कंप्यूटर विज्ञान का एक अंतर अनुशासनिक उपक्षेत्र है। यह बड़ी डेटा शीट में डिस्कवर पैटर्न की एक प्रक्रिया है, बड़ा डेटा कुछ तरीका जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग ,स्टैटिस्टिक्स और डेटाबेस सिस्टम, डेटा माइनिंग प्रक्रिया का समग्र लक्ष्य एक बड़े डेटा सेट से जानकारी निकालना है। 



डेटा माइनिंग कार्य स्वचालित रूप से या बड़ी मात्रा में डेटा का  स्वचालित विश्लेषण है जो पहले अज्ञात दिलचस्प पैटर्न खोजों को निकालने के लिए डेटा रिकॉर्ड क्लस्टर विश्लेषण असामान्य रिकॉर्ड विसंगतियों और निर्भरता के समूह के रूप में खोज करता है।



डेटा ड्रैगिंग, डेटा फिशिंग, डेटा स्नूपिंग जैसे संबंधित शब्द जिन्हें बड़ी संख्या में डेटा सेट के छोटे नमूना भागों का चयन करने के लिए डेटा खनन विधियों का उपयोग करने के लिए संदर्भित किया जाता है और उनमें से कुछ आंकड़ों का विश्लेषण किया जाता है। यह डेटा डेटा बड़े डेटा आबादी के लिए उपयोग किया जाता है।



Data mining माइनिंग और डेटा विश्लेषण के बीच अंतर

(Difference Between Data Mining and Data Analysis)


Data mining और डेटा विश्लेषण दोनों शब्द अलग-अलग हैं।


Data mining सॉफ़्टवेयर कुछ इंटेलिजेंस का उपयोग करते हैं, डेटा की साधारण ग्रुपिंग और विभाजन से जानकारी प्राप्त करने के लिए, लेकिन डेटा विश्लेषण का उपयोग मानक सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर के लिए किया जाता है। इसका उपयोग वेब, खोज इंजन क्वेरी, औसत विज़िट समय प्रश्नों, जैसे खोज प्रश्नों आदि के विश्लेषण के लिए किया जाता है।



Data mining का उदाहरण


जब कोई उपयोगकर्ता खोज इंजन में Amazon खोजता है। तो यह खोज Query के समान प्रकार प्रदर्शित करने के लिए बहुत जटिल कार्य है। डेटा खनन का उपयोग Query और प्रदर्शन परिणामों के विश्लेषण के लिए किया जाता है।



Data mining आर्किटेक्चर


यहाँ कुछ बुनियादी कदम है कि कैसे डाटा माइनिंग ऑपरेशन एक्टुल्ले परफॉर्मेंस है


चरण - 1: फ्रंट एंड / पर्सन जो खान डेटा / विशिष्ट जानकारी या पैटर्न के लिए डेटा माइनिंग अनुरोध करते हैं


चरण - 2: यह अनुरोध डेटाबेस / डाटावेयरहाउस डेटा डाटा माइनिंग एप्लीकेशन के लिए है।


चरण - 3: डेटावेयरहाउस प्रतिक्रिया जो मेटा डेटा फॉर्म में डेटा माइनिंग एप्लिकेशन के लिए अनुरोध और भेजें।


चरण - ४: इस एप्लिकेशन के सामने डाटा को डेटा भेजें / पर्सन जो डाटा माइनिंग करते हैं।



प्रमुख डाटा माइनिंग कार्य


  • डेटा में परिवर्तन ढूँढना 
  • डेटा के बीच संबंध खोजें। 
  • मानव डिस्कवरी की सुविधा के लिए 
  • एक सतत मूल्य की भविष्यवाणी



Data mining के उपयोग


व्यापार रणनीतियाँ

  • ग्राहक जनसांख्यिकी, खरीद और उनकी पसंद को पहचानें।


AL / मशीन लर्निंग

  • अधिक बुद्धिमान AL Components का विकास करें।


संकट विश्लेषण

  • जोखिम और विश्लेषण उत्पाद दोष दर का पता लगाएं।


  • उपयोगकर्ता व्यवहार खोजने के लिए 
  • डेटा खनन का उपयोग स्वास्थ्य और विज्ञान क्षेत्रों में भी किया जाता है।


Data mining के फायदे


  • यह वित्त और बैंकिंग में भी उपयोग किया जाता है 
  • विपणन और खुदरा क्षेत्र 
  • विनिर्माण 
  • Government सेक्टर


Data mining का नुकसान


  • शायद यह संभव है कि संगठन अपने ग्राहक का उपयोगी डेटा दूसरे संगठन को बेच सके।

  • डाटा माइनिंग सॉफ्टवेयर को मैनेज करना मुश्किल है।

  • चुनौती देने का कार्य सर्वश्रेष्ठ डेटा खनन उपकरण का चयन करना है।


डाटा माइनिंग के प्रकार


डेटा वेयरहाउस:


डेटा वेयरहाउस एक तकनीक है जो मार्केटिंग, वित्त जैसे विभिन्न क्षेत्रों से डेटा एकत्र करती है। संग्रह के बाद यह विश्लेषण करेगी कि डेटाडाटा वेयरहाउस का उपयोग व्यावसायिक संगठन के लिए सबसे अधिक किया जाता है।

 

संबंध का डेटाबेस:


रिलेशनल डेटाबेस में, डेटा सेट को टेबल्स, रिकॉर्ड्स, ट्यूपल, कॉलम में व्यवस्थित किया जाता है। जो डेटा खोज, रिपोर्टिंग और व्यवस्थित करने के लिए उपयोग किया जाता है।



डेटा रिपोजिटरी:


डेटा भंडार आम तौर पर डेटा भंडारण के लिए एक गंतव्य को संदर्भित करता है।


ऑब्जेक्ट-रिलेशनल डेटाबेस:


ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस मॉडल और रिलेशनल डेटाबेस मॉडल के संयोजन को ऑब्जेक्ट रिलेशनल डेटाबेस कहा जाता है।


लेन-देन डेटाबेस:


यदि यह उचित रूप से निष्पादित नहीं किया जाता है तो यह संभावित रूप से डेटाबेस ट्रांजेक्शन के लिए संभावित है।

 

Conclusion 


हमें उम्मीद है की आपको यह Post - डाटा माइनिंग क्या है ?? फायदे ? नुकशान ? | What is Data mining in Hindi  पूरी तरह से समज में आया होगा और हमें यकीन है की आपको इस Article को पढ़कर काफी जानकारी भी मिली होगी.



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