डाटा माइनिंग के नियम (rules of data mining in Hindi)

डाटा माइनिंग में हम कुछ नियम बनाते है जिन्हें असोसिएशन रूल कहा जाता है यह रोल डाटा को एनलाइज करने के काम में आता है डेटा माइनिंग पैरामीटर मैं पाथ एनालिसिस (मतलब की पाथ को समझना और उसके बारे में डिटेल निकाल ना) ,

कलासिफिकेशन (उसको टुकड़ों में विभाजित करना) ,कलस्टरिंग (एक जगह जोड़ना या फिट करना) और फॉरकास्ट्रिंग (उसका पूर्वानुमान लगाना भी डाटा पैरामीटर में होते हैं पाथ एनालिसिस पैरामीटर पैटर्न को देखता है जिससे कि वह प्रभावी रूप से काम कर सकें।

डाटा माइनिंग के नियम (rules of data mining in Hindi)

डाटा माइनिंग को चार स्टेज है जो इस प्रकार है

  1. डाटा सोर्स = यह एक तरह से मुश्किलों को सँभालते हैं जहाँ डेटाबेस से लेकर न्यूज़ वायर तक होता है।
  2. डाटा को इकट्ठा करना = इसमें हम डाटा को इकट्ठा करते हैं। और डाटा की सैंपलिंग करते हैं।
  3. मॉडल = यूसर एक मॉडल टेस्ट बनाता है और फिर उसका निरीक्षण भी करता है।
  4. डिप्लोइंग मॉडल = इसमें आप रिज़ल्ट पर निर्भर करते हुए आप कोई भी ऐक्शन ले सकते हैं कलस्टरिंग पैरामीटर डॉक्युमेंट्स को खोजना है इसके पश्चात वह उनको सही से लगता है कलस्टरिंग ग्रुप एक प्रकार से डाटा को सेट्स मे व्यवस्थित करता है। और कुछ जो सामान्य होते हैं उन्हें भी या उनके हिसाब से उसी तरह से व्यवस्थित कर देते हैं इसमें बहुत तरीके से यूजर कलस्टरिंग कर सकते हैं जो की क्लस्टरिंग मोडलिंग में काम आते हैं फ़ोल्डर स्ट्रिंग पैरामीटर्स डाटा माइनिंग के अंदर पैटर्न कोड इस कवर करता है और भविष्य की गतिविधियों की भविष्यवाणी करता है जिसे हम प्रेडीक्टिव एमालिसस भी बोलते हैं।

Data Mining के benefits

सामान्यतः डाटा माइनिंग का काम होता है छुपे हुए पैटर्न को समझना एवं डाटा के बीच संबंधों को प्रोटेक्ट करने का काम करता है जिससे कि बिज़नेस पर काफी इफ़ेक्ट पड़ता है और बिज़नेस में हम इस तरीके से इम्प्रूवमेंट भी पा सकते हैं डाटा माइनिंग का काम उद्योग दे उद्योगों के targets पर निर्भर करता है।

कि उसके उद्योग क्या है और उसके लक्ष्य क्या है सेल्स और मार्केटिंग डिपार्टमेंट भी कस्टमर डाटा के conversion rate को सही करने में काम आता है और मार्केटिंग कैंपेन में भी अधिक बढ़ चढ़कर उपयोग करता है डाटा माइनिंग की पिछली सेल की जानकारी और कस्टमर केयर प्रॉडक्ट की लेकर बर्ताव से हम क्या पता लगा सकते हैं।

कि आने वाली कंपनी को कितना प्रॉफिट होगा टाटा कंपनी डाटा माइनिंग टूल की Financial industry मैं उपयोग करते हैं रिस्क मॉलड और फ्रॉड को डीटेकट करने के लिए manufacturing उद्योग में भी डाटा माइनिंग टूल को हम प्रॉडक्ट की सुरक्षा के लिए उपयोग करते हैं और यह उसकी क्वालिटी देखने के काम भी आता है यह सप्लाई चेन को देखने के लिए भी बहुत काम आता है।

डाटा माइनिंग और मशीन लर्निंग

डाटा माइनिंग में मशीन लर्निंग का भी एक बड़ा रोल होता है आज की तकनीकी जगत मैं डाटा माइनिंग की प्रक्रिया एक कंप्यूटर को समझा दिया जाता है जिससे एक कंप्यूटर मतलब की मशीन अपने लर्निंग की सहायता से डाटा माइनिंग करने में सक्षम हो जाती है।

आर्टिफीशियल इंटेलीजेंट जैसे क्षेत्रों में डाटा माइनिंग और मशीन लर्निंग का उपयोग एक साथ किया जा रहा है इसके अलावा मेडिकल शिक्षा वित्तीय सेवाओं आदि में इन दोनों सेवाओं का एक साथ उपयोग किया जा सकता है।

निष्कर्ष = आज के इस पोस्ट में हमने आपको बताया है कि डाटा माइनिंग के नियम क्या है? तथा डाटा माइनिंग के बेनिफिट और डाटा माइनिंग और मशीन? लर्निंग हमारे इस पोस्ट से आपने अवश्य ही कोई नई चीज़ सीखी होगी उम्मीद है कि आप पोस्ट आपको पसंद आई हो या पोस्ट आपकों पसंद आई हो तो इसे अपने दोस्तों के साथ सोशल मीडिया पर शेयर जरूर करें।

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