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वीडियो: डेटा माइनिंग क्या है और डेटा माइनिंग क्या नहीं है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
डेटा खनन बिना किसी पूर्वकल्पित परिकल्पना के किया जाता है, इसलिए जो जानकारी से आती है आंकड़े है नहीं संगठन के विशिष्ट प्रश्नों के उत्तर देने के लिए। डेटा माइनिंग नहीं : का लक्ष्य डेटा खनन बड़ी मात्रा में पैटर्न और ज्ञान का निष्कर्षण है आंकड़े , नहीं निष्कर्षण ( खुदाई ) का आंकड़े अपने आप।
बस इतना ही, डेटा माइनिंग में डेटा क्या है?
डेटा खनन . सरल शब्दों में, डेटा खनन प्रयोग करने योग्य निकालने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है आंकड़े किसी भी कच्चे. के बड़े सेट से आंकड़े . इसका अर्थ है विश्लेषण करना आंकड़े के बड़े बैचों में पैटर्न आंकड़े एक या अधिक सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना। डेटा खनन विज्ञान और अनुसंधान जैसे कई क्षेत्रों में इसके अनुप्रयोग हैं।
ऊपर के अलावा, आप डेटा माइनिंग का उपयोग कैसे करते हैं? यहां 14 अन्य महत्वपूर्ण क्षेत्रों की सूची दी गई है जहां डेटा माइनिंग का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है:
- फ्यूचर हेल्थकेयर। डेटा माइनिंग में स्वास्थ्य प्रणालियों में सुधार की काफी संभावनाएं हैं।
- बाजार टोकरी विश्लेषण।
- उत्पादन व्यवाहारिक।
- सीआरएम।
- धोखाधड़ी का पता लगाना।
- घुसपैठ का पता लगाना।
- ग्राहक विभाजन।
- वित्तीय बैंकिंग।
इसे ध्यान में रखते हुए डाटा माइनिंग क्या है और इसकी प्रक्रिया क्या है?
डेटा खनन है प्रक्रिया बड़े पैमाने पर पैटर्न की खोज आंकड़े मशीन लर्निंग, सांख्यिकी और डेटाबेस सिस्टम के चौराहे पर विधियों को शामिल करता है। इसमें आमतौर पर डेटाबेस तकनीकों जैसे स्थानिक सूचकांकों का उपयोग करना शामिल है।
डेटा माइनिंग में डेटा के प्रकार क्या हैं?
डेटा के प्रकार
- संबंधपरक डेटाबेस।
- डेटा गोदाम।
- उन्नत डीबी और सूचना भंडार।
- ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड और ऑब्जेक्ट-रिलेशनल डेटाबेस।
- लेन-देन और स्थानिक डेटाबेस।
- विषम और विरासत डेटाबेस।
- मल्टीमीडिया और स्ट्रीमिंग डेटाबेस।
- पाठ डेटाबेस।
सिफारिश की:
क्या डेटा माइनिंग में सभी पैटर्न दिलचस्प हैं?
मॉडलिंग डेटा के पारंपरिक कार्य के विपरीत - जहां लक्ष्य एक मॉडल के साथ सभी डेटा का वर्णन करना है - पैटर्न डेटा के केवल एक हिस्से का वर्णन करते हैं [27]। बेशक, डेटा के कई हिस्से, और इसलिए कई पैटर्न, बिल्कुल भी दिलचस्प नहीं हैं। पैटर्न माइनिंग का लक्ष्य केवल उन्हीं की खोज करना है जो हैं
डेटा माइनिंग में क्लस्टरिंग की क्या आवश्यकताएं हैं?
क्लस्टरिंग एल्गोरिथम को जिन मुख्य आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए वे हैं: मापनीयता; विभिन्न प्रकार की विशेषताओं से निपटना; मनमाना आकार वाले समूहों की खोज करना; इनपुट पैरामीटर निर्धारित करने के लिए डोमेन ज्ञान के लिए न्यूनतम आवश्यकताएं; शोर और बाहरी कारकों से निपटने की क्षमता;
कनेक्ट नहीं हो सका सर्वर नहीं चल रहा हो सकता है 127.0 0.1 10061 पर MySQL सर्वर से कनेक्ट नहीं हो सकता है?
यदि MySQL सर्वर विंडोज़ पर चल रहा है, तो आप टीसीपी/आईपी का उपयोग करके कनेक्ट कर सकते हैं। आपको यह भी जांचना चाहिए कि आप जिस TCP/IP पोर्ट का उपयोग कर रहे हैं, उसे किसी फ़ायरवॉल या पोर्ट ब्लॉकिंग सर्विस द्वारा ब्लॉक नहीं किया गया है। त्रुटि (2003) 'सर्वर' पर MySQL सर्वर से कनेक्ट नहीं हो सकती (10061) इंगित करती है कि नेटवर्क कनेक्शन से इनकार कर दिया गया है
डेटा माइनिंग एल्गोरिदम क्या हैं?
शीर्ष डेटा माइनिंग एल्गोरिदम की सूची नीचे दी गई है: C4. सी4. k- साधन: समर्थन वेक्टर मशीन: Apriori: EM (उम्मीद-अधिकतमकरण): पेजरैंक (PR): AdaBoost: kNN:
डेटा माइनिंग में विभिन्न प्रकार के डेटा क्या हैं?
आइए चर्चा करें कि किस प्रकार के डेटा का खनन किया जा सकता है: फ्लैट फ़ाइलें। संबंधपरक डेटाबेस। डेटा वेयरहाउस। लेन-देन संबंधी डेटाबेस। मल्टीमीडिया डेटाबेस। स्थानिक डेटाबेस। समय श्रृंखला डेटाबेस। वर्ल्ड वाइड वेब (डब्ल्यूडब्ल्यूडब्ल्यू)