Data Mining in Hindi

Data Mining Process द्वारा, डेटा की विशाल मात्रा (Big Data) का एनालिसिस करने की प्रक्रिया Data Mining कहलाती है, ताकि बिज़नेस इंटेलिजेंस (Business Intelligence) के द्वारा ऑर्गेनाइजेशन, कंपनियों आदि को समस्याओं को हल करने, जोखिमों को कम करने और नए अवसरों का लाभ उठाने में मदद मिल सके।

कहते हैं कि “Data is Everywhere” यानी कि डेटा हर जगह है लेकिन यह डेटा अनऑर्गनाइज्ड है इस डेटा से किसी भी प्रकार की समस्याओं को हल करने, जोखिमों को कम करने और नए अवसरों का लाभ प्राप्त करना बहुत कठिन है। इसका मुख्य कारण यह है कि डेटा कलेक्शन अलग अलग सोर्सेज से किया जाता है।

Data Mining Process द्वारा डेटा से उपयोगी जानकारी निकालते हैं। और उसका उपयोग अलग अलग कार्यों के लिए किया जाता है। डेटा माइनिंग एक प्रक्रिया है जिसका उपयोग अनऑर्गनाइज्ड डेटा को उपयोगी जानकारी में बदलने के लिए किया जाता हैं।

एक बात यहाँ ध्यान देने योग्य यह है कि जब भी डेटा माइनिंग की बात होती है तो इसमें बहुत बड़े स्तर पर डेटा का उपयोग किया जाता है। डेटा माइनिंग के द्वारा उन व्यावसायिक प्रश्नों का उत्तर आसानी से मिल सकता है जिससे बिज़नेस ज्यादा प्रॉफिट कर सकें और शोध संस्थान शोध कार्य और तेजी से कर सकें। इसके लिए मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, डेटा साइंस का भी इस्तेमाल करते हैं।

डेटा माइनिंग की प्रक्रिया | Data Mining Process in Hindi

डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग डेटा के बारे में सटीक विवरण के लिए किया जाता है। Data Mining Process में डेटा इकठ्ठा करने से लेकर, डेटा के उपयोगी जानकारी में बदलने तक, कई चरण हैं लेकिन इस प्रोसेस को मुख्यतः चार भागों में बाँट सकते हैं: उद्देश्य निर्धारित करना (Purpose Setting), डेटा एकत्र करना और तैयार करना (Data Collection and Preparation), मॉडल बनाना (Model Building) और परिणामों का विश्लेषण करना (Analysis of Results)।

उद्देश्य का निर्धारण | Purpose Setting

यह Data Mining Process का सबसे कठिन हिस्सा होता है, लेकिन अक्सर इस महत्वपूर्ण प्रक्रिया पर बहुत कम ध्यान दिया जाता हैं। इसमें सबसे पहले सही उद्देश्य का पता होना बहुत जरूरी है।

डेटा माइनिंग का सबसे अधिक उपयोग व्यावसायिक समस्याओं को हल करने में किया जाता है। इसके लिए डेटा वैज्ञानिक और व्यवसाय से जुड़े लोगों को एक साथ काम करने की आवश्यकता है। जिससे किसी भी कार्य के लिए सही उद्देश्य का चयन करना और आसान होता है।

डेटा को तैयार करना | Data Collection and Preparation

एक बार उद्देश्य स्पष्ट हो जाने के बाद, डेटा वैज्ञानिकों के लिए यह पहचानना आसान हो जाता है कि किस तरह का डेटा, उदेश्य या व्यवसाय से संबंधित सवालों के जवाब देने में मदद करेगा।

उसके बाद जब सम्बंधित डेटा एकत्र कर लिया जाता हैं, तो डेटा को साफ किया जाता है और उसमें से व्यर्थ डेटा को हटा दिया जाता है जैसे कि डुप्लिकेट डेटा, बिना अर्थ का डेटा आदि।

मॉडल बनाना | Model Building

विश्लेषण के प्रकार के आधार पर, डेटा वैज्ञानिक किसी भी प्रकार का डेटा मॉडल बना सकते हैं जिससे डेटा को आपस में जोड़ा जा सके इसके लिए डेटा का वर्गीकरण, डेटा की लेबलिंग आदि कार्य किये जाते हैं। और डेटा के बीच पैटर्न का भी अध्ययन किया जाता है।

परिणामों का विश्लेषण | Analysis of Results

एक बार यह सभी प्रक्रिया हो जाने के बाद, परिणामों का विश्लेषण और व्याख्या करने की आवश्यकता होती है। परिणामों को अंतिम रूप देते समय, परिणाम मान्य, नवीन, उपयोगी और समझने योग्य होना चाहिए। जब यह मानदंड पूरे हो जाते है, तो संगठन और व्यवसाय इस ज्ञान का उपयोग अपने इच्छित उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए और नई रणनीतियों को लागू करने के लिए कर सकते हैं।

डेटा माइनिंग के उपयोग के क्षेत्र | Data Mining Areas in Hindi

डेटा माइनिंग तकनीकों का व्यावसायिक, इंटेलिजेंस और डेटा एनालिटिक्स टीमों के द्वारा व्यापक रूप से उपयोग जाता है, जिससे उन्हें अपने संगठन और उद्योग के लिए उपयोगी जानकारी प्राप्त करने में मदद मिलती है। डेटा माइनिंग का विभिन्न क्षेत्रों में इस्तेमाल हो रहा है –

• फ्रॉड डिटेक्शन (Fraud Detection)
• बैंकिंग (Banking)
• एजुकेशन (Education)
• हेल्थकेयर (Healthcare)
• मैन्युफैक्चरिंग इंजीनियरिंग (Manufacturing and Engineering)
• सेल्स और मार्केटिंग (Sales and Marketing)

आजकल डेटा माइनिंग का विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग का दायरा लगातार  बढ़ता जा रहा हैं। जो व्यावसायिक रूप से फायदेमंद भी हो रहा हैं।

डाटा माइनिंग टूल्स | Data Mining Tools in Hindi

निम्नलिखित हैं-

• MEPX
• GATE
• KNIME
• Mlpack
• Massive Online Analysis (MOA)
• Carrot2
• OpenNN
• ELKI