डाटा माइनिंग क्या है?[What is data mining? in Hindi]

डेटा माइनिंग सरल विश्लेषण से परे जाने वाले पैटर्न और रुझानों की खोज करने के लिए डेटा के बड़े भंडार(Storage) को स्वचालित(Automatic) रूप से खोजने का Practice है। डेटा माइनिंग डेटा को Fragmented करने और भविष्य की घटनाओं की संभावना का मूल्यांकन करने के लिए परिष्कृत गणितीय एल्गोरिदम(Sophisticated mathematical algorithms) का उपयोग करता है। डाटा माइनिंग को  (KDD - Knowledge Discovery in Data) के रूप में भी जाना जाता है।
डेटा माइनिंग के प्रमुख गुण हैं:




  • पैटर्न की स्वचालित खोज(Automatic discovery of patterns)
  • संभावित परिणामों की भविष्यवाणी(Prediction of likely outcomes)
  • कार्रवाई योग्य जानकारी का निर्माण(Creation of actionable information)
  • बड़े डेटा सेट और डेटाबेस पर ध्यान दें(Focus on large data sets and databases)




परिभाषा - डेटा माइनिंग का क्या अर्थ है?[Definition - What does data mining mean? in Hindi]

डेटा माइनिंग उपयोगी जानकारी में वर्गीकरण के लिए विभिन्न दृष्टिकोणों के अनुसार डेटा के छिपे हुए पैटर्न का विश्लेषण करने की प्रक्रिया है, जो डेटा विश्लेषण, डेटा माइनिंग एल्गोरिदम के लिए Common areas में इकट्ठा किया जाता है,




डाटा माइनिंग के फायदे[Benefits of data mining in Hindi]

सामान्य तौर पर, डेटा माइनिंग के लाभ डेटा में छिपे हुए पैटर्न और रिलेशनशिप्स को उजागर करने की कैपेसिटी से आते हैं जिनका उपयोग व्यवसायों को प्रभावित करने वाली भविष्यवाणियों को बनाने के लिए किया जा सकता है।




डाटा माइनिंग में कौन भाग लेता है?[Who participates in data mining? in Hindi]

अपने सुरक्षित, कानूनी रूप में, डेटा माइनिंग वित्त से खुदरा तक, उद्योगों की एक बड़ी श्रृंखला द्वारा व्यापक उपयोग किया जाता है।
डाटा माइनिंग क्या है?
Image Credit : Kaspersky
इंटरनेट ब्राउज़ करते समय, उपयोगकर्ता डेटा उन वेबसाइटों के आधार पर दर्ज किया जाता है जो विज़िट की जाती हैं, जो खोज की जाती हैं, व्यक्तिगत विवरण दर्ज किए जाते हैं, और जिन उत्पादों की खोज की जाती है।
वह डेटा - जो लाखों उपयोगकर्ताओं द्वारा बनाया गया है - फिर उन कंपनियों द्वारा एक दानेदार स्तर(Granular level) पर जांच की जाती है, जो इसका उपयोग सूचित परिचालन और विपणन निर्णय(Informed operating and marketing decisions) लेने के लिए करते हैं।



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