विवरणात्मक डेटा माइनिंग
विवरणात्मक माइनिंग आमतौर पर सहसंबंध, क्रॉस-टैबुलेशन, आवृत्ति आदि प्रदान करने के लिए उपयोग किया जाता है। इन विधियों का उपयोग डेटा की नियमितताओं को तय करने और पैटर्न प्रकट करने के लिए किया जाता है। यह रिकॉर्ड्स के सारांश और रिपोर्टिंग और निगरानी के लिए महत्वपूर्ण डेटा में रूपांतरण पर केंद्रित है।
विवरणात्मक माइनिंग डेटा का "विवरण" देती है। एक बार डेटा कैप्चर हो जाने के बाद, इसे मानव-अव्याख्यायोग्य रूप में बदला जा सकता है। विवरणात्मक डेटा माइनिंग में, एक एसोसिएशन तकनीक जो एप्रोरी एल्गोरिदम का उपयोग करती है, छात्र प्रदर्शन को चरित्रित करने के लिए आइटम्स के एक सेट के बीच सह-संबंध खोजने के लिए।
एप्रोरी एल्गोरिदम का उपयोग कई छात्रों के शैक्षणिक रिकॉर्ड वाले डेटाबेस में किया जाता है और परीक्षा स्कोर, टर्म वर्क ग्रेड, उपस्थिति, और प्रैक्टिकल जैसे कई पैरामीटर्स के आधार पर छात्रों को प्रोफाइल करने के लिए एसोसिएशन नियम निकालने का प्रयास करता है।
भविष्यवाणी डेटा माइनिंग
'भविष्यवाणी' शब्द किसी चीज़ की भविष्यवाणी करने को परिभाषित करता है, इसलिए भविष्यवाणी डेटा माइनिंग भविष्य की घटना या कई डेटा या प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया विश्लेषण है। भविष्यवाणी डेटा माइनिंग व्यावसायिक विश्लेषकों को निर्णय लेने और विश्लेषण टीम के प्रयासों में मूल्य जोड़ने की अनुमति दे सकती है। भविष्यवाणी डेटा माइनिंग भविष्यवाणी विश्लेषण प्रदान करती है। भविष्यवाणी विश्लेषण में, परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा का उपयोग किया जाता है।
भविष्यवाणी माइनिंग का मुख्य लक्ष्य वर्तमान व्यवहार के बजाय भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करना है। इसमें फोकस मूल्य की भविष्यवाणी के लिए उपयोग की जाने वाली सुपरवाइज़्ड लर्निंग सेवाएं शामिल हैं।
इस माइनिंग तत्व के अंतर्गत आने वाले दृष्टिकोण वर्गीकरण, समय-अनुक्रम विश्लेषण, और रिग्रेशन हैं। डेटा मॉडलिंग भविष्यवाणी विश्लेषण का आधार है, जो कुछ चरों का उपयोग करके अन्य चरों के लिए अज्ञात भविष्य के डेटा मूल्यों का अनुमान लगाकर काम करता है।
इसके अलावा, यह इन सुपरवाइज़्ड लर्निंग विधियों के बीच तुलना भी करता है ताकि प्रत्येक विधि की ताकत और कमजोरियों के बारे में पूर्वज्ञान प्राप्त किया जा सके। यह पूरी प्रक्रिया वांछित ज्ञान निकालने के लिए सबसे उपयुक्त तकनीकों की खोज के लिए लागू की जाती है।
आइए विवरणात्मक डेटा माइनिंग और भविष्यवाणी डेटा माइनिंग के बीच तुलना देखें।
| विवरणात्मक डेटा माइनिंग | भविष्यवाणी डेटा माइनिंग |
|---|---|
| विवरणात्मक माइनिंग आमतौर पर सहसंबंध, क्रॉस-टैबुलेशन, आवृत्ति आदि का समर्थन करने के लिए उपयोग किया जाता है। | शब्द 'भविष्यवाणी' किसी चीज़ की भविष्यवाणी करने को परिभाषित करता है, इसलिए भविष्यवाणी डेटा माइनिंग भविष्य की घटना या कई डेटा या प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया विश्लेषण है। |
| यह लक्ष्य डेटा सेट में डेटा की विशेषताओं को परिभाषित करता है। | यह वर्तमान और पिछले रिकॉर्ड्स पर इंडक्शन निष्पादित करता है ताकि भविष्यवाणियां हो सकें। |
| इसे डेटा एकत्रीकरण और डेटा माइनिंग की आवश्यकता होती है। | इसे सांख्यिकी और डेटा पूर्वानुमान प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। |
| विवरणात्मक विश्लेषण केवल स्थिति का जवाब देता है। | भविष्यवाणी विश्लेषण स्थिति का जवाब देने के साथ-साथ स्थिति पर नियंत्रण शामिल करता है। |
| यह सटीक रिकॉर्ड्स का समर्थन कर सकता है। | यह परिणाम बनाता है जो सटीकता प्रदान नहीं करते। |
