डेटा माइनिंग रिपॉजिटरी में संग्रहीत बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से उपयोगी नए सहसंबंधों, पैटर्न और रुझानों को खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों सहित पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण करके अनपेक्षित संबंधों की खोज करना और डेटा मालिक के लिए तार्किक और सहायक दोनों तरीकों से रिकॉर्ड्स को नए तरीकों से सारांशित करना है।
यह डेटाबेस के मालिक के लिए स्पष्ट और लाभकारी परिणाम प्राप्त करने के लिए, पहले अज्ञात नियमितताओं या संबंधों को खोजने के लिए उच्च मात्रा में जानकारी के चयन, अन्वेषण और मॉडलिंग की प्रक्रिया है।
डेटा माइनिंग को आउटसोर्स करके, कम परिचालन लागत के साथ सभी काम तेजी से किए जा सकते हैं। विशिष्ट फर्म नई तकनीकों का उपयोग करके उस डेटा को सहेज सकती हैं जिसे मैन्युअल रूप से ढूंढना असंभव है। कई प्लेटफॉर्म पर टन डेटा उपलब्ध है, लेकिन बहुत सीमित ज्ञान सुलभ है।
डेटा माइनिंग इंटरफेस
डेटा माइनिंग इंटरफेस वह माध्यम प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को डेटा माइनिंग प्रक्रियाओं के साथ संवाद करने की अनुमति देता है। डेटा माइनिंग क्वेरी भाषा का उपयोग करना मुश्किल है। डेटा माइनिंग सिस्टम के साथ संवाद करने के लिए एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस का उपयोग किया जा सकता है। एक डेटा माइनिंग क्वेरी भाषा एक कोर भाषा के रूप में काम कर सकती है, जिसके ऊपर GUI आसानी से डिज़ाइन किए जा सकते हैं।
कार्यात्मक घटक
डेटा माइनिंग में निम्नलिखित कार्यात्मक घटक शामिल हो सकते हैं:
- डेटा संग्रह और डेटा माइनिंग क्वेरी संरचना - यह उपयोगकर्ताओं को टास्क-प्रासंगिक डेटा सेट निर्दिष्ट करने और डेटा माइनिंग क्वेरी बनाने की अनुमति देता है।
- खोजे गए पैटर्न की प्रस्तुति - यह टेबल, ग्राफ, चार्ट, और अन्य विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों जैसे विभिन्न रूपों में खोजे गए पैटर्न के प्रदर्शन की अनुमति देता है।
- पदानुक्रम विनिर्देश और हेरफेर - यह अवधारणा पदानुक्रम के विनिर्देश की अनुमति देता है, या तो मैन्युअल रूप से या स्वचालित रूप से। यह दिए गए डेटा सेट वितरण के आधार पर अवधारणा पदानुक्रम को स्वचालित रूप से संशोधित या समायोजित करने की भी अनुमति देता है।
- डेटा माइनिंग प्रिमिटिव्स का हेरफेर - यह चयन, प्रदर्शन, और अवधारणा पदानुक्रम के परिवर्तन जैसे डेटा माइनिंग संचालन के शक्तिशाली समायोजन को सक्षम करता है।
- इंटरैक्टिव बहु-स्तरीय माइनिंग - यह पहचाने गए पैटर्न पर रोल-अप या ड्रिल-डाउन संचालन को सक्षम करता है। डेटा माइनिंग इंटरफेस का डिज़ाइन उपयोगकर्ताओं के विभिन्न वर्गों पर भी विचार करना चाहिए। डेटा माइनिंग सिस्टम के उपयोगकर्ताओं को व्यावसायिक विश्लेषकों और व्यावसायिक अधिकारियों के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।
व्यावसायिक विश्लेषक डेटा के विभिन्न हिस्सों का चयन करने, आयामों में हेरफेर करने, और डेटा माइनिंग प्रक्रियाओं को ट्यून करने में लचीलापन और सुविधा चाहते हैं। दूसरी ओर, व्यावसायिक अधिकारी डेटा माइनिंग परिणामों की स्पष्ट प्रस्तुति और व्याख्या, डेटा माइनिंग परिणामों की रिपोर्ट लेखन और प्रस्तुति प्रक्रिया में आसान एकीकरण की आवश्यकता होती है। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया डेटा माइनिंग सिस्टम दोनों प्रकार के उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफेस प्रदान करना चाहिए।
