विज्ञान और इंजीनियरिंग में डेटा माइनिंग की भूमिका
विज्ञान और इंजीनियरिंग में डेटा माइनिंग की विभिन्न भूमिकाएं निम्नलिखित हैं:
1. डेटा वेयरहाउस और डेटा प्रीप्रोसेसिंग
डेटा प्रीप्रोसेसिंग और डेटा वेयरहाउस डेटा एक्सचेंज और डेटा माइनिंग के लिए महत्वपूर्ण हैं। वेयरहाउस बनाने के लिए कई वातावरणों और कई समय अवधियों में एकत्र की गई असंगत या असंगत जानकारी को हल करने के साधन खोजने की आवश्यकता होती है।
इसके लिए सिमेंटिक्स, रेफरेंसिंग सिस्टम, गणित, माप, दक्षता, और सटीकता को समेटने की आवश्यकता होती है। विषम स्रोतों से डेटा एकीकृत करने और घटनाओं की पहचान करने के लिए विधियों की आवश्यकता होती है।
2. जटिल डेटा प्रकारों की माइनिंग
संख्यात्मक डेटा सेट प्रकृति में विषम हैं। उनमें आमतौर पर अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा शामिल होते हैं, जिसमें मल्टीमीडिया डेटा और भू-संदर्भित स्ट्रीम डेटा, और जटिल, गहरे छिपे सिमेंटिक्स वाला डेटा (जैसे जीनोमिक और प्रोटिओमिक रिकॉर्ड) शामिल हैं।
स्पेसियोटेम्पोरल डेटा, जैविक डेटा, संबंधित कॉन्सेप्ट हायरार्की, और कठिन सिमेंटिक संबंधों को संभालने के लिए मजबूत और समर्पित विश्लेषण विधियों की आवश्यकता होती है।
3. ग्राफ-आधारित और नेटवर्क-आधारित माइनिंग
ग्राफ या नेटवर्क मॉडलिंग में, खनन की जाने वाली प्रत्येक वस्तु को ग्राफ में एक शीर्ष द्वारा दर्शाया जाता है, और शीर्षों के बीच किनारे वस्तुओं के बीच संबंधों को परिभाषित करते हैं। उदाहरण के लिए, ग्राफ का उपयोग रासायनिक वास्तुकला, जैविक मार्ग, और पूर्णांक सिमुलेशन द्वारा उत्पादित डेटा को मॉडल करने के लिए किया जा सकता है जिसमें फ्लूइड-फ्लो सिमुलेशन शामिल हैं।
ग्राफ या नेटवर्क मॉडलिंग की सफलता क्लासिफिकेशन, लगातार पैटर्न माइनिंग, और क्लस्टरिंग सहित कई ग्राफ-आधारित डेटा माइनिंग सेवाओं की स्केलेबिलिटी और प्रभावशीलता में सुधार पर निर्भर करती है।
4. विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स और डोमेन-विशिष्ट ज्ञान
उच्च-स्तरीय ग्राफिकल यूजर इंटरफेस और विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स गणितीय डेटा माइनिंग सिस्टम के लिए आवश्यक हैं। इन्हें पैटर्न खोजने, खोजे गए पैटर्न को दर्शाने और विज़ुअलाइज़ करने, और निर्णय लेने में खोजे गए ज्ञान का उपयोग करने में शोधकर्ताओं और सामान्य उपयोगकर्ताओं को मॉडल करने के लिए वर्तमान डोमेन-विशिष्ट डेटा और डेटा सिस्टम के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए।
इंजीनियरिंग में डेटा माइनिंग
इंजीनियरिंग में डेटा माइनिंग विज्ञान में डेटा माइनिंग के साथ कई समानताएं साझा करता है। दोनों अभ्यास बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करते हैं, और डेटा प्रीप्रोसेसिंग, डेटा वेयरहाउसिंग, और कठिन प्रकार के डेटा की स्केलेबल माइनिंग की आवश्यकता होती है। दोनों आमतौर पर विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करते हैं और ग्राफ और नेटवर्क का सर्वोत्तम उपयोग करते हैं। इसके अलावा, कई इंजीनियरिंग प्रक्रियाओं को रीयल-टाइम प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है, और इसलिए डेटा स्ट्रीम को रीयल-टाइम में माइन करना अक्सर एक आवश्यक घटक बन जाता है।
सामाजिक विज्ञान में डेटा माइनिंग
बड़ी मात्रा में मानव कनेक्शन डेटा हमारे दैनिक जीवन में आता है। ऐसा संचार कई रूपों में मौजूद है, जैसे समाचार, ब्लॉग, लेख, वेब पेज, ऑनलाइन चर्चा, उत्पाद समीक्षा, ट्वीट, संदेश, प्रसारण, और संचार, इंटरनेट और कई प्रकार के सामाजिक नेटवर्क दोनों पर।
इसलिए, सामाजिक विज्ञान और सामाजिक अध्ययनों में डेटा माइनिंग तेजी से प्रसिद्ध हो रहा है। इसके अलावा, उत्पादों, भाषणों, और लेखों के बारे में ग्राहक या पाठक प्रतिक्रिया का पता लगाकर समाज में उन लोगों की सामान्य राय और भावनाओं की दिशा का अनुमान लगाया जा सकता है। विश्लेषण परिणामों का उपयोग रुझानों का पूर्वानुमान लगाने, कार्य को बढ़ाने, और निर्णय लेने में सहायता के लिए किया जा सकता है।
