डेटा माइनिंग भारी मात्रा में डेटा से ज्ञान निकालने या माइन करने को परिभाषित करता है। डेटा माइनिंग आमतौर पर उन स्थानों पर उपयोग किया जाता है जहां भारी मात्रा में डेटा सहेजा और संसाधित किया जाता है। उदाहरण के लिए, बैंकिंग सिस्टम भारी मात्रा में डेटा को सहेजने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग करता है जिसे

डेटा माइनिंग कार्यात्मकताएं (Data mining functionalities) उन पैटर्न के प्रकार को दर्शाने के लिए उपयोग की जाती हैं जिन्हें डेटा माइनिंग कार्यों में खोजा जाना है। सामान्य तौर पर, डेटा माइनिंग कार्यों को वर्णनात्मक (descriptive) और भविष्यवाणी (predictive) दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है। वर्ण

डेटा माइनिंग (Data mining) बड़ी मात्रा में डेटा से ज्ञान निकालने या खनन करने को संदर्भित करता है। डेटा माइनिंग आमतौर पर उन स्थानों पर उपयोग किया जाता है जहां बड़ी मात्रा में डेटा सहेजा और संसाधित किया जाता है। डेटा माइनिंग एक अंतःविषय क्षेत्र (interdisciplinary field) है, विषयों के एक समुच्चय का स

डेटा माइनिंग, पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करके रिपॉजिटरी में सहेजे गए बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से स्थानांतरित करके उपयोगी नए सहसंबंधों, पैटर्न, और रुझानों को खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकें शामिल हैं। यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है ताकि अनपेक्षित संबंधों की ख

डेटा माइनिंग सिस्टम को डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस सिस्टम के साथ एकीकृत किया जाता है ताकि यह प्रभावी उपस्थिति में अपने कार्य कर सके। एक डेटा माइनिंग सिस्टम एक ऐसे वातावरण में काम करता है जिसमें उसे डेटाबेस सिस्टम जैसे अन्य डेटा सिस्टम के साथ संवाद करने की आवश्यकता होती है। ये संभावित एकीकरण योजनाएं है

डेटा माइनिंग, पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करके रिपॉजिटरी में सहेजे गए बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से छान-बीन करके उपयोगी नए सहसंबंधों, पैटर्न, और रुझानों को खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकें शामिल हैं। यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है ताकि अनपेक्षित संबंधों की खोज क

डेटा माइनिंग (Data mining), पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करके रिपॉजिटरी में सहेजे गए बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से छान-बीन करके उपयोगी नए सहसंबंधों, पैटर्न और रुझानों को खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकें शामिल हैं। यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है ताकि अनपेक्षित संब

डेटा सफाई (Data cleaning) लापता मूल्यों (missing values) को भरकर, शोर डेटा (noisy data) को चिकना करके, बाहरी मानों (outliers) का विश्लेषण करके और हटाकर, और डेटा में असंगतियों (inconsistencies) को हटाकर डेटा को साफ करने को परिभाषित करती है। कभी-कभी विवरण के कई स्तरों पर डेटा आवश्यकता से अलग हो सकता

इस पोस्ट में, हम DBMS में सामान्यीकरण (Generalization) और विशेषीकरण (Specialization) के बीच अंतर को समझेंगे। सामान्यीकरण (Generalization) यह बॉटम-अप दृष्टिकोण (bottom-up approach) का उपयोग करके काम करता है। स्कीमा का आकार कम हो जाता है। यह आमतौर पर संस्थाओं (entities) के एक समूह पर लागू होता है।

इस पोस्ट में, हम डेटा माइनिंग (Data Mining) और डेटा वेयरहाउसिंग (Data Warehousing) के बीच अंतर को समझेंगे। डेटा माइनिंग (Data Mining) यह डेटा पैटर्न निर्धारित करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक प्रक्रिया है। इसे डेटा के एक समुच्चय से उपयोगी डेटा निकालने की एक सामान्य विधि के रूप में समझा जा सकता ह

इस पोस्ट में, हम स्टार स्कीमा (Star Schema) और स्नोफ्लेक स्कीमा (Snowflake Schema) के बीच अंतर को समझेंगे। स्टार स्कीमा (Star Schema) आयामों के पदानुक्रम एक आयामी टेबल (dimensional table) में संग्रहीत होते हैं। इसमें एक फैक्ट टेबल (fact table) होती है जो आयाम टेबल्स (dimension tables) से घिरी होत

इस पोस्ट में, हम ट्रिगर (Trigger) और प्रक्रिया (Procedure) के बीच अंतर को समझेंगे। ट्रिगर (Triggers) यह एक डेटाबेस की टेबल में INSERT, DELETE, और UPDATE जैसी घटना होने पर अंतर्निहित रूप से (implicitly) आमंत्रित होता है। ट्रिगर का नेस्टिंग (Nesting) एक टेबल का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है। ए

इस पोस्ट में, हम स्टैक (Stack) और हीप (Heap) के बीच अंतर को समझेंगे। स्टैक (Stack) यह एक रैखिक डेटा संरचना है। मेमोरी एक सन्निहित (contiguous) ब्लॉक में आवंटित की जाती है। स्टैक के लिए मेमोरी कंपाइलर के निर्देशों का उपयोग करके स्वचालित रूप से आवंटित और डिएलोकेट की जाती है। स्टैक बनाने और बनाए रखन

इस पोस्ट में, हम मल्टीमीडिया (Multimedia) और हाइपरमीडिया (Hypermedia) के बीच अंतर को समझेंगे। मल्टीमीडिया (Multimedia) यह सूचना प्रतिनिधित्व के विभिन्न रूपों को दर्शाता है। यह दो प्रकारों में उपलब्ध है: रैखिक (Linear) और गैर-रैखिक (non-linear)। यह हाइपरटेक्स्ट के साथ स्वयं को जोड़कर हाइपरमीडिया ब

इस पोस्ट में, हम USART और UART मोड के बीच अंतर को समझेंगे। USART (यूनिवर्सल सिंक्रोनस/असिंक्रोनस रिसीवर/ट्रांसमीटर) आधा-द्वैध मोड (half-duplex mode) उपयोग किया जाता है। USART की गति UART की तुलना में अधिक है। यह काम करने के लिए डेटा सिग्नल के साथ-साथ क्लॉक का उपयोग करता है। डेटा ब्लॉक के प्रारूप

इस पोस्ट में, हम SIMD और MIMD के बीच अंतर को समझेंगे। SIMD यह सिंगल इंस्ट्रक्शन मल्टीपल डेटा (Single Instruction Multiple Data) के लिए खड़ा है। इसे कम मेमोरी की आवश्यकता होती है। यह MIMD की तुलना में सस्ता है। इसमें एक डिकोडर (single decoder) होता है। यह गुप्त तुल्यकालन (latent/tacit synchronizat

इस पोस्ट में, हम SATA और PATA के बीच अंतर को समझेंगे। PATA यह पैरेलल एडवांस्ड टेक्नोलॉजी अटैचमेंट (Parallel Advanced Technology Attachment) के लिए खड़ा है। यह एक 40-पिन कनेक्टर है। यह महंगा है। डेटा ट्रांसफर की गति कम है। यह अधिक बिजली की खपत करता है। केबल का आकार बड़ा है। यह हॉट स्वैपिंग (hot sw

इस पोस्ट में, हम कार्डिनैलिटी (Cardinality) और मोडैलिटी (Modality) के बीच अंतर को समझेंगे। कार्डिनैलिटी (Cardinality) यह टेबल की पंक्तियों के बीच जुड़ाव की अधिकतम संख्या के बारे में बताता है। विभिन्न प्रकार हैं: एक-से-एक, एक-से-अनेक, अनेकों-से-अनेक। एक-से-एक वह है जहां ऑब्जेक्ट A की घटना केवल एक

समस्या आपको पायथन में अपरिवर्तनीय डेटा संरचनाओं को लागू करने की आवश्यकता है। परिचय.. अपरिवर्तनीय डेटा संरचनाएं बहुत आसान होती हैं जब आप समानांतर प्रोग्रामिंग में एक ही समय में कई लोगों को डेटा के एक टुकड़े को संशोधित करने से रोकना चाहते हैं। परिवर्तनीय डेटा संरचनाएं (जैसे सरणी) किसी भी समय बदली जा

फ्लॉयड चक्र, एक दिए गए सिंगली लिंक्ड सूची में चक्र का पता लगाने के लिए चक्र पहचान एल्गोरिदम में से एक है। फ्लॉयड चक्र एल्गोरिदम में, हमारे पास दो पॉइंटर्स होते हैं जो प्रारंभ में हेड पर इंगित करते हैं। खरगोश और कछुए की कहानी में, खरगोश कछुए से दोगुनी तेजी से चलता है, और जब भी खरगोश पथ के अंत तक पह