डेटा माइनिंग की विभिन्न विशेषताएं हैं जो इस प्रकार हैं - डेटा प्रकार - अधिकांश डेटा माइनिंग सिस्टम जो उद्योग में पहुंच योग्य हैं, सांख्यिकीय, श्रेणीबद्ध और प्रतीकात्मक विशेषताओं के साथ स्वरूपित, रिकॉर्ड-आधारित, संबंधपरक-जैसे डेटा संभालते हैं। डेटा ASCII टेक्स्ट, रिलेशनल डेटाबेस डेटा या डेटा वेयरहाउ

सांख्यिकीय डेटा माइनिंग की विभिन्न तकनीकें हैं जो इस प्रकार हैं - प्रतिगमन - इन दृष्टिकोणों का उपयोग एक या एक से अधिक भविष्यवक्ता (स्वतंत्र) चर से प्रतिक्रिया (आश्रित) चर के मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है जहां चर संख्यात्मक होते हैं। प्रतिगमन के कई रूप हैं, जिनमें रैखिक, बहु, भारित, ब

डेटा माइनिंग में रुझान इस प्रकार हैं - अनुप्रयोग अन्वेषण - शुरुआती डेटा माइनिंग एप्लिकेशन आमतौर पर व्यवसायों को प्रतिस्पर्धा में बढ़त हासिल करने में मदद करने के लिए लक्षित होते हैं। व्यवसायों के लिए डेटा माइनिंग की खोज का विस्तार जारी है क्योंकि ई-कॉमर्स और ई-मार्केटिंग खुदरा बाजार के मुख्यधारा के

डेटा माइनिंग डेटा माइनिंग, पैटर्न मान्यता तकनीकों के साथ-साथ सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों का उपयोग करके, रिपॉजिटरी में संग्रहीत डेटा की एक बड़ी मात्रा के माध्यम से सार्थक नए सहसंबंधों, पैटर्न और प्रवृत्तियों की खोज करने की प्रक्रिया है। यह विश्लेषण है अनपेक्षित संबंधों को खोजने और डेटा को नए तरीकों

डेटा माइनिंग डेटा माइनिंग, पैटर्न पहचान तकनीकों के साथ-साथ सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों का उपयोग करके, रिपॉजिटरी में संग्रहीत डेटा की एक बड़ी मात्रा के माध्यम से सार्थक नए सहसंबंधों, पैटर्न और प्रवृत्तियों की खोज करने की प्रक्रिया है। यह अप्रत्याशित संबंधों को खोजने के लिए अवलोकन संबंधी डेटासेट का

डेटा माइनिंग यह कच्चे डेटा से उपयोगी जानकारी, पैटर्न और रुझान निकालने की एक प्रक्रिया है। डेटा माइनिंग डेटा को विभाजित करने और भविष्य की घटनाओं की संभावना की गणना करने के लिए परिष्कृत संख्यात्मक एल्गोरिदम का उपयोग करता है। डेटा माइनिंग प्रक्रियाओं में कई प्रकार की सेवाएँ हैं, जिनमें टेक्स्ट माइनिंग,

डेटा माइनिंग डेटा माइनिंग महत्वपूर्ण पैटर्न और नीतियों को खोजने के तरीके के रूप में भारी मात्रा में तथ्यों की स्वचालित या अर्ध-स्वचालित विधि के माध्यम से अन्वेषण और विश्लेषण की तकनीक है। यह उन नियमितताओं या संबंधों की खोज करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा के चयन, अन्वेषण और मॉडलिंग की प्रक्रिया है ज

डेटा माइनिंग डेटा माइनिंग, पैटर्न पहचान तकनीकों के साथ-साथ सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों का उपयोग करके, रिपॉजिटरी में संग्रहीत डेटा की एक बड़ी मात्रा के माध्यम से सार्थक नए सहसंबंधों, पैटर्न और प्रवृत्तियों की खोज करने की प्रक्रिया है। यह अप्रत्याशित संबंधों को खोजने के लिए अवलोकन संबंधी डेटासेट का

मल्टीमीडिया डेटाबेस सिस्टम ऑडियो, वीडियो, छवि, ग्राफिक्स, भाषण, टेक्स्ट, दस्तावेज़ और हाइपरटेक्स्ट डेटा जैसे मल्टीमीडिया डेटा के एक बड़े संग्रह को संग्रहीत और प्रबंधित करता है, जिसमें टेक्स्ट, टेक्स्ट मार्कअप, और जुड़ाव। ऑडियो-वीडियो उपकरण, डिजिटल कैमरा, सीडी-रोम और इंटरनेट के लोकप्रिय उपयोग के कारण

सूचना पुनर्प्राप्ति (IR) एक ऐसा क्षेत्र है जो कई वर्षों से डेटाबेस सिस्टम के समानांतर विकसित हो रहा है। डेटाबेस सिस्टम के क्षेत्र के विपरीत, जिसमें संरचित डेटा की लक्षित क्वेरी और लेनदेन प्रसंस्करण है, सूचना पुनर्प्राप्ति का संबंध कई पाठ-आधारित दस्तावेज़ों से डेटा के संगठन और पुनर्प्राप्ति से है। चू

टेक्स्ट रिट्रीवल अर्थपूर्ण पैटर्न और नई अंतर्दृष्टि की पहचान करने के लिए असंरचित टेक्स्ट को एक संरचित प्रारूप में बदलने की प्रक्रिया है। Naïve Bayes, सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM), और अन्य गहन शिक्षण एल्गोरिदम सहित उन्नत विश्लेषणात्मक तकनीकों का उपयोग करके, संगठन अपने असंरचित डेटा के अंदर छिपे हुए संबंधो

कई लोकप्रिय पाठ पुनर्प्राप्ति अनुक्रमण तकनीकें हैं जैसे उल्टे सूचकांक और हस्ताक्षर फ़ाइलें। उल्टा सूचकांक - एक उलटा सूचकांक एक सूचकांक संरचना है जो दो हैश अनुक्रमित या बी + - पेड़ अनुक्रमित तालिकाओं को बनाए रखता है:दस्तावेज़_टेबल और टर्म_टेबल, जहां दस्तावेज़_टेबल में दस्तावेज़ रिकॉर्ड का एक सेट होत

वेब माइनिंग को व्यापक रूप से वेब पर अनुकूलित डेटा माइनिंग विधियों के अनुप्रयोग के रूप में देखा जा सकता है, जबकि डेटा माइनिंग को एक ज्ञान-खोज प्रक्रिया में तय किए गए ज्यादातर संरचित डेटा पर पैटर्न खोजने के लिए एल्गोरिदम के अनुप्रयोग के रूप में दर्शाया जाता है। वेब माइनिंग में कई डेटा प्रकारों के संग

बैंकिंग और वित्तीय बाजार में एकत्रित वित्तीय डेटा अपेक्षाकृत पूर्ण, विश्वसनीय और विशाल गुणवत्ता का होता है, जो व्यवस्थित डेटा विश्लेषण और डेटा माइनिंग का समर्थन करता है। इसलिए यह कुछ विशिष्ट मामलों को प्रस्तुत कर सकता है जो इस प्रकार हैं - बहुआयामी डेटा विश्लेषण और डेटा माइनिंग के लिए डेटा वेयरहाउस

रिटेल उद्योग डेटा माइनिंग के लिए एक प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्र है क्योंकि यह बिक्री, उपयोगकर्ता खरीदारी इतिहास, माल परिवहन, खपत और सेवा पर भारी मात्रा में रिकॉर्ड एकत्र करता है। एकत्र किए गए डेटा की मात्रा का तेजी से विस्तार जारी है, विशेष रूप से इंटरनेट, या ई-कॉमर्स पर व्यापार की बढ़ती आसानी, पहुंच औ

दूरसंचार उद्योग स्थानीय और लंबी दूरी की टेलीफोन सेवाएं प्रदान करने से लेकर फैक्स, पेजर, सेल्युलर फोन, वेब मैसेंजर, इमेज, ई- मेल, कंप्यूटर और वेब डेटा ट्रांसमिशन, और कई डेटा ट्रैफ़िक। दूरसंचार, कंप्यूटर नेटवर्क, इंटरनेट और संचार और कंप्यूटिंग के कई अन्य साधनों का एकीकरण भी चल रहा है। इसके अलावा, कई

जैविक डेटा विश्लेषण के लिए डेटा माइनिंग के निम्नलिखित पहलू हैं जो इस प्रकार हैं - विषम, वितरित जीनोमिक और प्रोटिओमिक डेटाबेस का अर्थपूर्ण एकीकरण - जीनोमिक और प्रोटिओमिक डेटा सेट कई प्रयोगशालाओं में और विभिन्न तरीकों से तैयार किए जाते हैं। वे वितरित, विषम, और एक विस्तृत विविधता के हैं। ऐसे डेटा का सि

डेटा माइनिंग, पैटर्न पहचान तकनीकों के साथ-साथ सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों का उपयोग करके, रिपॉजिटरी में संग्रहीत बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से सार्थक नए सहसंबंध, पैटर्न और प्रवृत्तियों की खोज करने की प्रक्रिया है। यह अनपेक्षित संबंधों की खोज करने और डेटा स्वामी के लिए समझने योग्य और लाभकारी दोन

आवधिकता विश्लेषण आवधिक पैटर्न का खनन है, अर्थात्, समय से संबंधित श्रृंखला डेटा में आवर्ती पैटर्न की खोज। आवधिक विश्लेषण का उपयोग कई महत्वपूर्ण क्षेत्रों में किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, मौसम, ज्वार, ग्रह प्रक्षेपवक्र, दैनिक बिजली की खपत, दैनिक यातायात पैटर्न, और साप्ताहिक टीवी कार्यक्रम सभी कुछ न

लगातार अवसंरचना की खोज में आमतौर पर दो चरण होते हैं। पहले चरण में, यह बार-बार सबस्ट्रक्चर उम्मीदवार बना सकता है। दूसरे चरण में प्रत्येक उम्मीदवार की आवृत्ति का परीक्षण किया जाता है। बारंबार अवसंरचना की खोज पर अधिकांश अध्ययन पहले चरण के अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करते हैं क्योंकि दूसरे चरण में एक सबग्