डेटा माइनिंग पैटर्न और रिश्तों की पहचान करने के लिए बड़े डेटा सेटों को क्रमबद्ध करने की प्रक्रिया है जो डेटा विश्लेषण के माध्यम से व्यावसायिक समस्याओं को हल करने में मदद कर सकती है। डेटा माइनिंग तकनीक और उपकरण उद्यमों को भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने और अधिक जानकारीपूर्ण व्यावसायिक निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं।
यह समग्र रूप से डेटा एनालिटिक्स का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है और डेटा विज्ञान में मुख्य विषयों में से एक है, जो डेटा सेट में उपयोगी जानकारी खोजने के लिए उन्नत एनालिटिक्स तकनीकों का उपयोग करता है। अधिक विस्तृत स्तर पर, डेटा माइनिंग डेटाबेस में ज्ञान खोज (केडीडी) प्रक्रिया में एक कदम है, जो डेटा एकत्र करने, प्रसंस्करण और विश्लेषण करने के लिए एक डेटा विज्ञान पद्धति है। डेटा माइनिंग और केडीडी को कभी-कभी एक दूसरे के स्थान पर संदर्भित किया जाता है, लेकिन उन्हें आमतौर पर अलग-अलग चीजों के रूप में देखा जाता है।
डेटा माइनिंग क्यों महत्वपूर्ण है?
डेटा माइनिंग संगठनों में सफल विश्लेषण पहल का एक महत्वपूर्ण घटक है। इसके द्वारा उत्पन्न जानकारी का उपयोग बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) और उन्नत एनालिटिक्स अनुप्रयोगों में किया जा सकता है जिसमें ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण शामिल है, साथ ही वास्तविक समय एनालिटिक्स एप्लिकेशन भी हैं जो स्ट्रीमिंग डेटा की जांच करते हैं जैसे कि इसे बनाया या एकत्र किया जाता है।
प्रभावी डेटा माइनिंग व्यावसायिक रणनीतियों की योजना बनाने और परिचालन प्रबंधन के विभिन्न पहलुओं में सहायता करता है। इसमें विपणन, विज्ञापन, बिक्री और ग्राहक सहायता, साथ ही विनिर्माण, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, वित्त और मानव संसाधन जैसे ग्राहक-सामना वाले कार्य शामिल हैं। डेटा माइनिंग धोखाधड़ी का पता लगाने, जोखिम प्रबंधन, साइबर सुरक्षा योजना और कई अन्य महत्वपूर्ण व्यावसायिक उपयोग के मामलों का समर्थन करता है। यह स्वास्थ्य देखभाल, सरकार, वैज्ञानिक अनुसंधान, गणित, खेल आदि में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
डेटा माइनिंग प्रक्रिया: यह कैसे काम करती है?
डेटा माइनिंग आमतौर पर डेटा वैज्ञानिकों और अन्य कुशल बीआई और एनालिटिक्स पेशेवरों द्वारा किया जाता है। लेकिन यह डेटा-प्रेमी व्यवसाय विश्लेषकों, अधिकारियों और श्रमिकों द्वारा भी किया जा सकता है जो किसी संगठन में नागरिक डेटा वैज्ञानिकों के रूप में कार्य करते हैं।
इसके मुख्य तत्वों में विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने के लिए किए गए डेटा प्रबंधन कार्यों के साथ-साथ मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय विश्लेषण शामिल हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) टूल के उपयोग ने प्रक्रिया को अधिक स्वचालित कर दिया है और वेब सर्वर, मोबाइल ऐप और सेंसर से ग्राहक डेटाबेस, लेनदेन रिकॉर्ड और लॉग फ़ाइलों जैसे बड़े डेटा सेट को माइन करना आसान बना दिया है।
डाटा माइनिंग प्रक्रिया को इन चार प्राथमिक चरणों में विभाजित किया जा सकता है:
डाटा इक्कट्ठा करना।
- किसी एनालिटिक्स एप्लिकेशन के लिए प्रासंगिक डेटा की पहचान की जाती है और उसे इकट्ठा किया जाता है।
- डेटा विभिन्न स्रोत प्रणालियों, डेटा वेयरहाउस या डेटा लेक में स्थित हो सकता है
- बड़े डेटा वातावरण में एक तेजी से सामान्य भंडार जिसमें संरचित और असंरचित डेटा का मिश्रण होता है।
- बाहरी डेटा स्रोतों का भी उपयोग किया जा सकता है। डेटा जहां से भी आता है
- एक डेटा वैज्ञानिक अक्सर प्रक्रिया के शेष चरणों के लिए इसे डेटा लेक में ले जाता है।
डेटा तैयारी
- इस चरण में डेटा को खनन के लिए तैयार करने के लिए चरणों का एक सेट शामिल है।
- यह डेटा अन्वेषण, प्रोफाइलिंग और प्री-प्रोसेसिंग से शुरू होता है
- इसके बाद त्रुटियों और अन्य डेटा गुणवत्ता समस्याओं को ठीक करने के लिए डेटा सफाई का काम होता है।
- डेटा सेट को सुसंगत बनाने के लिए डेटा परिवर्तन भी किया जाता है
- जब तक कि कोई डेटा वैज्ञानिक किसी विशेष एप्लिकेशन के लिए अनफ़िल्टर्ड कच्चे डेटा का विश्लेषण नहीं करना चाहता हो।
डेटा माइनिंग तकनीकों के प्रकार
विभिन्न डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों के लिए डेटा माइन करने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है। पैटर्न पहचान एक सामान्य डेटा माइनिंग उपयोग का मामला है जो कई तकनीकों द्वारा सक्षम किया गया है, जैसे कि विसंगति का पता लगाना, जिसका उद्देश्य डेटा सेट में बाहरी मूल्यों की पहचान करना है।
लोकप्रिय डेटा माइनिंग तकनीकों में निम्नलिखित प्रकार शामिल हैं:
एसोसिएशन नियम खनन
- डेटा माइनिंग में, एसोसिएशन नियम यदि-तब कथन हैं जो डेटा तत्वों के बीच संबंधों की पहचान करते हैं।
- संबंधों का आकलन करने के लिए समर्थन और विश्वास मानदंड का उपयोग किया जाता है – समर्थन मापता है कि डेटा सेट में संबंधित तत्व कितनी बार दिखाई देते हैं
- आत्मविश्वास यह दर्शाता है कि यदि-तब कथन कितनी बार सटीक है।
वर्गीकरण
- यह दृष्टिकोण डेटा सेट में तत्वों को डेटा माइनिंग प्रक्रिया के हिस्से के रूप में परिभाषित विभिन्न श्रेणियों में निर्दिष्ट करता है।
- निर्णय वृक्ष, नाइव बेयस क्लासिफायर, के-निकटतम पड़ोसी और लॉजिस्टिक रिग्रेशन वर्गीकरण विधियों के कुछ उदाहरण हैं।
क्लस्टरिंग
- इस मामले में, विशेष विशेषताओं को साझा करने वाले डेटा तत्वों को डेटा खनन अनुप्रयोगों के हिस्से के रूप में क्लस्टर में एक साथ समूहीकृत किया जाता है।
- उदाहरणों में के-मीन्स क्लस्टरिंग, पदानुक्रमित क्लस्टरिंग और गॉसियन मिश्रण मॉडल शामिल हैं।
प्रतिगमन
- चरों के एक सेट के आधार पर अनुमानित डेटा मानों की गणना करके, डेटा सेट में संबंध खोजने का यह एक और तरीका है।
- रैखिक प्रतिगमन और बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन इसके उदाहरण हैं।
- निर्णय वृक्षों और कुछ अन्य वर्गीकरण विधियों का उपयोग प्रतिगमन करने के लिए भी किया जा सकता है।
डाटा माइनिंग सॉफ्टवेयर और उपकरण
यह उपकरण बड़ी संख्या में विक्रेताओं के पास उपलब्ध हैं, आमतौर पर सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म के हिस्से के रूप में जिसमें अन्य प्रकार के डेटा विज्ञान और उन्नत एनालिटिक्स टूल भी शामिल होते हैं। डेटा माइनिंग सॉफ़्टवेयर द्वारा प्रदान की जाने वाली मुख्य विशेषताओं में डेटा तैयारी क्षमताएं, अंतर्निहित एल्गोरिदम, पूर्वानुमानित मॉडलिंग समर्थन, एक जीयूआई-आधारित विकास वातावरण और मॉडल को तैनात करने और उनके प्रदर्शन को स्कोर करने के लिए उपकरण शामिल हैं।
डाटा माइनिंग के लिए उपकरण पेश करने वाले विक्रेताओं में एल्टरेक्स, एडब्ल्यूएस, डेटाब्रिक्स, डेटाइकू, डेटारोबोट, गूगल, एच2ओ.एआई, आईबीएम, नाइम, माइक्रोसॉफ्ट, ओरेकल, रैपिडमाइनर, एसएपी, एसएएस इंस्टीट्यूट और टिब्को सॉफ्टवेयर शामिल हैं।
- डाटा माइन करने के लिए विभिन्न प्रकार की निःशुल्क ओपन सोर्स तकनीकों का भी उपयोग किया जा सकता है
- जिनमें डेटामेल्ट, एल्की, ऑरेंज, रैटल, स्किकिट-लर्न और वेका शामिल हैं।
- सॉफ़्टवेयर विक्रेता ओपन सोर्स विकल्प भी प्रदान करते हैं।
- उदाहरण के लिए, Knime डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों के प्रबंधन के लिए वाणिज्यिक सॉफ़्टवेयर के साथ एक ओपन सोर्स एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म को जोड़ती है
- Dataiku और H2O.ai जैसी कंपनियां अपने टूल के मुफ्त संस्करण पेश करती हैं।
डेटा माइनिंग के लाभ
सामान्य तौर पर, डेटा माइनिंग के व्यावसायिक लाभ डेटा सेट में छिपे हुए पैटर्न, रुझान, सहसंबंध और विसंगतियों को उजागर करने की बढ़ती क्षमता से आते हैं। उस जानकारी का उपयोग पारंपरिक डेटा विश्लेषण और पूर्वानुमानित विश्लेषण के संयोजन के माध्यम से व्यावसायिक निर्णय लेने और रणनीतिक योजना को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।
विशिष्ट डेटा माइनिंग लाभों में निम्नलिखित शामिल हैं:
अधिक प्रभावी विपणन और बिक्री।
- डेटा माइनिंग से विपणक को ग्राहक के व्यवहार और प्राथमिकताओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलती है
- जो उन्हें लक्षित विपणन और विज्ञापन अभियान बनाने में सक्षम बनाता है।
- इसी तरह, बिक्री टीमें लीड रूपांतरण दरों में सुधार करने और मौजूदा ग्राहकों को अतिरिक्त उत्पाद
- सेवाएं बेचने के लिए डेटा माइनिंग परिणामों का उपयोग कर सकती हैं।
बेहतर ग्राहक सेवा
- डेटा माइनिंग के लिए धन्यवाद, कंपनियां संभावित ग्राहक सेवा मुद्दों की अधिक शीघ्रता से पहचान कर सकती हैं
- संपर्क केंद्र एजेंटों को ग्राहकों के साथ कॉल और ऑनलाइन चैट में उपयोग करने के लिए नवीनतम जानकारी दे सकती हैं।
- बेहतर आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन। संगठन बाजार के रुझानों को पहचान सकते हैं
- उत्पाद की मांग का अधिक सटीक पूर्वानुमान लगा सकते हैं, जिससे वे वस्तुओं और आपूर्ति की सूची को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने में सक्षम हो सकते हैं।
- आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधक भंडारण, वितरण और अन्य रसद संचालन को अनुकूलित करने के लिए डेटा माइनिंग से मिली जानकारी का भी उपयोग कर सकते हैं।
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