Skip to main content

ডেটা মাইনিং কি?

▶ Attributes Types in Data Mining || Relation Between Entity & Attributes || What is Attribute? (জুন 2025)

▶ Attributes Types in Data Mining || Relation Between Entity & Attributes || What is Attribute? (জুন 2025)
Anonim

ডেটা মাইনিং নিদর্শন এবং জ্ঞান আবিষ্কার করার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ। আসলে, ডেটা মাইনিং ডেটা আবিষ্কার বা জ্ঞান আবিষ্কার হিসাবেও পরিচিত।

ডেটা মাইনিং পরিসংখ্যান, মেশিন লার্নিং (এমএল), কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এর নীতিগুলি, এবং ডেটা বিশাল পরিমাণে (প্রায়শই ডেটাবেস বা ডেটা সেট থেকে) ব্যবহার করে যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং যতটা সম্ভব কার্যকর পদ্ধতিতে সনাক্ত করতে ব্যবহার করে।

ডেটা মাইনিং কি কি?

ডেটা মাইনিং দুটি প্রাথমিক উদ্দেশ্য রয়েছে: বর্ণনা এবং ভবিষ্যদ্বাণী। প্রথমত, ডেটা মাইনিং তথ্যগুলির নিদর্শন বিশ্লেষণ থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টি এবং জ্ঞান বর্ণনা করে। দ্বিতীয়ত, ডেটা মাইনিং ভবিষ্যতের নকশার পূর্বাভাসের জন্য স্বীকৃত ডেটা নিদর্শনগুলির বিবরণ ব্যবহার করে।

উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন ধরণের গাছপালা সনাক্ত করার বিষয়ে বইগুলির জন্য কেনাকাটা করার সময় আপনি যদি ব্রাউজিং ওয়েবসাইটে সময় ব্যয় করেন তবে সেই ওয়েবসাইটের দৃশ্যগুলির পিছনে কাজ করে ডেটা মাইনিং পরিষেবাদি আপনার প্রোফাইলে সংযোগের জন্য আপনার অনুসন্ধানের বিবরণ লগ করে। আপনি দুই সপ্তাহ পরে আবার লগ ইন করলে, ওয়েবসাইটের ডেটা মাইনিং পরিষেবাদিগুলি আপনার বর্তমান আগ্রহগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আপনার পূর্ববর্তী অনুসন্ধানগুলির বিবরণ ব্যবহার করে এবং ব্যক্তিগত শপিং সুপারিশগুলি সরবরাহ করে যা উদ্ভিদের শনাক্তকরণ সম্পর্কিত বইগুলি অন্তর্ভুক্ত করে।

ডেটা মাইনিং কিভাবে কাজ করে

ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করে কাজ করে, এমন নির্দেশের সেট যা কম্পিউটারকে বলবে বা কীভাবে কাজ করতে হবে তা প্রক্রিয়াতে বিভিন্ন ধরণের নিদর্শন আবিষ্কার করতে পারে। ডেটা মাইনিংয়ে ব্যবহৃত বিভিন্ন প্যাটার্ন স্বীকৃতি পদ্ধতিগুলির মধ্যে ক্লাস্টার বিশ্লেষণ, বিশ্লেষণ সনাক্তকরণ, অ্যাসোসিয়েশন লার্নিং, ডেটা নির্ভরতা, সিদ্ধান্ত গাছ, প্রতিক্রিয়া মডেল, শ্রেণীবিভাগ, বাহ্যিক সনাক্তকরণ এবং স্নায়ু নেটওয়ার্ক অন্তর্ভুক্ত।

যদিও ডেটা মাইনিংটি বিভিন্ন ধরণের তথ্যগুলির নিদর্শন বর্ণনা এবং পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, তবে এটিগুলি বুঝতে না পারলেও বেশীরভাগ লোকেরা প্রায়ই সম্মুখীন হন, এমনকি আপনার ক্রয় পছন্দগুলির প্যাটার্নগুলি এবং ভবিষ্যতে ক্রয়ের পূর্বাভাস দেওয়ার আচরণগুলি বর্ণনা করা সিদ্ধান্ত.

উদাহরণস্বরূপ, আপনি কি কখনও ভাবছেন যে আপনি অনলাইনে কী দেখছেন তা কীভাবে ফেসবুক সবসময় মনে হয় এবং আপনি যে সাইটগুলিতে গিয়েছেন বা আপনার ওয়েব অনুসন্ধানগুলির সাথে সম্পর্কিত আপনার নিউজফিডে বিজ্ঞাপনগুলি দেখায়? ফেইসবুক ডেটা মাইনিং আপনার ব্রাউজারে সংরক্ষিত তথ্য ব্যবহার করে যা আপনার ক্রিয়াকলাপগুলি যেমন কুকিজের সাথে নিজের ট্র্যাকগুলি সম্পর্কিত ট্র্যাক করে এবং আপনার আগ্রহের পণ্যগুলি বা অফারগুলি সন্ধান করতে এবং পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আপনার ফেসবুক পরিষেবার পূর্বের ব্যবহারের ভিত্তিতে এটি অনুসরণ করে।

কি ধরনের তথ্য ক্ষুদ্র করা যাবে?

পরিষেবা বা স্টোরের উপর নির্ভর করে (শারীরিক সঞ্চয়গুলি ডেটা মাইনিং ব্যবহার করে), আপনার এবং আপনার নকশার সম্পর্কে একটি বিস্ময়কর পরিমাণ তথ্য খনন করা যেতে পারে। আপনার সংগৃহীত ডেটাতে আপনি কোন ধরণের যানবাহন চালান, যেখানে আপনি বাস করেন, যেখানে আপনি ভ্রমণ করেছেন, পত্রিকা এবং সংবাদপত্রের সাবস্ক্রাইব করেন এবং আপনি বিবাহিত কিনা তা অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। এটি আপনার বাচ্চাদের সন্তান, আপনার শখ কী, আপনার পছন্দের কোন ব্যান্ড, আপনার রাজনৈতিক লেনিংগুলি, আপনি অনলাইনে কী কিনছেন, আপনি কীভাবে শারীরিক দোকানে (প্রায়ই গ্রাহক আনুগত্য পুরস্কার কার্ডের মাধ্যমে) কিনেছেন এবং আপনার যে কোনও বিবরণ ভাগ করে তা নির্ধারণ করে সামাজিক মিডিয়া আপনার জীবন সম্পর্কে।

উদাহরণস্বরূপ, কিশোর-কিশোরীদের লক্ষ্যযুক্ত খুচরা বিক্রেতারা এবং ফ্যাশন-ভিত্তিক প্রকাশনাগুলি ইনস্টিগ্রাম এবং ফেসবুকের মতো সামাজিক মিডিয়া পরিষেবাদিতে ডেটা মাইনিং ফটোগুলির অন্তর্দৃষ্টিগুলি ব্যবহার করে, যা ফ্যাশন ট্রেন্ডগুলি যা টিন ক্রেতাদের বা পাঠকদের আকর্ষণ করবে। ডেটা মাইনিংয়ের মাধ্যমে আবিষ্কৃত অন্তর্দৃষ্টিগুলি এতটা সুনির্দিষ্ট হতে পারে যে কিছু খুচরা বিক্রেতা এমনকি তার ক্রয় পছন্দগুলির মধ্যে খুব নির্দিষ্ট পরিবর্তনগুলির উপর ভিত্তি করে একজন মহিলা গর্ভবতী হতে পারে বলেও পূর্বাভাস দিতে পারে। রিটেইলার, টার্গেটে, গারান্টেন্সি পূর্বাভাস দিয়ে গর্ভধারণের পূর্বাভাস দিয়ে সঠিক বলে রিপোর্ট করা হয়েছে যে এটি একটি যৌবতীকে বাচ্চাদের পণ্যগুলির জন্য কুপনগুলি পাঠানো হয়েছে, তার গর্ভধারণকে তার পরিবারকে জানানোর আগে গোপন রেখে দিয়েছে।

ডেটা মাইনিং সর্বত্র, তবে, আমাদের ক্রয়ের অভ্যাস, ব্যক্তিগত পছন্দগুলি, পছন্দগুলি, অর্থ এবং অনলাইন ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পর্কে অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের বেশিরভাগ তথ্য গ্রাহক অভিজ্ঞতাকে উন্নত করার উদ্দেশ্যে স্টোর এবং পরিষেবাদি দ্বারা ব্যবহৃত হয়।