ডেটা মাইনিং হল প্যাটার্ন শনাক্তকরণ প্রযুক্তির পাশাপাশি পরিসংখ্যানগত এবং গাণিতিক কৌশলগুলি ব্যবহার করে রিপোজিটরিতে সঞ্চিত বিপুল পরিমাণ ডেটার মাধ্যমে স্থানান্তরিত করে অর্থপূর্ণ নতুন পারস্পরিক সম্পর্ক, নিদর্শন এবং প্রবণতা আবিষ্কার করার প্রক্রিয়া। এটি হল পর্যবেক্ষণমূলক ডেটাসেটের বিশ্লেষণ যাতে সন্দেহাতীত সম্পর্ক খুঁজে পাওয়া যায় এবং ডেটার মালিকের কাছে বোধগম্য এবং উপযোগী অভিনব উপায়ে ডেটা সংক্ষিপ্ত করা।
এটি ডাটাবেসের মালিকের জন্য পরিষ্কার এবং উপকারী ফলাফল পেতে প্রথমে অজানা নিয়মিততা বা সম্পর্কগুলি খুঁজে পাওয়ার জন্য উচ্চ পরিমাণে তথ্যের নির্বাচন, অনুসন্ধান এবং মডেলিংয়ের পদ্ধতি। ডেটা মাইনিং হল অর্থপূর্ণ ডিজাইন এবং পদ্ধতিগুলি খুঁজে পাওয়ার জন্য বিপুল পরিমাণ ডেটার স্বয়ংক্রিয় বা আধা-স্বয়ংক্রিয় উপায়ে অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের পর্যায়৷
ডেটা মাইনিং একটি গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতি যেখানে পূর্বে অজানা এবং সম্ভাব্য দরকারী ডেটা বিপুল পরিমাণ তথ্য থেকে বের করা হয়। ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়ার মধ্যে বেশ কয়েকটি উপাদান রয়েছে এবং এই উপাদানগুলি একটি ডেটা মাইনিং সিস্টেম কাঠামো গঠন করে। ডাটা মাইনিং এর প্রধান উপাদানগুলো হল নিম্নরূপ −
-
তথ্য ভান্ডার − এটি একটি বা ডেটাবেস, ডেটা গুদাম, স্প্রেডশীট বা বিভিন্ন ধরনের ডেটা ভান্ডারের একটি সেট। ডেটা ক্লিনিং এবং ডেটা ইন্টিগ্রেশন কৌশলগুলি ডেটাতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
-
ডেটাবেস বা ডেটা গুদাম সার্ভার − ব্যবহারকারীর ডেটা মাইনিং অনুরোধের ভিত্তিতে প্রাসঙ্গিক ডেটা আনার জন্য ডেটাবেস বা ডেটা গুদাম সার্ভার দায়ী৷
-
জ্ঞানের ভিত্তি − এটি এমন একটি ডোমেন জ্ঞান যা অনুসন্ধানকে গাইড করতে পারে বা ফলাফলের নকশার আকর্ষণীয়তা গণনা করতে পারে৷
-
ডেটা মাইনিং ইঞ্জিন − এটি ডেটা মাইনিং সিস্টেমের জন্য গুরুত্বপূর্ণ এবং এতে চরিত্রায়ন, অ্যাসোসিয়েশন এবং পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ, শ্রেণিবিন্যাস, ভবিষ্যদ্বাণী, ক্লাস্টার বিশ্লেষণ, বহির্মুখী বিশ্লেষণ এবং বিবর্তন বিশ্লেষণ সহ কাজের জন্য কার্যকরী মডিউলগুলির একটি সেট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে৷
-
প্যাটার্ন মূল্যায়ন মডিউল − এই উপাদানটি সাধারণত আকর্ষণীয়তার পরিমাপ নিযুক্ত করে এবং আকর্ষণীয় ডিজাইনের দিকে অনুসন্ধানকে ফোকাস করার জন্য ডেটা মাইনিং কাঠামোর সাথে যোগাযোগ করে৷
এই বিভাগটি সাধারণত আকর্ষণীয় ডিজাইনের দিকে অনুসন্ধানকে লক্ষ্য করার জন্য ডেটা মাইনিং মডিউলগুলির সাথে সহযোগিতা করে এমন স্টেক ব্যবস্থা নিযুক্ত করে। এটি আবিষ্কৃত ডিজাইন ফিল্টার করার জন্য একটি স্টেক থ্রেশহোল্ড ব্যবহার করতে পারে।
অন্য শব্দে, প্যাটার্ন মূল্যায়ন মডিউলটি খনির মডিউলের সাথে সমন্বিত হতে পারে, ব্যবহৃত ডেটা মাইনিং কৌশলগুলির নির্বাহের উপর ভিত্তি করে। কার্যকর ডেটা মাইনিংয়ের জন্য, অনুসন্ধানকে শুধুমাত্র আকর্ষণীয় ডিজাইনের মধ্যে সীমাবদ্ধ করার জন্য খনির প্রক্রিয়ায় যতটা প্রযোজ্য প্যাটার্ন স্টেকের মূল্যায়নকে এগিয়ে নেওয়ার পরামর্শ দেওয়া হয়৷
-
ইউজার ইন্টারফেস − এই মডিউলটি ব্যবহারকারীদের এবং ডেটা মাইনিং সিস্টেমকে সংযুক্ত করে, ব্যবহারকারীকে ডেটা মাইনিং কোয়েরি বা টাস্ক নির্ধারণ করে, অনুসন্ধানে ফোকাস করতে সাহায্য করার জন্য ডেটা প্রদান করে এবং মধ্যবর্তী ডেটা মাইনিং ফলাফলের উপর ভিত্তি করে অনুসন্ধানমূলক ডেটা মাইনিং বাস্তবায়ন করে সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করতে সক্ষম করে৷
অধিকন্তু, এই উপাদানটি ব্যবহারকারীকে ডাটাবেস এবং ডেটা গুদাম ডিজাইন বা ডেটা স্ট্রাকচার ব্রাউজ করতে, খনির প্যাটার্নের মূল্যায়ন করতে এবং প্যাটার্নগুলিকে বিভিন্ন আকারে কল্পনা করতে দেয়৷
