একটি স্থানিক ডাটাবেস মানচিত্র, প্রি-প্রসেসড রিমোট সেন্সিং বা মেডিকেল ইমেজিং রেকর্ড এবং ভিএলএসআই চিপ ডিজাইন ডেটা সহ বিপুল পরিমাণ স্থান-সম্পর্কিত ডেটা সংরক্ষণ করে। স্থানিক ডাটাবেসগুলির বেশ কিছু বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা তাদের রিলেশনাল ডাটাবেস থেকে আলাদা করে। তারা টপোলজিকাল এবং/অথবা দূরত্বের তথ্য বহন করে, সাধারণত অত্যাধুনিক, বহুমাত্রিক স্থানিক সূচীকরণ কাঠামো দ্বারা সংগঠিত যা স্থানিক ডেটা অ্যাক্সেস পদ্ধতি দ্বারা অ্যাক্সেস করা হয় এবং প্রায়শই স্থানিক যুক্তি, জ্যামিতিক গণনা এবং স্থানিক জ্ঞান উপস্থাপনা কৌশলগুলির প্রয়োজন হয়৷
স্থানীয় ডেটা মাইনিং বলতে বোঝায় জ্ঞানের নিষ্কাশন, স্থানিক সম্পর্ক, বা অন্যান্য আকর্ষণীয় নিদর্শন যা স্পষ্টভাবে স্থানিক ডেটাবেসে সংরক্ষিত নয়। এই ধরনের খনির স্থানিক ডাটাবেস প্রযুক্তির সাথে ডেটা মাইনিংয়ের একীকরণের দাবি রাখে। এটি স্থানিক রেকর্ড শেখার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, স্থানিক এবং অ-স্থানিক রেকর্ডগুলির মধ্যে স্থানিক সম্পর্ক এবং সম্পর্ক আবিষ্কার করতে, স্থানিক জ্ঞানের ভিত্তি তৈরি করতে, স্থানিক ডেটাবেসগুলি পুনর্গঠন করতে এবং স্থানিক প্রশ্নগুলি অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে৷
ভৌগলিক ডেটা সিস্টেম, মার্কেটিং, রিমোট সেন্সিং, ইমেজ ডাটাবেস এক্সপ্লোরেশন, মেডিকেল ইমেজিং, নেভিগেশন, ট্রাফিক কন্ট্রোল, পরিবেশগত অধ্যয়ন এবং অন্যান্য অনেক ক্ষেত্রে যেখানে স্থানিক ডেটা ব্যবহার করা হয় সেখানে এটির বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে বলে আশা করা হচ্ছে।
স্থানীয় ডেটা মাইনিংয়ের একটি কেন্দ্রীয় চ্যালেঞ্জ হল দক্ষ স্থানিক ডেটা মাইনিং কৌশলগুলির অন্বেষণ কারণ প্রচুর পরিমাণে স্থানিক ডেটা এবং স্থানিক ডেটা প্রকার এবং স্থানিক অ্যাক্সেস পদ্ধতিগুলির অসুবিধা। পরিসংখ্যানগত স্থানিক ডেটা বিশ্লেষণ স্থানিক ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভৌগলিক তথ্য অন্বেষণ করার জন্য একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি।
ভূ-পরিসংখ্যান শব্দটি প্রায়শই অবিচ্ছিন্ন ভৌগলিক স্থানের সাথে যুক্ত থাকে, যেখানে স্থানিক পরিসংখ্যান শব্দটি প্রায়শই পৃথক স্থানের সাথে যুক্ত থাকে। পরিসংখ্যানগত মডেল যা অ-স্থানিক রেকর্ড পরিচালনা করে, একজন সাধারণত ডেটার বিভিন্ন ক্ষেত্রের মধ্যে পরিসংখ্যানগত স্বাধীনতা বিবেচনা করে।
স্থানিকভাবে বিতরণ করা রেকর্ডগুলির মধ্যে এই ধরনের কোনো বিভাজন নেই কারণ, প্রকৃতপক্ষে স্থানিক বস্তুগুলি পরস্পর সম্পর্কযুক্ত, বা আরও ঠিক স্থানিকভাবে সহ-অবস্থিত, এই অর্থে যে দুটি বস্তুকে যত কাছাকাছি রাখা হবে, তত বেশি তারা পাঠাবে। একই বৈশিষ্ট্য উদাহরণস্বরূপ, প্রাকৃতিক সম্পদ, জলবায়ু, তাপমাত্রা এবং অর্থনৈতিক পরিস্থিতি ভৌগলিকভাবে কাছাকাছি অবস্থিত অঞ্চলে একই রকম হতে পারে।
আশেপাশের স্থান জুড়ে ঘনিষ্ঠ আন্তঃনির্ভরতার এই জাতীয় বৈশিষ্ট্য স্থানিক স্বতঃসম্পর্কের ধারণার দিকে নিয়ে যায়। এই ধারণার উপর ভিত্তি করে, স্থানিক পরিসংখ্যান মডেলিং পদ্ধতি সাফল্যের সাথে তৈরি করা হয়েছে। স্থানিক ডেটা মাইনিং স্থানিক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ পদ্ধতি তৈরি করবে এবং সেগুলিকে প্রচুর পরিমাণে স্থানিক ডেটার জন্য প্রসারিত করবে, কার্যকারিতা, মাপযোগ্যতা, ডাটাবেস এবং ডেটা গুদাম ব্যবস্থার সাথে সহযোগিতা, বর্ধিত ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া এবং নতুন ধরণের জ্ঞানের আবিষ্কারের উপর আরও জোর দিয়ে৷
