ডেটা মাইনিং হলো রিপোজিটরিতে সংরক্ষিত বিশাল পরিমাণ ডেটার মধ্যে থেকে অর্থপূর্ণ নতুন কোরিলেশন, প্যাটার্ন, এবং ট্রেন্ড আবিষ্কার করার প্রক্রিয়া, প্যাটার্ন রিকগনিশন টেকনোলজি এবং স্ট্যাটিস্টিক্যাল ও ম্যাথেমেটিক্যাল টেকনিক ব্যবহার করে। এটি অবজার্ভেশনাল ডেটাসেটের বিশ্লেষণ যাতে অনধিকার চাপা সম্পর্ক আবিষ্কার করা যায় এবং রেকর্ডগুলোকে নতুন পদ্ধতিতে সারসংক্ষেপ করা যায় যা ডেটা মালিকের জন্য বোঝাপড়া যোগ্য এবং উপকারী উভয়।
ডেটা মাইনিং-এর প্রধান প্রয়োগ এলাকাগুলো
১. ডেটা ওয়ারহাউস এবং ডেটা প্রিপ্রসেসিং
ডেটা ওয়ারহাউস তথ্য আদান-প্রদান এবং ডেটা মাইনিং-এর জন্য অপরিহার্য। কিন্তু জিওস্পেশিয়াল ডেটা এলাকায়, এখনো কোনো সত্যিকারের জিওস্পেশিয়াল ডেটা ওয়ারহাউস وجود নেই। এমন একটি ওয়ারহাউস তৈরি করতে জিওগ্রাফিক এবং টেম্পোরাল ডেটা ইনকম্প্যাটিবিলিটি সমাধানের উপায় খুঁজে বের করতে হয়, যেমন: সেম্যান্টিকস, রেফারেন্সিং সিস্টেম, জ্যামিতি, নির্ভুলতা, এবং প্রিসিশন মিলানো।
ম্যাথেমেটিক্যাল সফটওয়্যারের সাধারণ ক্ষেত্রে, বিষম উৎস থেকে তথ্য একীভূত করার পদ্ধতি প্রয়োজন (যفيه বিভিন্ন সময়কালের ডেটা অন্তর্ভুক্ত) এবং কার্যকলাপ চিহ্নিত করার জন্য। জলবায়ু এবং ইকোসিস্টেম ডেটার জন্য (যা স্পেশিয়াল এবং টেম্পোরাল), সমস্যা হলো স্পেশিয়াল ডোমেনে quá ઘটনা আছে এবং টেম্পোরাল ডোমেনে খুব কম।
২. জটিল ডেটা টাইপ মাইনিং
সায়েন্স ডেটাসেট সাধারণত হেটেরোজিনাস প্রকৃতির, যেগুলো সেমি-স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা ধারণ করে, যেমন: মাল্টিমিডিয়া ডেটা এবং জিও-রেফারেন্সড স্ট্রিম ডেটা। স্পেশিও-টেম্পোরাল ডেটা, রিলেটেড কনসেপ্ট হায়ারার্কি, এবং জটিল জিওগ্রাফিক রিলেশনশিপ (যেমন: নন-ইউক্লিডিয়ান ডিস্ট্যান্স) হ্যান্ডল করার জন্য সশক্ত পদ্ধতি প্রয়োজন।
৩. গ্রাফ-ভিত্তিক মাইনিং
বিদ্যমান মডেলিং পদ্ধতির সীমাবদ্ধতার কারণে অনেক ভৌত ঘটনা ও প্রক্রিয়া মডেল করা কঠিন বা অসম্ভব। বিকল্পভাবে, লেবেলড গ্রাফ ব্যবহার করে কিছু স্পেশিয়াল, টপোলজিক্যাল, জ্যামিতিক, এবং অন্যান্য রিলেশনাল বৈশিষ্ট্য ক ADC করা যায় যা নিউমেরিক্যাল ডেটাসেটে রয়েছে।
গ্রাফ মডেলিং-এ, মাইন করা প্রতিটি ডেটা একটি গ্রাফের ভার্টেক্স দ্বারা রিপ্রেজেন্ট করা হয়, এবং ভার্টেক্সের মধ্যে এজ অবজেক্টের মধ্যে সম্পর্ক বর্ণনা করে। উদাহরণস্বরূপ, গ্রাফ ব্যবহার করা যেতে পারে কেমিক্যাল স্ট্রাকচার এবং নিউমেরিক্যাল সিমুলেশন থেকে জেনারেটেড ডেটা মডেল করতে, যেমন: ফ্লুইড-ফ্লো সিমুলেশন।
যদিও গ্রাফ মডেলিং-এর সাফল্য ক্লাসিক্যাল ডেটা মাইনিং টাস্ক (যেমন: ক্লাসিফিকেশন, ফ্রিকোয়েন্ট প্যাটার্ন মাইনিং, ক্লাস্টারিং) এর স্কেলেবিলিটি ও দক্ষতার উন্নতির ওপর নির্ভর করে।
৪. ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল এবং ডোমেন-স্পেসিফিক নলেজ
উচ্চ-স্তরের গ্রাফিক্যাল ইউজার ইন্টারফেস এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল প্রয়োজন নিউমেরিক্যাল ডেটা মাইনিং সিস্টেমের জন্য। এগুলো বিদ্যমান ডোমেন-স্পেসিফিক ডেটা সিস্টেম এবং ডেটাবেস সিস্টেমের সাথে একীভূত হতে হবে যাতে গবেষক ও সাধারণ ব্যবহারকারী প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে, আবিষ্কৃত প্যাটার্ন ইন্টারপ্রেট ও ভিজ্যুয়ালাইজ করতে, এবং আবিষ্কৃত জ্ঞান তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণে ব্যবহার করতে পারেন।
