ডেটা মাইনিং
ডেটা মাইনিং হল উল্লেখযোগ্য নিদর্শন এবং নীতিগুলি আবিষ্কার করার উপায় হিসাবে প্রচুর পরিমাণে তথ্যের স্বয়ংক্রিয় বা আধা-স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতির মাধ্যমে অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের কৌশল। এটি ডাটাবেসের মালিকের জন্য পরিষ্কার এবং দরকারী ফলাফল পেতে প্রথমে অজানা নিয়মিততা বা সম্পর্কগুলি আবিষ্কার করার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা নির্বাচন, অন্বেষণ এবং মডেলিংয়ের প্রক্রিয়া৷
ডেটা মাইনিং হল অর্থপূর্ণ প্যাটার্ন এবং নিয়মগুলি খুঁজে পাওয়ার জন্য বিপুল পরিমাণ ডেটার স্বয়ংক্রিয় বা আধা-স্বয়ংক্রিয় উপায়ে অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের পদ্ধতি। এটি কম্পিউটার অ্যালগরিদম বা পরিসংখ্যান কৌশল ব্যবহারের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। এটি ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার একটি প্রক্রিয়া যা কোম্পানির সিদ্ধান্তগুলিকে সমর্থন করার জন্য তথ্য প্রযুক্তির সাথে একসাথে ব্যবহার করা যেতে পারে৷
ডেটা মাইনিং ডেটা সায়েন্সের মতো। এটি একটি ব্যক্তি দ্বারা, একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, একটি নির্দিষ্ট ডেটা সেটে, একটি উদ্দেশ্য সহ করা হয়। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে বিভিন্ন ধরনের পরিষেবা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যেমন টেক্সট মাইনিং, ওয়েব মাইনিং, অডিও এবং ভিডিও মাইনিং, পিক্টোরিয়াল ডেটা মাইনিং এবং সোশ্যাল মিডিয়া মাইনিং। এটি সফ্টওয়্যারের মাধ্যমে করা হয় যা সহজ বা অত্যন্ত নির্দিষ্ট।
ডেটা মাইনিং আউটসোর্সিং করে, কম অপারেশন খরচে সমস্ত কাজ দ্রুত সম্পন্ন করা যায়। বিশেষায়িত সংস্থাগুলি ডেটা সেট করতে নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারে যা ম্যানুয়ালি স্থাপন করা অসম্ভব। বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে প্রচুর তথ্য পাওয়া যায়, কিন্তু খুব কম জ্ঞানই অ্যাক্সেসযোগ্য।
পরিসংখ্যান
পরিসংখ্যান বলতে সাংখ্যিক ডেটার বিশ্লেষণ এবং উপস্থাপনাকে বোঝায়, যা সমস্ত ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদমের প্রধান অংশ৷ এটি বিপুল পরিমাণ ডেটা মোকাবেলা করার জন্য সরঞ্জাম এবং বিশ্লেষণ পদ্ধতি সমর্থন করে। পরিসংখ্যান পরিকল্পনা, নকশা, তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ, এবং গবেষণা ফলাফল রিপোর্টিং অন্তর্ভুক্ত করে। এই পরিসংখ্যানগুলির কারণে শুধুমাত্র গণিতের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়, একজন ব্যবসায়িক বিশ্লেষকও ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানের জন্য পরিসংখ্যান ব্যবহার করেন।
আনুমানিক পরিসংখ্যান একটি নমুনার জন্য একটি জনসংখ্যার প্যারামিটারের মান অনুমান করার জন্য ব্যবহার করা হয়৷ দুটি ডেটাসেট একই বা অসম কিনা তা দেখার জন্য এটি হাইপোথিসিস পরীক্ষা চালাতে পারে। এটি কার্যকারণ ব্যাখ্যা করার জন্য লিনিয়ার- বা একাধিক-রিগ্রেশন বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়।
হাইপোথিসিস পরীক্ষা সংখ্যাগতভাবে দুটি ডেটাসেটের তুলনা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটি অনুভব করতে পারে (অনুমান করে) যে এই বিক্রয়ের পরিমাণ একই, বা মূল প্রতিযোগীর তুলনায় ভাল। এটি এই অনুমানকে গাণিতিকভাবে নিশ্চিত বা প্রত্যাখ্যান করতে হাইপোথিসিস টেস্টিং ব্যবহার করতে পারে। পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ হল একটি সহজ হাতিয়ার যাতে বিভিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবল থেকে আগ্রহের ভেরিয়েবলগুলিকে বিচ্ছিন্ন করা হয়, যা প্রায়শই বিশাল ডেটাসেটে পরিলক্ষিত হয়, যাতে দেখা যায় কোন ব্যবসায়িক ভেরিয়েবলগুলি কাঙ্ক্ষিত ব্যবসায়িক ফলাফলকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে৷
