ডেটা মাইনিং-এর বৈশিষ্ট্য
ডেটা মাইনিংর বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে:
ডেটা টাইপ (Data types)
উদ্যোগে উপলব্ধ অধিকাংশ ডেটা মাইনিং সিস্টেম ফরম্যাটেড, রেকর্ড-ভিত্তিক, রিলেশনাল-লাইক ডেটা হ্যান্ডেল করে যাতে সঠায়িক, ক্যাটাগরিক্যাল, এবং সিম্বলিক অ্যাট্রিবিউট থাকে। ডেটা ASCII টেক্সট, রিলেশনাল ডেটাবেস ডেটা, বা ডেটা ওয়ারহাউস ডেটার রূপে থাকতে পারে। প্রতিটি সিস্টেম কী সঠিক ফরম্যাট হ্যান্ডেল করতে পারে তা পরীক্ষা করা অপরিহার্য।
কিছু ডেটা টাইপ বা অ্যাপ্লিকেশন প্যাটার্ন খুঁজে বের করার জন্য বিশেষ অ্যালগরিদম প্রয়োজন হতে পারে, এবং তাই তাদের প্রয়োজনীয়তা অফ-দ্য-শেলফ, জেনেরিক ডেটা মাইনিং সিস্টেম দ্বারা হ্যান্ডেল করা যায় না। বরং, বিশেষায়িত ডেটা মাইনিং সিস্টেম ব্যবহার করা হয়, যা টেক্সট রিপোর্ট, জিওস্পেশিয়াল ডেটা, মাল্টিমিডিয়া ডেটা, স্ট্রিম ডেটা, টাইম সিকোয়েন্স ডেটা, জৈব ডেটা, বা ওয়েব ডেটা মাইন করে, বা নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সমর্পিত (যেমন: ফাইন্যান্স, খুচরা উদ্যোগ, বা টেলিকমিউনিকেশন)।
সিস্টেম বিষয়ক (System issues)
একটি প্রদত্ত ডেটা মাইনিং সিস্টেম শুধু একটি অপারেটিং ফ্রেমওয়ার্ক বা একাধিকটিতে চলে। ডেটা মাইনিং সফটওয়্যার হোস্ট করার জন্য জনপ্রিয় অপারেটিং সিস্টেম হল UNIX/Linux এবং মাইক্রোসফট উইন্ডোজ। ম্যাকিন্টোস, OS/2, ইত্যাদিতে চলা ডেটা মাইনিং সিস্টেমও আছে। বড় বাজার-উন্মুখ ডেটা
বড় বাজার-উন্মুখ ডেটা মাইনিং সিস্টেম প্রায়শই ক্লায়েন্ট/সার্ভার আর্কিটেকচার অবলম্বন করে, যেখানে ক্লায়েন্ট হতে পারে একটি পারসোনাল কম্পিউটার, এবং সার্ভার হতে পারে শক্তিশালী প্যারালlel কম্পিউটারের একটি সংগ্রহ। বর্তমান ট্রেন্ডে ডেটা মাইনিং সিস্টেম ওয়েব-ভিত্তিক ইন্টারফেস সমর্থন করে এবং XML ডেটা ইনপুট এবং/অথবা আউটপুট হিসেবে সক্ষম করে।
ডেটা উৎস (Data sources)
এটি নির্দিষ্ট ডেটা ফরম্যাট সংজ্ঞায়িত করে যার ওপর ডেটা মাইনিং সিস্টেম কাজ করবে। কিছু সিস্টেম কেবল ASCII টেক্সট ফাইলে চলে, অন্যগুলো রিলেশনাল ডেটা, বা ডেটা ওয়ারহাউস ডেটা, একাধিক রিলেশনাল ডেটা উৎস অ্যাক্সেস করে কাজ করে।
একটি ডেটা মাইনিং সিস্টেম অবশ্যই ODBC কানেকশন বা OLE DB for ODBC কানেকশন প্রদান করতে হবে। এগুলো ওপেন ডেটাবেস কানেকশন প্রদান করে, বিশেষত যেকোনো রিলেশনাল ডেটা অ্যাক্সেস করার ক্ষমতা (IBM/DB2, মাইক্রোসফট SQL Server, মাইক্রোসফট Access, Oracle, Sybase, ইত্যাদি সহ), এবং ফরম্যাটেড ASCII টেক্সট ডেটা।
ডেটা মাইনিং ফাংশন ও মেথডোলজি (Data mining functions and methodologies)
ডেটা মাইনিং ফাংশন একটি ডেটা মাইনিং সিস্টেমের হৃদয়। কিছু ডেটা মাইনিং সিস্টেম কেবল একটি ডেটা মাইনিং ফাংশন সমর্থন করে, যেমন শ্রেণিবিন্যাস। অন্যগুলো একাধিক ডেটা মাইনিং ফাংশন সমর্থন করতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে: কনসেপ্ট বর্ণনা, ডিসকভারি-ড্রিভেন OLAP বিশ্লেষণ, অ্যাসোসিয়েশন মাইনিং, লিঙ্কেজ বিশ্লেষণ, সঠায়িক বিশ্লেষণ, শ্রেণিবিন্যাস, পূর্বাভাস, ক্লাস্টারিং, বহির্ভূত বিশ্লেষণ, সাদৃশ্য অনুসন্ধান, অনুক্রমিক প্যাটার্ন বিশ্লেষণ, এবং দৃশ্যমান ডেটা মাইনিং।
একটি প্রদত্ত ডেটা মাইনিং ফাংশনের জন্য (যেমন: শ্রেণিবিন্যাস), কিছু সিস্টেম কেবল একটি পদ্ধতি প্রদান করতে পারে, অন্যগুলো পদ্ধতির ব্যাপক विवিধতা প্রদান করতে পারে (যেমন: সিদ্ধান্ত গাছ বিশ্লেষণ, বেয়েসিয়ান নেটওয়ার্ক, নিউরাল নেটওয়ার্ক, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন, নিয়ম-ভিত্তিক শ্রেণিবিন্যাস, k-নিকটতম প্রতিবেশী পদ্ধতি, জেনেটিক অ্যালগরিদম, এবং কেস-ভিত্তিক রিজনিং)।
একাধিক ডেটা মাইনিং ফাংশন এবং ফাংশন প্রতি একাধিক পদ্ধতি প্রদানকারী ডেটা মাইনিং সিস্টেম ব্যবহারকারীকে বেশি নমনীয়তা এবং বিশ্লেষণ ক্ষমতা দেয়। কিছু সমস্যা ব্যবহারকারীকে কয়েকটি ভিন্ন মাইনিং ফাংশন চেষ্টা করতে বা একসাথে সমন্বয় করতে বাধ্য করতে পারে, এবং ভিন্ন পদ্ধতি ভিন্ন ধরনের ডেটার জন্য বেশি কার্যকর হতে পারে।
