ডেটা মাইনিং হল পরিসংখ্যানগত এবং গাণিতিক কৌশল সহ প্যাটার্ন শনাক্তকরণ প্রযুক্তি ব্যবহার করে সংগ্রহস্থলগুলিতে সংরক্ষিত প্রচুর পরিমাণে ডেটা স্থানান্তর করে দরকারী নতুন পারস্পরিক সম্পর্ক, নিদর্শন এবং প্রবণতা খুঁজে বের করার প্রক্রিয়া। এটি সন্দেহাতীত সম্পর্কগুলি আবিষ্কার করতে এবং ডেটা মালিকের জন্য যৌক্তিক এবং সহায়ক উভয়ই অভিনব পদ্ধতিতে রেকর্ডগুলিকে সংক্ষিপ্ত করার জন্য তথ্যভিত্তিক ডেটাসেটের বিশ্লেষণ৷
ডেটা মাইনিং কৌশলগুলি বর্ণনামূলক প্রোফাইলিং, নির্দেশিত প্রোফাইলিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীর মতো তিন ধরণের কাজের জন্য তিন ধরণের মডেল তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে৷
বর্ণনামূলক প্রোফাইলিং - বর্ণনামূলক মডেল রেকর্ডে কি আছে তা সংজ্ঞায়িত করে। আউটপুট হল একাধিক চার্ট বা সংখ্যা বা গ্রাফিক্স যা সংজ্ঞায়িত করে কি ঘটছে। হাইপোথিসিস পরীক্ষা বর্ণনামূলক মডেল তৈরি করে। অন্য পদে, নির্দেশিত প্রোফাইলিং এবং ভবিষ্যদ্বাণী উভয়েরই একটি উদ্দেশ্য মাথায় থাকে যখন মডেলটি তৈরি করা হচ্ছে।
প্রোফাইলিং মডেলগুলিতে, ফোকাস ইনপুটের মতো একই সময়ের ফ্রেম থেকে থাকে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলিতে, ফোকাস পরবর্তী সময়ের ফ্রেম থেকে। ভবিষ্যদ্বাণী একটি সময়কালের ডেটাতে নকশা আবিষ্কার করাকে সংজ্ঞায়িত করে যা পরবর্তী সময়কালে ফলাফল নির্ধারণ করতে সক্ষম। প্রোফাইলিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীর মধ্যে পার্থক্যকে তীব্র করার কারণ হল মডেলিং পদ্ধতির সাথে এটির একটি সম্পর্ক রয়েছে, বিশেষ করে মডেল সেট গঠনের সময় বিশ্লেষণ।
নির্দেশিত প্রোফাইলিং - প্রোফাইলিং অনেক সমস্যার একটি পরিচিত পদ্ধতি। এতে কোনো পরিশীলিত তথ্য বিশ্লেষণের প্রয়োজন নেই। সমীক্ষা, উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহক প্রোফাইল তৈরি করার একটি সাধারণ পদ্ধতি। সমীক্ষাগুলি প্রকাশ করে যে গ্রাহকরা এবং সম্ভাবনাগুলি কেমন দেখায়, বা অন্তত যেভাবে সমীক্ষার উত্তরদাতারা প্রশ্নের উত্তর দেয়৷
প্রোফাইলগুলি প্রায়ই জনসংখ্যার পরিবর্তনশীলগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়, যেমন ভৌগলিক অবস্থান, লিঙ্গ এবং বয়স। যেহেতু বিজ্ঞাপন একই ভেরিয়েবল অনুযায়ী বিক্রি হয়, তাই জনসংখ্যার প্রোফাইল সরাসরি মিডিয়া কৌশলে পরিণত হতে পারে।
ভবিষ্যদ্বাণী - প্রোফাইলিং অতীতে যা ঘটেছে তা বর্ণনা করতে অতীতের ডেটা ব্যবহার করে। ভবিষ্যদ্বাণী আরও এক ধাপ এগিয়ে যায়। ভবিষ্যদ্বাণীটি ভবিষ্যতে কী ঘটতে পারে তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে অতীতের ডেটা ব্যবহার করে। এটি তথ্যের একটি গতিশীল ব্যবহার।
যদিও কম সঞ্চয় ব্যালেন্স এবং সিডি মালিকানার মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সিডি ধারকদের প্রোফাইলে উপকারী হতে পারে না, একটি উচ্চ সঞ্চয় ব্যালেন্স থাকা সম্ভবত (অন্যান্য সূচকগুলির সাথে একত্রে) ভবিষ্যতের সিডি ক্রয়ের পূর্বাভাস।
এটি একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করছে মডেল ইনপুট বা ভবিষ্যদ্বাণীকারী এবং মডেল আউটপুট, যে জিনিসটি ভবিষ্যদ্বাণী করা হবে তার মধ্যে সময়ের মধ্যে বিচ্ছেদ প্রয়োজন। যদি এই পার্টিশনটি সমর্থিত না হয়, মডেলটি কাজ করবে না৷
