ডেটা মাইনিং-এর কম্পোনেন্ট
ডেটা মাইনিং হল সিলেকশন, এক্সপ্লোরেশন, এবং উচ্চ পরিমাণের তথ্যের মডেলিং প্রক্রিয়া যাতে অজানা নিয়মিততা বা সম্পর্ক আবিষ্কার করা যায় ডেটাবেসের মালিকের জন্য স্পষ্ট ও উপযোগী ফলাফল পেতে।
ডেটা মাইনিং একটি আন্তঃবিষয়ক ফিল্ড, ডিসিপ্লিনের একটি সমষ্টি, যেমন ডেটাবেস সিস্টেম, সাংখ্যিক, মেশিন লার্নিং, ভিজ্যুয়ালাইজেশন, এবং ডেটা সায়েন্স। ডেটা মাইনিং পদ্ধতি ব্যবহার করার ওপর নির্ভর করে, অন্যান্য ডিসিপ্লিনের পদ্ধতিও ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন নিউরাল নেটওয়ার্ক, ফাজি এবং রাফ সেট থিওরি, নলেজ রিপ্রেজেন্টেশন, ইন্ডাক্টিভ লজিক প্রোগ্রামিং, বা হাই-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং।
খনন করা ডেটার ধরন বা প্রদত্ত ডেটা মাইনিং অ্যাপ্লিকেশনের ওপর ভিত্তি করে, ডেটা মাইনিং সিস্টেম স্পেশিয়াল ডেটা অ্যানালাইসিস, ইনফরমেশন রিট্রieval, প্যাটার্ন রিকগনিশন, ইমেজ অ্যানালাইসিস, সিগন্যাল প্রসেসিং, কম্পিউটার গ্রাফিক্স, নেটওয়ার্ক টেকনোলজি, অর্থনীতি, ব্যবসা, বায়োইনফরম্যাটিক্স, বা মনোবিজ্ঞানের পদ্ধতিও সংহত করতে পারে।
একটি ডেটা মাইনিং কোয়ারি ল্যাঙ্গুয়েজ ডিজাইন করা যেতে পারে এই প্রিমিটিভগুলোকেও সংহত করতে, যাতে ব্যবহারকারীরা নমনীয়ভাবে ডেটা মাইনিং সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করতে পারে। একটি ডেটা মাইনিং কোয়ারি ল্যাঙ্গুয়েজ একটি অথরিটি প্রদান করে যার ওপর ব্যবহারকারী-বান্ধব গ্রাফিক্যাল ইন্টারফেস তৈরি করা যায়। এটি একটি ডেটা মাইনিং সিস্টেমের অন্যান্য ডেটা সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ এবং সম্পূর্ণ ডেটা প্রসেসিং এনভায়রনমেন্টের সাথে ইন্টিগ্রেশন বাড়ায়।
একটি কার্যকর ডেটা মাইনিং ল্যাঙ্গুয়েজ ডিজাইন করা চ্যালেঞ্জিং কারণ ডেটা মাইনিং একটি ব্যাপক স্পেকট্রামের ফাংশন কভার করে, ডেটা ক্যারেক্টারাইজেশন থেকে এভোলিউশন অ্যানালাইসিস পর্যন্ত। প্রতিটি টাস্কের বিভিন্ন প্রয়োজনীয়তা রয়েছে। একটি কার্যকর ডেটা মাইনিং কোয়ারি ল্যাঙ্গুয়েজ ডিজাইন করার জন্য বিভিন্ন ধরনের ডেটা মাইনিং টাস্কের শক্তি, সীমাবদ্ধতা, এবং অন্তর্নিহিত কাঠামোর ব্যাপক জ্ঞান দরকার।
ডেটা মাইনিং ফাংশনালিটি ডেটা মাইনিং টাস্কে আবিষ্কার করা যেতে পারে এমন প্যাটার্নের ধরন সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহৃত হয়। সাধারণত, ডেটা মাইনিং টাস্ক দুটি টাইপে শ্রেণিবদ্ধ করা যায়: বর্ণনামূলক (descriptive) এবং প্রেডিক্টিভ (predictive)। বর্ণনামূলক মাইনিং টাস্ক ডেটাবেসে ডেটার সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলো বর্ণনা করে এবং প্রেডিক্টিভ মাইনিং টাস্ক বর্তমান তথ্যে ইনফারেন্স করে পূর্বাভাস তৈরি করতে।
ডেটা মাইনিং-এর প্রধান কম্পোনেন্ট
- ডেটাবেস (Databases): এটি এক বা একাধিক ডেটাবেস, ডেটা ওয়্যারহাউস, স্প্রেডশিট, এবং অন্য ধরনের ডেটা রিপোজিটরি যেখানে ডেটা ক্লিনিং এবং ইন্টিগ্রেশন কৌশল বাস্তবায়ন করা যেতে পারে।
- ডেটা ওয়্যারহাউস সার্ভার (Data warehouse server): এই কম্পোনেন্ট ব্যবহারকারীর অনুরোধের ভিত্তিতে ডেটা ওয়্যারহাউস থেকে প্রাসঙ্গিক রেকর্ড বের করে।
- নলেজ বেস (Knowledge base): এটি একটি নলেজ ডোমেন যা আকর্ষণীয় প্যাটার্ন আবিষ্কারের জন্য ব্যবহৃত হয়।
- ডেটা মাইনিং ইঞ্জিন (Data mining engine): এটি একটি ফাংশনাল মডিউল যা ক্লাসিফিকেশন, অ্যাসোসিয়েশন, ক্লাস্টার অ্যানালাইসিস, ইত্যাদি টাস্ক বাস্তবায়ন করতে ব্যবহৃত হয়।
- প্যাটার্ন ইভ্যালুয়েশন মডিউল (Pattern evaluation module): এই কম্পোনেন্ট ইন্টারেস্টিংনেস মাপ ব্যবহার করে যা ডেটা মাইনিং স্ট্রাকচারের সাথে যোগাযোগ করে আকর্ষণীয় প্যাটার্নের দিকে সার্চ নির্দেশ করতে।
- ইউজার ইন্টারফেস (User interface): এই ইন্টারফেস ব্যবহারকারীকে সিস্টেমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে সক্ষম করে একটি ডেটা মাইনিং ফাংশন বা কোয়ারি গ্রাফিক্যাল ইউজার ইন্টারফেসের মাধ্যমে বর্ণনা করে।
