স্থানিক ডেটা মাইনিং
স্থানিক ডেটা মাইনিং হল স্থানিক মডেলগুলিতে ডেটা মাইনিংয়ের প্রয়োগ। স্থানিক ডেটা মাইনিংয়ে, বিশ্লেষকরা ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা বা একাধিক ফলাফল তৈরি করতে ভৌগলিক বা স্থানিক রেকর্ড ব্যবহার করে। প্রাসঙ্গিক এবং দরকারী ফর্ম্যাটে ভৌগলিক তথ্য প্রাপ্ত করার জন্য এর জন্য নির্দিষ্ট কৌশল এবং সংস্থানগুলির প্রয়োজন৷
স্থানিক তথ্যের বিবর্তন এবং স্থানিক ডাটাবেসের ব্যাপক ব্যবহার স্থানিক জ্ঞান আবিষ্কারকে নিয়ন্ত্রিত করেছে। স্থানিক ডেটা মাইনিং একটি প্রক্রিয়া হিসাবে শেখা যেতে পারে যা স্থানিক ডেটাবেস থেকে কিছু আশ্চর্যজনক এবং অনুমানমূলকভাবে মূল্যবান নিদর্শন নির্ধারণ করে৷
স্থানিক ডেটা মাইনিংয়ের সাথে জড়িত বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জ রয়েছে যার মধ্যে রয়েছে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করা বা এমন বস্তু আবিষ্কার করা যা গবেষণা প্রকল্পকে চালিত করে এমন প্রশ্নগুলির সাথে প্রাসঙ্গিক। GIS/GPS টুল বা একই সিস্টেম ব্যবহার করে প্রাসঙ্গিক ডেটা খুঁজতে বিশ্লেষকদের একটি বিশাল ডাটাবেস ফিল্ড বা অন্য সম্পূর্ণ বৃহৎ ডেটা সেটে দেখা যেতে পারে।
একটি স্থানিক ডেটা মাইনিং প্রকল্পের উদ্দেশ্য হল পরিসংখ্যানগত কাকতালীয়তা, এলোমেলো স্থানিক মডেলিং, বা অপ্রাসঙ্গিক ফলাফলের মতো জিনিসগুলি বাদ দিয়ে বাস্তব, কার্যযোগ্য নিদর্শন তৈরি করার জন্য ডেটাকে আলাদা করা। একাধিক ভৌগলিক এলাকার সঠিক তুলনা সমর্থন করার জন্য "একই-অবজেক্ট" বা "অবজেক্ট-সমতুল্য" মডেলের জন্য ডেটা দেখার মাধ্যমে বিশ্লেষকরা এটি করতে পারে এমন একটি উপায়।
টেম্পোরাল ডেটা মাইনিং
টেম্পোরাল ডেটা মাইনিং টেম্পোরাল ডেটার বৃহৎ সেট থেকে অ-তুচ্ছ, অন্তর্নিহিত, এবং সম্ভাব্য প্রয়োজনীয় ডেটা নিষ্কাশনের প্রক্রিয়াকে সংজ্ঞায়িত করে। টেম্পোরাল ডেটা হল প্রাথমিক ডেটা টাইপের একটি সিরিজ, সাধারণত সংখ্যাসূচক মান, এবং এটি সাময়িক ডেটা থেকে উপকারী জ্ঞান সংগ্রহের সাথে কাজ করে।
টেম্পোরাল ডেটা মাইনিং এর লক্ষ্য হল উচ্চতর অনুক্রমিক ডেটাতে টেম্পোরাল প্যাটার্ন, অপ্রত্যাশিত প্রবণতা বা অন্যান্য লুকানো সম্পর্কগুলি খুঁজে বের করা, যা বর্ণমালা থেকে নামমাত্র চিহ্নগুলির একটি ক্রম নিয়ে গঠিত যা একটি টেম্পোরাল সিকোয়েন্স এবং ক্রমাগত বাস্তব-মূল্যবান উপাদানগুলির একটি ক্রম বলে পরিচিত। টাইম সিরিজ, মেশিন লার্নিং, পরিসংখ্যান এবং ডাটাবেস প্রযুক্তির কৌশলগুলির একটি সেট ব্যবহার করে।
টেম্পোরাল ডাটা মাইনিং তিনটি প্রধান কাজের সমন্বয়ে গঠিত হয় যেমন টেম্পোরাল ডেটার বর্ণনা, সাদৃশ্য পরিমাপের সংজ্ঞা এবং মাইনিং পরিষেবা।
টেম্পোরাল ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়াকরণের সময় ক্রম অন্তর্ভুক্ত করে, সাধারণত রেকর্ডের ক্রম, যা একাধিক সময় পয়েন্টের ক্রমানুসারে একই বৈশিষ্ট্যের মান গণনা করে। এই ধরনের তথ্য ব্যবহার করে প্যাটার্ন মেলানো, যেখানে আমরা আগ্রহের নির্দিষ্ট প্যাটার্নের জন্য অনুসন্ধান করছি, বর্তমান বছরগুলিতে যথেষ্ট আগ্রহ আকর্ষণ করেছে৷
টেম্পোরাল ডাটা মাইনিং-এ ডেটা সঞ্চয়স্থান, দ্রুত প্রক্রিয়াকরণ এবং দ্রুত পুনরুদ্ধারের পদ্ধতির কার্যকর কৌশলগুলির শোষণ জড়িত হতে পারে যা অস্থায়ী ডেটাবেসের জন্য তৈরি করা হয়েছে।
