ডেটা মাইনিং: একটি সংক্ষিপ্ত পরিচিতি
ডেটা মাইনিং হলো রিপোজিটরিতে সংরক্ষিত বিপুল ডেটার মধ্য থেকে ফলপ্রদ নতুন সহসambন্ধ, প্যাটার্ন এবং ট্রেন্ড আবিষ্কারের প্রক্রিয়া। এতে সাংখ্যিক ও গাণিতিক কৌশলসহ প্যাটার্ন রিকগনিশন প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়। এটি তথ্য ডেটাসেটের বিশ্লেষণ করে অপ্রত্যাশিত সম্পর্ক আবিষ্কার করে এবং ডেটা মালিকের জন্য যৌক্তিক ও উপকারী নবীন পদ্ধতিতে রেকর্ডের সারসংক্ষেপ প্রস্তুত করে।
অজ্ঞাত নিয়মিততা বা সম্পর্ক খুঁজে বের করে ডেটাবেস মালিকের জন্য স্পষ্ট ও লাভদায়ক ফলাফল পাওয়ার লক্ষ্যে এটি তথ্যের বড় পরিমাণ নির্বাচন, অন্বেষণ ও মডেলিংয়ের প্রক্রিয়া।
ডেটা মাইনিং ডেটা সায়েন্সের মতো। এটি একজন ব্যক্তি দ্বারা নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, নির্দিষ্ট ডেটাসেটে, একটি উদ্দেশ্যে সম्पন্ন হয়। এই ধাপে টেক্সট মাইনিং, ওয়েব মাইনিং, অডিও-ভিডিও মাইনিং, বর্ণনামূলক ডেটা মাইনিং এবং সোশ্যাল মিডিয়া মাইনিং সহ বিভিন্ন ফাংশন থাকে। এটি সহজ বা অত্যন্ত বিশেষায়িত সফ্টওয়্যারের মাধ্যমে করা হয়।
আউটসোর্সিং করলে ডেটা মাইনিং দ্রুত এবং কম অপারেশনাল খরচে সম্পন্ন হয়। বিশেষ ফার্মরা নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করে ম্যানুয়ালি অসম্ভব ডেটা সংরক্ষণ করতে পারে। একাধিক প্ল্যাটফর্মে অপ্রচুর ডেটা উপলব্ধ, কিন্তু জ্ঞান সীমিত।
প্রধান চ্যালেঞ্জ হলো ডেটা বিশ্লেষণ করে সমস্যা সমাধান বা কোম্পানি উন্নতির জন্য অপরিহার্য তথ্য বের করা। ডেটা মাইন করে ভালো সিদ্ধান্ত পাওয়ার জন্য অনেক গতিশীল টুল ও কৌশল রয়েছে।
ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট মাইনিং কেন জটিল?
ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট মাইনিং জটিল কারণ নিম্ন-স্তরের বা আদিম বিমূর্তীকরণে ডেটা আইটেমের মধ্যে শক্তিশালী সম্পর্ক খুঁজে পাওয়া কঠিন, মাল্টিডাইমেনশনাল স্পেসে তথ্যের বিরলতার কারণে।
শক্তিশালী এসোসিয়েশন উচ্চ কনসেপ্ট লেভেলে পাওয়া যায় যা সাধারণ জ্ঞানে প্রতিনিধিত্ব করে, কিন্তু একটি ব্যবহারকারীর জন্য যা সাধারণ জ্ঞান, অন্যদের জন্য নতুন হতে পারে। তাই ডেটা মাইনিং-এ একাধিক বিমূর্তীকরণ স্তরে এসোসিয়েশন রুল মাইন করার সুযোগ এবং বিভিন্ন বিমূর্তীকরণ স্পেসের মধ্যে সহজ ট্রানজিশন প্রদান করা উচিত।
ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট মাইনিং কঠিন হওয়ার কারণসমূহ
গণনামূলক জটিলতা: এসোসিয়েশন রুল জেনারেট করার জন্য অপেক্ষাকৃত আইটেমের সংখ্যা এবং রুলের জটিলতার সাথে এক্সপোনেনশিয়ালি বৃদ্ধি পায়।
আইটেমের অভিন্নতা: একটি শনাক্তকারী বৈশিষ্ট্য (যেমন প্রোডাক্ট টাইপ) ব্যতীত আইটেমগুলো অভিন্ন মনে করা হয়। সব সমস্যা এই বিবরণে ফিট হয় না।
সঠিক আইটেম সেট নির্বাচন: বিশ্লেষণের জন্য সঠিক আইটেম সেট নির্ধারণ করা সবচেয়ে কঠিন কাজ। আইটেমগুলো জেনারেলাইজ করলে বিশ্লেষণে ব্যবহৃত আইটেম들의 ফ্রিকোয়েন্সি প্রায় সমান হয়।
বিরল আইটেম: খুব কম ট্রানজ্যাকশনে যেসব আইটেম দূরলভভাবে ঘটে, সেগুলোর সাথে এসোসিয়েশন রুল জেনারেট করা কঠিন।
