বিজ্ঞান এবং প্রকৌশলে ডেটা মাইনিং এর বিভিন্ন ভূমিকা রয়েছে নিম্নরূপ -
ডেটা গুদাম এবং ডেটা প্রিপ্রসেসিং - ডেটা এক্সচেঞ্জ এবং ডেটা মাইনিংয়ের জন্য ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং ডেটা গুদামগুলি গুরুত্বপূর্ণ৷ এটি একটি গুদাম তৈরির জন্য বিভিন্ন পরিবেশে এবং একাধিক সময়কালে সংগৃহীত অসঙ্গতিপূর্ণ বা বেমানান তথ্য সমাধানের উপায় আবিষ্কার করতে হবে৷
এর জন্য শব্দার্থবিদ্যা, রেফারেন্সিং সিস্টেম, গণিত, পরিমাপ, দক্ষতা এবং সূক্ষ্মতা প্রয়োজন। ভিন্নধর্মী উৎস থেকে তথ্য সংহত করার জন্য এবং ঘটনা চিহ্নিত করার জন্য পদ্ধতি প্রয়োজন।
মাইনিং জটিল ডেটা প্রকার − সংখ্যাসূচক ডেটা সেট প্রকৃতিতে ভিন্ন ভিন্ন। এগুলিতে সাধারণত মাল্টিমিডিয়া ডেটা এবং জিওরিফারেন্সযুক্ত স্ট্রিম ডেটা সহ আধা-গঠিত এবং অসংগঠিত ডেটা থাকে এবং পরিশীলিত, গভীরভাবে লুকানো শব্দার্থবিদ্যা (যেমন জিনোমিক এবং প্রোটোমিক রেকর্ড) সহ ডেটা থাকে।
স্প্যাটিওটেম্পোরাল ডেটা, জৈবিক ডেটা, সম্পর্কিত ধারণা শ্রেণিবিন্যাস এবং কঠিন শব্দার্থিক সম্পর্কগুলি পরিচালনার জন্য শক্তিশালী এবং উত্সর্গীকৃত বিশ্লেষণ পদ্ধতি প্রয়োজন৷
গ্রাফ-ভিত্তিক এবং নেটওয়ার্ক-ভিত্তিক মাইনিং − গ্রাফ বা নেটওয়ার্ক মডেলিং-এ, খনন করা প্রতিটি বস্তুকে একটি গ্রাফে একটি শীর্ষবিন্দু দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়, এবং শীর্ষবিন্দুগুলির মধ্যে প্রান্তগুলি বস্তুর মধ্যে সম্পর্ককে সংজ্ঞায়িত করে। উদাহরণস্বরূপ, গ্রাফগুলি রাসায়নিক স্থাপত্য, জৈবিক পথ, এবং তরল-প্রবাহ সিমুলেশন সহ পূর্ণসংখ্যা সিমুলেশন দ্বারা উত্পাদিত ডেটা মডেল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
শ্রেণিবিন্যাস, ঘন ঘন প্যাটার্ন মাইনিং, এবং ক্লাস্টারিং সহ বেশ কয়েকটি গ্রাফ-ভিত্তিক ডেটা মাইনিং পরিষেবাগুলির মাপযোগ্যতা এবং কার্যকারিতার উন্নতির উপর ভিত্তি করে গ্রাফ বা নেটওয়ার্ক মডেলিংয়ের সাফল্য৷
ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল এবং ডোমেন-নির্দিষ্ট জ্ঞান - গাণিতিক ডেটা মাইনিং সিস্টেমের জন্য উচ্চ-স্তরের গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেস এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল প্রয়োজন। এগুলিকে বর্তমান ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটা এবং ডেটা সিস্টেমের সাথে একীভূত হতে হবে যাতে গবেষকরা এবং সাধারণ ব্যবহারকারীদের প্যাটার্নের সন্ধান করতে, প্যাটার্নগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করতে এবং তাদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে আবিষ্কৃত জ্ঞানকে কাজে লাগাতে হয়৷
প্রকৌশলে ডেটা মাইনিং বিজ্ঞানে ডেটা মাইনিংয়ের সাথে বেশ কিছু মিল রয়েছে। উভয় অনুশীলনই প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করে, এবং প্রয়োজনীয় ডেটা প্রিপ্রসেসিং, ডেটা গুদামজাতকরণ এবং কঠিন ধরণের ডেটার মাপযোগ্য মাইনিং। উভয়ই সাধারণত ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করে এবং গ্রাফ এবং নেটওয়ার্কের সর্বোত্তম ব্যবহার তৈরি করে। তদুপরি, বেশ কয়েকটি প্রকৌশল প্রক্রিয়ার জন্য রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়ার প্রয়োজন হয়, এবং সেইজন্য রিয়েল টাইমে ডেটা স্ট্রিমগুলি প্রায়শই একটি অপরিহার্য উপাদান হয়ে ওঠে।
আমাদের দৈনন্দিন জীবনে প্রচুর পরিমাণে মানব সংযোগের ডেটা রয়েছে। এই ধরনের যোগাযোগ বিভিন্ন আকারে বিদ্যমান, যেমন সংবাদ, ব্লগ, নিবন্ধ, ওয়েব পৃষ্ঠা, অনলাইন আলোচনা, পণ্য পর্যালোচনা, টুইটার, বার্তা, সম্প্রচার এবং যোগাযোগ, ইন্টারনেট এবং বিভিন্ন ধরনের সামাজিক নেটওয়ার্ক উভয় ক্ষেত্রেই।
অতএব, সামাজিক বিজ্ঞান এবং সামাজিক গবেষণায় ডেটা মাইনিং ক্রমবর্ধমানভাবে বিখ্যাত হয়েছে। অধিকন্তু, পণ্য, বক্তৃতা এবং নিবন্ধ সম্পর্কিত গ্রাহক বা পাঠকের প্রতিক্রিয়া সমাজে তাদের দিকনির্দেশনা সম্পর্কে স্বাভাবিক মতামত এবং অনুভূতি বের করতে অন্বেষণ করা যেতে পারে। বিশ্লেষণ ফলাফল প্রবণতা পূর্বাভাস, কাজ উন্নত, এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণে সমর্থন ব্যবহার করা যেতে পারে৷
