مواد
- تعریف - ڈیٹا مائننگ کا کیا مطلب ہے؟
- مائیکروسافٹ ازور اور مائیکروسافٹ کلاؤڈ کا تعارف | اس گائیڈ کے دوران ، آپ کو معلوم ہوگا کہ کلاؤڈ کمپیوٹنگ کیا ہے اور مائیکروسافٹ ایذور آپ کو بادل سے ہجرت کرنے اور اپنے کاروبار کو چلانے میں کس طرح مدد کرسکتا ہے۔
- ٹیکوپیڈیا ڈیٹا مائننگ کی وضاحت کرتا ہے
تعریف - ڈیٹا مائننگ کا کیا مطلب ہے؟
ڈیٹا مائننگ مفید معلومات میں درجہ بندی کرنے کے لئے مختلف نقطہ نظر کے مطابق اعداد و شمار کے پوشیدہ نمونوں کا تجزیہ کرنے کا عمل ہے ، جو مشترکہ علاقوں جیسے ڈیٹا گوداموں میں جمع اور جمع کیا جاتا ہے تاکہ موثر تجزیہ ، ڈیٹا کانوں کی کھدائی الگورتھم ، کاروباری فیصلہ سازی اور دیگر معلومات کی سہولت آخر کار اخراجات کم کرنے اور محصول میں اضافے کی ضروریات۔
ڈیٹا کی کان کنی کو ڈیٹا کی دریافت اور علم کی دریافت بھی کہا جاتا ہے۔
مائیکروسافٹ ازور اور مائیکروسافٹ کلاؤڈ کا تعارف | اس گائیڈ کے دوران ، آپ کو معلوم ہوگا کہ کلاؤڈ کمپیوٹنگ کیا ہے اور مائیکروسافٹ ایذور آپ کو بادل سے ہجرت کرنے اور اپنے کاروبار کو چلانے میں کس طرح مدد کرسکتا ہے۔
ٹیکوپیڈیا ڈیٹا مائننگ کی وضاحت کرتا ہے
ڈیٹا مائننگ کے عمل میں شامل اہم اقدامات یہ ہیں:
- ڈیٹا کو گودام میں نکالیں ، تبدیل کریں اور لوڈ کریں
- کثیر جہتی ڈیٹا بیس میں ڈیٹا کو اسٹور اور ان کا نظم کریں
- کاروباری تجزیہ کاروں کو ایپلی کیشن سوفٹ ویئر کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا تک رسائی فراہم کریں
- تجزیہ کردہ ڈیٹا کو آسانی سے قابل فہم شکلوں میں پیش کریں ، جیسے گراف
ڈیٹا مائننگ کا پہلا مرحلہ کاروبار کے لئے اہم اعداد و شمار جمع کرنا ہے۔ کمپنی کا ڈیٹا ٹرانزیکشنل ، غیر آپریشنل یا میٹا ڈیٹا ہے۔ ٹرانزیکشنل اعداد و شمار فروخت ، انوینٹری اور لاگت وغیرہ جیسے یومیہ آپریشن سے متعلق ہیں۔ غیر آپریشنل اعداد و شمار کی عام طور پر پیش گوئی کی جاتی ہے ، جبکہ میٹا ڈیٹا کا تعلق منطقی ڈیٹا بیس ڈیزائن سے ہے۔ ڈیٹا عناصر کے مابین نمونہ اور تعلقات متعلقہ معلومات پیش کرتے ہیں ، جس سے تنظیمی محصول میں اضافہ ہوسکتا ہے۔ مستحکم صارفین کی توجہ کے ساتھ تنظیمیں ڈیٹا کان کنی کی تکنیکوں سے نمٹتی ہیں جن کی فروخت کی جانے والی مصنوعات ، قیمت ، مسابقت اور صارفین کے اعدادوشمار کی واضح تصاویر مہیا کرتی ہیں۔
مثال کے طور پر ، خوردہ وشال وال مارٹ اپنی تمام متعلقہ معلومات ڈیٹا گودام میں ڈیٹا کے ٹیرابائٹس کے ساتھ منتقل کرتا ہے۔ اس اعداد و شمار تک آسانی سے سپلائرز تک رسائی حاصل کی جاسکتی ہے تاکہ وہ صارفین کے خریداری کے نمونوں کی شناخت کرسکیں۔ وہ خریداری کی عادات ، زیادہ تر خریداری والے دن ، سب سے زیادہ مصنوعات اور ڈیٹا کان کنی کی تکنیک کو بروئے کار لاتے ہوئے دوسرے ڈیٹا کی تلاش میں نمونے تیار کرسکتے ہیں۔
ڈیٹا کان کنی کا دوسرا مرحلہ ایک مناسب الگورتھم کا انتخاب کررہا ہے - ایک ایسا طریقہ کار جو ڈیٹا مائننگ ماڈل تیار کرتا ہے۔ الگورتھم کے عمومی کام میں اعداد و شمار کے ایک سیٹ میں رجحانات کی شناخت اور پیرامیٹر کی تعریف کے لئے آؤٹ پٹ کا استعمال شامل ہے۔ اعداد و شمار کی کان کنی کے لئے استعمال ہونے والے سب سے مشہور الگورتھم درجہ بندی الگورتھم اور رجعت الگورتھم ہیں ، جو اعداد و شمار کے عناصر کے مابین تعلقات کی شناخت کے لئے استعمال ہوتے ہیں۔ ڈیٹا کان کنی کی مانگ کو پورا کرنے کے لئے اوریکل اور ایس کیو ایل جیسے بڑے ڈیٹا بیس فروشوں میں ڈیٹا مائننگ الگورتھم ، جیسے کلسٹرنگ اور ریگریشن ٹریس شامل ہیں۔