बहुत ही बरी मात्रा में कोई भी डाटा को Analyze किया जाता है उस प्रक्रिया को Data mining कहते है। उस डाटा में कुछ अच्छे pattern को खोजने और कुछ महत्वपूर्ण जानकारी हासिल करने के लिए काम करते है। और उसके Database में typically perform भी आसानी से किया जाता है। जो की आसानी से सभी डाटा को structured फॉर्मेट में Store कर लेता है।
जब ढेर सारे Data को एक साथ “mining” किया जाता है तब उससे हमें छुपी हुई कई information की जानकारी भी मिलती है। जिससे हम किसी भी कार्य में उसका उपयोग कर सकते है।
Data Mining के कुछ अहम् बातें देखते है उदाहरण के तौर पर।
कोई भी क्रेडिट कार्ड कंपनी(credit card company) वाले अपने data को Mining करके उनके सारे Customer की Buying habits को समझने की कोशिश करती है। और वही पर कार्डहोल्डर्स(cardholders) के purchases को एनालाइज(analyze) कर कंपनी ने उसके सारे शॉपिंग(shopping) habits को अच्छी से study करता है। और वही से ये सब भी आसानी से जान सकती है की वो कैसे और कहाँ-कहाँ अलग जगहों और कौन से खरीदारी करते है।
वही से Company को सारे महत्वपूर्ण information से ये पता चल जाता है और वो किसी भी individuals customer को कुछ अच्छे और उनके लिए specific promotions offer करने में बड़ी आसानी होती है, और इस डाटा से किसी भी customer का उनकी खरीदारी का pattern को भी अच्छे से समझ सकते है। चाहे वो तो किसी दूसरे देश या क्यों न अपने ही देश से हो।
ये सभी इनफार्मेशन(information) बहुत ही महत्वपूर्ण रहती है उन कंपनी के लिए जो नई Product का Advertise(प्रचार) करने का काम करती है , या कोई अपना जब नया बिज़नेस स्टार्ट करता है तब इसकी बहुत जरुरत परती है।
वही पर अब जितने भी ऑनलाइन सर्विसेज(Online services) जैसे Google और फेसबुक ये सब कंपनी भी अपने सारे डाटा को अब Mining करती है और अपने customer को targeted कंटेंट और advertisements ऑफर का पेश काश करती है।
वही पर रोज गूगल(Google) ने भी जितने भी लोग search queries करते है उसे वो analyze कर के डाटा तैयार करता है। वही पर बहुत ही प्रशिद्ध area और popular searches को खोज करता है। और उन्हें अपने डाटा के autocomplete लिस्ट में रख देता है। (जो उन कस्टमर को suggestions के रूप में दिखाई परती है जैसे कोई भी लोग गूगल में type करते समय)
वही पर फेसबुक(Facebook) ने भी अपने यूजर एक्टिविटी डाटा को mine करके उनके सारे टॉपिक के बारे में सारे जानकारी को ले लेता है। उसी के हिसाब से ads target किया जाता है। उनके सारे इनफार्मेशन(information) के ऊपर होता है।
मार्केटिंग(marketing) purposes के लिए data Mining का मुख्य रूप से इसे उपयोग भी करते है। वही पर बहुत से कोई दूसरे भी User रहते है। उदहारण के तौर पर हम बता दे की healthcare कम्पनीज या कोई और भी Company भी इनके डाटा माइनिंग का उपयोग करती है और उन सब लोगो का लिंक का खोज करती रहती है। जो की कुछ खाश और कुछ दुलभ रोग और बीमारी का खोज करती रहती है।
वही पर मौसम विभाग के लोग भी सभी पुराने डाटा को mine करके मौसम के बारे में पता लगा लेते है। और उनकी मदद से आगे के meteorologic events के बारे में पहले ही सभी अनुमान का पता चल जाता है।
Automotive Data को mine करके Traffic मैनेजमेंट के लिए पहले ही इसका सही अनुमान लगाया जा सकता है। को आगे चलकर भविष्य में traffic की इस्तिथि किस प्रकार हो सकती है। उसी हिसाब से हम सही पालन बना कर अच्छे highways और अच्छे रास्ते तैयार कर सके।
Data Mining की क्यों आवश्यकताएँ होती है ?
जितना भी आर्गनाइज्ड डाटा(organized data) रहता है। तो हमें उसको सही से माइन करने और सभी उसेफुल(useful) information को collect करने में काफी मदद होती है।
जितना भी आर्गनाइज्ड डाटा(organized data) रहता है। तो हमें उसको सही से माइन करने और सभी उसेफुल(useful) information को collect करने में काफी मदद होती है।
क्योकि ये भी खाश जरुरी भी होता है की अगर कोई भी आर्गेनाइजेशन(organization) के लिए data mining में engage रहना चाहते है। तो उसे proactive करना परता है। और किसी प्रकार के data को log करने के लिए उसे कैसे select भी किया जाता है। और कैसे हम स्टोर करे।
अगर आपको ये बात सामने आती है जब हम petabyte मात्रा की डाटा(Data) को सही से process में लेन के लिए, अब data की माइनिंग करने के लिए सुपरकम्प्युटर्स(supercomputers) और computing clusters की भी जरुरत होने लगती है।
आज आपने क्या-क्या सिखा?
हमें आपसे यही आशा रहता है की (Data Mining कैसे की जाती है?) आप सभी पढ़ने वाले को इसके बारे में पूरी जानकारी आपको दी जाये जिससे आपको बेहद पसंद लगेगा। जिससे आपको कभी दूसरे वेबसाइट या कोई और आर्टिकल को ढूढ़ने या पढ़ने की जरुरत ही नहीं परती है।
इससे आपको ढेर सारे समय की आपको इजाफा होगी और सारे सही सुचना भी आपको मिल जायेगे। और एक खाश बात यह है की इस लेख को लेकर अगर आपको कोई भी संदेह है या इसमें कुछ और आप ऐड करवाना चाहते है तो आप हमें कमेंट बॉक्स में मैसेज लिख। जरूर आपका बात को रखा जायेगा।
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