Data Warehouse & Data Mining e

এই অ্যাপ্লিকেশনটিতে আপনি কোর্স + অনুশীলন + ডেটা ওয়াহারহাউস এবং ডেটা মাইনিং সম্পর্কিত বিশদ সংশোধন করেন

"ডেটা গুদাম" প্রথমে কী? :

এটি এমন এক ধরণের ডাটাবেস যা প্রতিষ্ঠানের মধ্যে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা থাকে। এই জাতীয় ডাটাবেসটি তার অভ্যন্তরীণ কাঠামোর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ বৈশিষ্ট্যযুক্ত যা ব্যবহারকারীকে তারার-তারকা মডেল এবং তার অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিশ্লেষণের সূচক এবং অক্ষগুলির দ্বারা প্রয়োজনীয়: সিস্টেমগুলি সিদ্ধান্ত সমর্থন এবং ডেটা মাইনিং।

ডেটা গুদামগুলিতে সাধারণত historicalতিহাসিক ডেটা থাকে যা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত অনেকগুলি ডাটাবেসের ডেটা থেকে প্রাপ্ত এবং বের করা হয়েছিল যার উপর অনেকগুলি ইনপুট এবং আপডেট অপারেশন হয় এবং ডেটা গুদামগুলিতেও থাকতে পারে অন্যান্য উত্স থেকে ডেটা যেমন পাঠ্য ফাইল এবং অন্যান্য নথি।

"ডেটা মাইনিং" কী? :

এই জ্ঞানটি কী হতে পারে তা প্রাথমিক অনুমান ব্যতিরেকে ডেটা জ্ঞানের জন্য কম্পিউটারাইজড এবং ম্যানুয়াল অনুসন্ধান। যৌক্তিক সম্পর্ক যা ডেটা সংক্ষিপ্তসার করে নতুন উপায়ে ডেটা মালিকের পক্ষে বোধগম্য এবং দরকারী সেগুলি খুঁজে পাওয়ার জন্য, ডেটা মাইনিংকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা (সাধারণত প্রচুর পরিমাণে) বিশ্লেষণ করার প্রক্রিয়া হিসাবেও সংজ্ঞায়িত করা হয় । "মডেলগুলি" ডেটা মাইনিং থেকে প্রাপ্ত সম্পর্ক এবং সারাংশ ডেটা বলা হয়। ডেটা মাইনিং সাধারণত ডেটা মাইনিং (উদাহরণস্বরূপ, কোনও ব্যাংকে লেনদেনের একটি ডাটাবেস) ব্যতীত অন্য কোনও উদ্দেশ্যে প্রাপ্ত তথ্যের সাথে ডিল করে, যার অর্থ খনন পদ্ধতি ডেটা নিজেই যেভাবে ডেটা সংগ্রহ করা হয় তা প্রভাবিত করে না। এটি এমন একটি ক্ষেত্র যেখানে ডেটা মাইনিং পরিসংখ্যান থেকে পৃথক, এবং এই কারণে ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়াটিকে একটি গৌণ পরিসংখ্যান প্রক্রিয়া বলা হয়। সংজ্ঞাটিও নির্দেশ করে যে ডেটার পরিমাণ সাধারণত বড় হয়, তবে যদি ডেটার পরিমাণ কম হয় তবে এটি বিশ্লেষণের জন্য নিয়মিত পরিসংখ্যান পদ্ধতি ব্যবহার করা ভাল।

বিপুল পরিমাণে ডেটা নিয়ে কাজ করার সময়, নতুন সমস্যাগুলি দেখা দেয় যেমন কীভাবে ডেটাগুলির স্বতন্ত্র পয়েন্টগুলি চিহ্নিত করা যায়, যুক্তিসঙ্গত সময়ে কীভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করা যায় এবং কোনও আপাত সম্পর্ক কীভাবে ডেটার প্রকৃতির কোনও সত্য প্রতিফলিত করে তা কীভাবে সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়। । সাধারণত, ডেটা নিষ্কাশন করা হয় যা ডেটা সেটের অংশ, যেখানে লক্ষ্য সাধারণত সমস্ত ডেটাতে ফলাফলকে সাধারণীকরণ করা হয় (উদাহরণস্বরূপ, ভবিষ্যতের দাবিগুলি প্রত্যাশা করার জন্য কোনও পণ্যের গ্রাহকদের বর্তমান তথ্য বিশ্লেষণ করা) ভোক্তাদের)। ডেটা মাইনিংয়ের অন্যতম লক্ষ্য হ'ল সাধারণীকরণ ছাড়াই সহজ ডেটা প্রকাশ করার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা হ্রাস বা সংকুচিত করা।