ഡാറ്റ മൈനിംഗ് എന്താണ്?

നിങ്ങൾക്ക് ഊഹിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനേക്കാൾ വലിയ കമ്പനികൾ നിങ്ങളെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ അറിയാമെന്നാണ് - ഇവിടെ എങ്ങനെയുണ്ട്

പാറ്റേണുകളും അറിവും കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ വിശകലനം ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ആണ്. സത്യത്തിൽ, ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് അറിയപ്പെടുന്നത് ഡാറ്റ കണ്ടെത്തൽ അല്ലെങ്കിൽ അറിവ് കണ്ടെത്തൽ അറിയപ്പെടുന്നു.

ഡാറ്റ മൈനിംഗ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം.എൽ.), കൃത്രിമ സൂക്ഷ്മ (AI), വിസ്തൃതമായ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ (പലപ്പോഴും ഡാറ്റാബേസുകളിലോ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലോ) ഉപയോഗിച്ചു് സ്വീകാര്യവും ഉപയോഗപ്രദവുമായ രീതിയിൽ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുവാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ മൈനിംഗ് എന്തുചെയ്യുന്നു?

ഡാറ്റാ മൈനിംഗിൽ രണ്ട് പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യങ്ങളാണുള്ളത്: വിവരണവും പ്രവചനവും. ഒന്നാമത്, ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ഡാറ്റയിൽ വിശകലന പാറ്റേണുകളിൽ നിന്നും ലഭിച്ച ഉൾക്കാഴ്ചകളും അറിവും വിവരിക്കുന്നു. രണ്ടാമതായി, ഡാറ്റ മൈനിംഗ് അംഗീകൃത ഡാറ്റ പാറ്റേണുകളുടെ വിവരണങ്ങൾ ഭാവി മാതൃകയിൽ പ്രവചിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ വിവിധ തരത്തിലുള്ള സസ്യങ്ങൾ എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയാമെന്നതിനെക്കുറിച്ച് പുസ്തകങ്ങളുടെ ഷോപ്പിംഗ് വെബ്സൈറ്റിൽ സമയം ചെലവഴിക്കുന്നെങ്കിൽ, ആ വെബ്സൈറ്റിലെ രംഗങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഡാറ്റാ ഖനന സേവനങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ പ്രൊഫൈലുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിങ്ങളുടെ തിരയലുകളുടെ ഒരു വിവരണം രേഖപ്പെടുത്തുക. രണ്ടാഴ്ചയ്ക്ക് ശേഷം നിങ്ങൾ വീണ്ടും ലോഗിൻ ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ താൽപ്പര്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ വെബ്സൈറ്റുകളുടെ ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് സേവനങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ മുമ്പത്തെ തിരയലുകളുടെ വിവരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു ഒപ്പം സസ്യങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്ന പുസ്തകങ്ങളെ ഉൾക്കൊള്ളിക്കുന്ന വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഷോപ്പിംഗ് ശുപാർശകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഡാറ്റ മൈനിങ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിൽ വിവിധ തരം പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഡാറ്റ നിർദേശിക്കുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ചുമതല എങ്ങനെ നിർവഹിക്കണമെന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ മൈനിംഗിൽ ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന വിവിധ പാറ്റേൺ റെക്കഗ്നിഷൻ രീതികളിൽ ചിലത് ക്ലസ്റ്റർ അപഗ്രഥനം, അസാധാരണ കണ്ടെത്തൽ, അസോസിയേഷൻ പഠനം, ഡാറ്റ ഡിപൻഡൻസസ്, ഡീറ്റെയിൽ മരങ്ങൾ, റിഗ്രഷൻ മോഡലുകൾ, ക്ലാസിക്കേഷനുകൾ, ഔട്ട്ലിയർ ഡിറ്റക്ഷൻ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്നിവയാണ്.

എല്ലാ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയിലും പാറ്റേണുകൾ വിവരിക്കാനും പ്രവചിക്കാനും ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ഉപയോഗിക്കാമെങ്കിലും, മിക്ക ആളുകളും പലപ്പോഴും നേരിടേണ്ടിവരുന്ന ഉപയോഗം, അവർക്കറിയില്ലെങ്കിലും, നിങ്ങളുടെ ഭാവി തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളുടെയും പെരുമാറ്റങ്ങളുടെയും പശ്ചാത്തലത്തെ വിശദീകരിക്കാൻ തീരുമാനങ്ങൾ.

ഉദാഹരണമായി, ഓൺലൈനിൽ നിങ്ങൾ എന്താണ് തിരയുന്നതെന്ന് എല്ലായ്പ്പോഴും Facebook- ന് അറിയാമെന്ന് നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ചിന്തിച്ചിട്ടുണ്ടോ, നിങ്ങൾ സന്ദർശിച്ച മറ്റ് വെബ്സൈറ്റുകളിലോ വെബ് തിരയലുകളിലോ നിങ്ങളുടെ വാർത്താ ഫീഡിംഗിൽ പരസ്യങ്ങൾ കാണിക്കുമോ? ഫേസ്ബുക്ക് ഡാറ്റ മൈനിംഗ് നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസറിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കുക്കികൾ പോലുള്ള നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ, നിങ്ങളുടെ മുൻപത്തെ ഫെയ്സ്ബുക്ക് സേവനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ നിങ്ങളുടെ പാറ്റേണുകളെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ്, നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങളോ വാഗ്ദാനങ്ങളോ കണ്ടെത്തുകയും മുൻകൂട്ടി പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

എന്തുതരം ഡാറ്റ മിനുറ്റാക്കാം?

സേവനം അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റോർ ആശ്രയിച്ച് (ഭൌതിക സ്റ്റോറുകൾ ഡാറ്റാ മൈനിംഗും ഉപയോഗിക്കുന്നു), നിങ്ങൾക്കും നിങ്ങളുടെ പാറ്റേണുകൾക്കുമുള്ള വിവരങ്ങളുടെ ഒരു അത്ഭുതകരമായ അളവ് ഖനനം ചെയ്യാവുന്നതാണ്. നിങ്ങളുടെ ഡ്രൈവർ നിങ്ങൾ എവിടെയാണ് കൊണ്ടുപോകുന്നത്, നിങ്ങൾ താമസിക്കുന്ന സ്ഥലം, നിങ്ങൾ സഞ്ചരിച്ചിരുന്ന സ്ഥലങ്ങൾ, നിങ്ങൾ സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുന്ന മാഗസിനുകളും പത്രങ്ങളും, കൂടാതെ നിങ്ങൾ വിവാഹിതനാണോ അല്ലയോ എന്ന് നിങ്ങളുടെ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കാം. നിങ്ങളുടെ കുട്ടികൾ ഉണ്ടോ ഇല്ലയോ, നിങ്ങളുടെ ഹോബികൾ നിങ്ങൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നവർ, നിങ്ങളുടെ രാഷ്ട്രീയ ചായ്വുകൾ, നിങ്ങൾ ഓൺലൈനിൽ വാങ്ങുന്നവ, ശാരീരിക സ്റ്റോറുകളിൽ വാങ്ങുന്നവ (പലപ്പോഴും കസ്റ്റമർ ലോയൽറ്റി റിവാർ കാർഡുകൾ വഴി), സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ നിങ്ങളുടെ ജീവിതത്തെക്കുറിച്ച്.

ഉദാഹരണത്തിന്, കൌമാരപ്രായക്കാർ ലക്ഷ്യമിടുന്ന ചില്ലറക്കാരും ഫാഷൻ രീതിയിലുള്ള പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളും, ടേൺ ഷോപ്പിംഗിലോ വായനക്കാരുടയിലോ ഫാഷൻ ട്രെൻഡുകൾ പ്രവചിക്കാൻ ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം , ഫേസ്ബുക്ക് തുടങ്ങിയ സോഷ്യൽ മീഡിയ സേവനങ്ങളിലെ ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ഫോട്ടോകളിൽ നിന്നുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വാങ്ങൽ ചോയിസുകളിൽ വളരെ കൃത്യമായ മാറ്റങ്ങളെ അടിസ്ഥാനപ്പെടുത്തി, ഗർഭിണിയായിരിക്കുമെന്ന് ചില ചെറുകിടക്കാർക്കുപോലും പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിധം വളരെ സൂക്ഷ്മമായി കണക്കാക്കാം. റീട്ടെയിലർ, ടാർഗെറ്റ്, ഗർഭധാരണം മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിക്കുന്നത് ചരിത്രത്തെ വാങ്ങുന്നതിലെ കുഞ്ഞിന് മുൻകൈയെടുത്ത് ഒരു കുട്ടിക്ക് കൂപ്പണുകൾ അയച്ച് ഒരു കുട്ടിക്ക് അയച്ചുകൊടുത്തു.

ഉപഭോക്താക്കളുടെ വാങ്ങൽ ശീലങ്ങൾ, വ്യക്തിപരമായ മുൻഗണനകൾ, തിരഞ്ഞെടുക്കലുകൾ, സാമ്പത്തിക കാര്യങ്ങൾ, ഓൺലൈൻ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയെല്ലാം കണ്ടെത്തുന്നതും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും മിക്കതും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ഉപഭോക്തൃ പരിചയം വർധിപ്പിക്കാനുള്ള ലക്ഷ്യത്തോടെ സ്റ്റോറുകൾക്കും സേവനങ്ങൾക്കും ഉപയോഗിക്കുന്നു.