డేటా మైనింగ్ అంటే ఏమిటి?
డేటా మైనింగ్ అనేది ముడి డేటాను ఉపయోగకరమైన సమాచారంగా మార్చడానికి కంపెనీలు ఉపయోగించే ప్రక్రియ. డేటా యొక్క పెద్ద సమూహాలలో నమూనాలను చూడటానికి సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా, వ్యాపారాలు మరింత ప్రభావవంతమైన మార్కెటింగ్ వ్యూహాలను అభివృద్ధి చేయడానికి, అమ్మకాలను పెంచడానికి మరియు ఖర్చులను తగ్గించడానికి వారి వినియోగదారుల గురించి మరింత తెలుసుకోవచ్చు. డేటా మైనింగ్ సమర్థవంతమైన డేటా సేకరణ, గిడ్డంగి మరియు కంప్యూటర్ ప్రాసెసింగ్ మీద ఆధారపడి ఉంటుంది.
సెర్చ్ ఇంజన్ టెక్నాలజీ మరియు వెబ్‌సైట్ సిఫారసు ప్రోగ్రామ్‌లతో సహా అనువర్తనాలకు శక్తినిచ్చే యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి డేటా మైనింగ్ ప్రక్రియలు ఉపయోగించబడతాయి.
డేటా మైనింగ్ ఎలా పనిచేస్తుంది
డేటా మైనింగ్‌లో అర్ధవంతమైన నమూనాలు మరియు పోకడలను సేకరించడానికి పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని అన్వేషించడం మరియు విశ్లేషించడం జరుగుతుంది. డేటాబేస్ మార్కెటింగ్, క్రెడిట్ రిస్క్ మేనేజ్మెంట్, మోసం డిటెక్షన్, స్పామ్ ఇమెయిల్ ఫిల్టరింగ్ లేదా వినియోగదారుల మనోభావం లేదా అభిప్రాయాన్ని గుర్తించడం వంటి వివిధ మార్గాల్లో దీనిని ఉపయోగించవచ్చు.
డేటా మైనింగ్ ప్రక్రియ ఐదు దశలుగా విడిపోతుంది. మొదట, సంస్థలు డేటాను సేకరించి వారి డేటా గిడ్డంగులలో లోడ్ చేస్తాయి. తరువాత, వారు డేటాను అంతర్గత సర్వర్లలో లేదా క్లౌడ్‌లో నిల్వ చేస్తారు మరియు నిర్వహిస్తారు. వ్యాపార విశ్లేషకులు, నిర్వహణ బృందాలు మరియు సమాచార సాంకేతిక నిపుణులు డేటాను యాక్సెస్ చేస్తారు మరియు వారు దానిని ఎలా నిర్వహించాలనుకుంటున్నారో నిర్ణయిస్తారు. అప్పుడు, అప్లికేషన్ సాఫ్ట్‌వేర్ యూజర్ ఫలితాల ఆధారంగా డేటాను క్రమబద్ధీకరిస్తుంది మరియు చివరకు, తుది వినియోగదారు డేటాను గ్రాఫ్ లేదా టేబుల్ వంటి సులభంగా భాగస్వామ్యం చేయగల ఆకృతిలో ప్రదర్శిస్తాడు.
డేటా వేర్‌హౌసింగ్ మరియు మైనింగ్ సాఫ్ట్‌వేర్
డేటా మైనింగ్ ప్రోగ్రామ్‌లు వినియోగదారులు కోరిన దాని ఆధారంగా డేటాలోని సంబంధాలు మరియు నమూనాలను విశ్లేషిస్తాయి. ఉదాహరణకు, ఒక సంస్థ సమాచార తరగతులను సృష్టించడానికి డేటా మైనింగ్ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. వివరించడానికి, రెస్టారెంట్ కొన్ని ప్రత్యేకతలను ఎప్పుడు అందించాలో నిర్ణయించడానికి డేటా మైనింగ్ ఉపయోగించాలనుకుంటుందని imagine హించుకోండి. ఇది సేకరించిన సమాచారాన్ని చూస్తుంది మరియు కస్టమర్‌లు ఎప్పుడు సందర్శిస్తారు మరియు వారు ఏమి ఆర్డర్ చేస్తారు అనే దాని ఆధారంగా తరగతులను సృష్టిస్తారు.
ఇతర సందర్భాల్లో, డేటా మైనర్లు తార్కిక సంబంధాల ఆధారంగా సమాచార సమూహాలను కనుగొంటారు లేదా వినియోగదారుల ప్రవర్తనలో పోకడల గురించి తీర్మానాలు చేయడానికి అసోసియేషన్లు మరియు వరుస నమూనాలను చూడండి.
డేటా మైనింగ్‌లో గిడ్డంగి ఒక ముఖ్యమైన అంశం. కంపెనీలు తమ డేటాను ఒక డేటాబేస్ లేదా ప్రోగ్రామ్‌లోకి కేంద్రీకృతం చేసినప్పుడు గిడ్డంగి. డేటా గిడ్డంగితో, ఒక సంస్థ నిర్దిష్ట వినియోగదారులను విశ్లేషించడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి డేటా యొక్క విభాగాలను ఆపివేయవచ్చు.
అయినప్పటికీ, ఇతర సందర్భాల్లో, విశ్లేషకులు తమకు కావలసిన డేటాతో ప్రారంభించి, ఆ స్పెక్స్ ఆధారంగా డేటా గిడ్డంగిని సృష్టించవచ్చు. వ్యాపారాలు మరియు ఇతర సంస్థలు వారి డేటాను ఎలా నిర్వహించాలో సంబంధం లేకుండా, నిర్వహణ యొక్క నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి వారు దీనిని ఉపయోగిస్తారు.
డేటా మైనింగ్ యొక్క ఉదాహరణ
కిరాణా దుకాణాలు డేటా మైనింగ్ పద్ధతుల యొక్క ప్రసిద్ధ వినియోగదారులు. అనేక సూపర్మార్కెట్లు వినియోగదారులకు ఉచిత లాయల్టీ కార్డులను అందిస్తాయి, అవి సభ్యులు కానివారికి అందుబాటులో లేని తగ్గిన ధరలకు ప్రాప్తిని ఇస్తాయి. కార్డులు ఎవరు ఏమి కొంటున్నారో, ఎప్పుడు కొంటున్నారో మరియు ఏ ధర వద్ద ట్రాక్ చేయడాన్ని కార్డులు సులభతరం చేస్తాయి. డేటాను విశ్లేషించిన తరువాత, దుకాణాలు ఈ డేటాను వినియోగదారులకు వారి కొనుగోలు అలవాట్లను లక్ష్యంగా చేసుకుని కూపన్లను అందించడానికి మరియు వస్తువులను ఎప్పుడు విక్రయించాలో లేదా ఎప్పుడు పూర్తి ధరకు విక్రయించాలో నిర్ణయించుకోవచ్చు.
ఒక నిర్దిష్ట పరికల్పనను నిరూపించడానికి ఒక సంస్థ మొత్తం నమూనా సమూహానికి ప్రతినిధి కాని ఎంచుకున్న సమాచారాన్ని మాత్రమే ఉపయోగించినప్పుడు డేటా మైనింగ్ ఆందోళన కలిగిస్తుంది.
కీ టేకావేస్
- డేటా మైనింగ్ అనేది పోకడలు మరియు నమూనాలను గుర్తించడానికి ఒక పెద్ద బ్యాచ్ సమాచారాన్ని విశ్లేషించే ప్రక్రియ. కస్టమర్‌లు ఆసక్తిని కలిగి ఉన్న వాటి గురించి తెలుసుకోవడం లేదా మోసం గుర్తింపు మరియు స్పామ్ ఫిల్టరింగ్ వరకు కొనాలనుకోవడం నుండి ప్రతిదానికీ డేటా మైనింగ్‌ను కార్పొరేషన్లు ఉపయోగించవచ్చు. డేటా మైనింగ్ కార్యక్రమాలు విచ్ఛిన్నమవుతాయి వినియోగదారులు ఏ సమాచారం అభ్యర్థిస్తారు లేదా అందిస్తారనే దాని ఆధారంగా డేటాలోని నమూనాలు మరియు కనెక్షన్లు.
