بحث - 

0

بحث - 

0

ڈیٹا کانوں کی کھدائی کے لئے آپ کا رہنما: کیا ، کیوں ، اور کیسے؟

ڈیٹا کانوں کی کھدائی پیٹرن کا اندازہ لگانے کے لیے ڈیٹا کے بڑے کلسٹرز میں سے قیمتی علم کو دریافت کرنے سے مراد ہے۔ ڈیٹا کانوں کی کھدائی کمپیوٹنگ ٹیکنالوجی کے پھیلاؤ کا نتیجہ ہے جس نے بہت زیادہ ڈیٹا اکٹھا کرنے، ذخیرہ کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کے قابل بنا دیا ہے۔ پری پروسیسنگ، ڈیٹا کانوں کی کھدائی اور نتائج کی توثیق وہ تین مراحل ہیں جو ڈیٹا بیس میں نالج ڈسکوری کی طرف لے جاتے ہیں۔

جب اعداد و شمار کی بہتات موجود ہو، تو اس ڈیٹا کو نشانہ بنانا جو آپ کے لیے متعلقہ ہو گا اولین اہمیت رکھتا ہے۔ اعداد و شمار کوجھنا صرف اس صورت میں کام کر سکتا ہے جب دستیاب ڈیٹا پیٹرن کے اخذ کیے جانے کے لیے کافی بڑا ہو اور یہ ایک مخصوص وقت کی حد کے اندر ہینڈل کرنے کے لیے کافی مختصر ہو۔ پری پروسیسنگ کے لئے ڈیٹا کا ذریعہ ہے ڈیٹا ویئرہاؤس، جہاں مختلف ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کیا جاتا ہے۔ وہاں کا ڈیٹا صفائی سے گزرتا ہے تاکہ معیار پر سمجھوتہ نہ ہو۔

CRISP-DM کے مطابق چھ مراحل ہیں، جو کہ معیار ہے۔ ڈیٹا کانوں کی کھدائی عمل:

1. کاروباری تفہیم - ایک فریم ورک کاروبار کے مقاصد کو ذہن میں رکھتے ہوئے بنایا گیا ہے۔ کاروبار میں مسائل کو ذہن میں رکھتے ہوئے، a اعداد و شمار کوجھنا مسئلہ کی تعریف تیار کی گئی ہے۔

2.. ڈیٹا کو سمجھنا- ڈیٹا کو روایتی ٹول جیسے استعمال کرتے ہوئے دریافت کیا جاتا ہے۔ کے اعداد و شمار ڈیٹا کی خصوصیات، درستگی اور مکمل ہونے کا پتہ لگانے کے لیے۔

3. ڈیٹا کی تیاری- چونکہ کان کنی کے کچھ افعال کچھ مخصوص شکلوں میں اعداد و شمار کو قبول کرتے ہیں ، لہذا اسے صاف کیا جاتا ہے اور اسے ماڈلنگ کے ٹولوں میں کھلانے کے ل suitable موزوں ہونے کے لئے تبدیل کردیا جاتا ہے۔

4. ماڈلنگ- یہ تجرباتی مرحلہ ہے جس میں ماڈلنگ کی مختلف تکنیکوں کا اطلاق ہوتا ہے کیونکہ اس کے لیے کئی تکنیکیں موجود ہیں۔ اعداد و شمار کوجھنا مسئلہ کی قسم

E. تشخیص۔ اس کے معیار کا اندازہ کرنے کے لئے اس ماڈل کی جانچ کی جاتی ہے تاکہ یہ نتیجہ اخذ کیا جاسکے کہ جو ماڈل ڈیزائن کیا گیا ہے وہ کاروباری نقطہ نظر سے ضروریات پر عمل پیرا ہے یا نہیں۔

6. تعیناتی - جو علم حاصل کیا جاتا ہے اسے پیداوار میں ڈال دیا جاتا ہے اور اس کو منظم اور پیش کیا جاتا ہے جو کسٹمر کے لئے کچھ کام آسکتا ہے۔

ڈیٹا مائننگ کی تکنیک

ایسوسی ایشن- ایک کاروبار کی مدت میں اسی لین دین میں شامل اشیاء کا موازنہ کرکے ایک نمونہ دریافت کیا جاتا ہے۔ اس تکنیک کا استعمال صارفین کے خریداری کے رویے کا تجزیہ کرنے کے لئے مارکیٹ باسکٹ تجزیہ میں کیا جاتا ہے۔

درجہ بندی- یہ تکنیک پر مبنی ہے۔ مشین لرننگ. ڈیٹا کو مختلف کلاسوں میں درجہ بندی کرکے تجزیہ کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر آؤٹ لک ای میل میں ، کچھ الگورتھم استعمال کیے جاتے ہیں تاکہ اسے جائز یا سپیم کے طور پر بیان کیا جا سکے۔ یا جب ایک بینک لون افسر جاننا چاہتا ہے کہ کون سا کسٹمر خطرناک ہے یا محفوظ ہے۔

کلسٹرنگ- یہ اسی طرح کی اشیاء کو گروپ کرنے کی ایک تکنیک ہے۔ یہ بہت سے شعبوں میں استعمال ہوتا ہے جیسے۔ مشین لرننگ، پیٹرن کی پہچان ، تصویر کا تجزیہ ، معلومات کی بازیافت ، بائیو انفارمیٹکس ، ڈیٹا کمپریشن ، اور کمپیوٹر گرافکس۔

ریگریشن - اس تکنیک کا استعمال دو یا زیادہ متغیر کے مابین تعلقات کی پیشن گوئی کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ لینیر ریگریشن ایک منحصر متغیر اور آزاد متغیر کے درمیان تعلقات قائم کرنے کے لئے ایک وسیع پیمانے پر استعمال شدہ تکنیک ہے۔ مثال کے طور پر - رجعت کے فنکشن کا استعمال مقام کی بنیاد ، مکانات کی تعداد وغیرہ کی بنیاد پر کسی مکان کی قیمت کی پیش گوئی کے لئے کیا جاسکتا ہے۔

آج ڈیٹا مائننگ کی اہمیت

اعداد و شمار کوجھنا آپ کو اپنے گاہکوں کے رویے کو سمجھنے میں مدد کر سکتا ہے اور کرن ریٹ کو کم کر کے خاطر خواہ منافع کما سکتا ہے۔ اس کی اہمیت کئی شعبوں میں دیکھی جا سکتی ہے۔ صحت کی دیکھ بھال، ای کامرس ، مارکیٹنگ ، ایجوکیشن ، مینوفیکچرنگ انجینئرنگ ، کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ ، بینکنگ ، اور بائیو انفارمیٹکس کے چند نام۔

آئیے ہم کچھ شعبوں میں اس کی مطابقت پاتے ہیں:

صحت کی دیکھ بھال 

ڈیٹا کانوں کی کھدائی in صحت کی دیکھ بھال زیادہ درست تشخیص کرنے اور اخراجات کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ ناکاریوں کا تجزیہ کرنے، مریضوں کو ٹارگٹڈ علاج دینے، طبی غلطیوں کو کم کرنے، مکمل دستاویزات فراہم کرنے اور مریضوں کی دیکھ بھال اور اطمینان کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتا ہے۔ EMC2 اور IDC کی ایک تحقیق کہتی ہے۔ صحت کی دیکھ بھال ڈیٹا سالانہ کی شرح سے بڑھ رہا ہے۔ 48 فیصد. اعداد و شمار کا بہتر استعمال کم اخراجات میں باخبر فیصلے کرنے میں مددگار ہوگا۔

ای کامرس

ڈیٹا کانوں کی کھدائی in ای کامرس خریدار کے رویے کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔ طرز عمل کے نمونوں کا تجزیہ کرتے ہوئے ، خریدار کو مزید خریدنے پر آمادہ کرنے کے لیے اس کے مطابق ترتیب تبدیل کی جاتی ہے۔ اس کی درخواست مصنوعات کی تلاش ، مصنوعات کی سفارش ، دھوکہ دہی کا پتہ لگانے ، اور سے ہے۔ کاروبار کی ذہانت.

تعلیم

تعلیمی ڈیٹا کانوں کی کھدائی تعلیم میں طلباء کے مستقبل کے سیکھنے کے رویے کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے، کیا پڑھانا ہے، کیسے پڑھانا ہے اور سیکھنے کے بارے میں سائنسی علم میں آگے بڑھنا ہے۔ یہ ان ترتیبات کو سمجھنے میں بھی مدد کرتا ہے جس میں طلباء سیکھتے ہیں اور سیکھنے کے پیچھے محرک ہوتے ہیں۔

ہم کم NewGenApps میں مہارت ہے ڈیٹا کانوں کی کھدائی. یہ جاننے کے لیے کہ یہ آپ کے کاروبار کو کس طرح بڑھا سکتا ہے، رابطہ کریں۔

ٹیگز:

انوراگ

۰ تبصرے

ہماری نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں

ہماری نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں

ہماری ٹیم سے تازہ ترین خبروں اور اپ ڈیٹس کو حاصل کرنے کے لئے ہماری میلنگ لسٹ میں شامل ہوں۔

آپ نے کامیابی سے رکنیت لی ہے!

یہ اشتراک کریں
%d اس طرح بلاگرز: