Application of data mining in hindi:-
आज के दिन ऐसा एक भी क्षेत्र नहीं है जहां डेटा माइनिंग लागू नहीं होती है। मार्केटिंग से लेकर मेडिकल क्षेत्र तक, डेटा माइनिंग टूल्स और तकनीकों को एक जगह मिली है। वे कई औद्योगिक अनुप्रयोगों में "हॉब्सन की पसंद" बन गए हैं।
- advertising revenue forecast
- टर्नओवर प्रबंधन
- दावा प्रोसेस
- क्रेडिट रिस्क विश्लेषण
- क्रॉस-मार्केटिंग
- ग्राहक प्रोफाइलिंग
- ग्राहक retention
- इलेक्ट्रॉनिक कॉमर्स
- Exception रिपोर्ट
- खाद्य - सेवा
- मेनू analysis
- धोखाधड़ी का पता लगाना
- सरकारी नीति सेटिंग
- हायरिंग प्रोफाइल
- बाजार टोकरी analysis
- चिकित्सा प्रबंधन
- सदस्य नामांकन
- नया उत्पाद विकास
- फार्मास्युटिकल अनुसंधान
- process control
- गुणवत्ता नियंत्रण शेल्फ प्रबंधन / स्टोर प्रबंधन
- छात्र भर्ती और प्रतिधारण
- targeted marketing
- वारंटी विश्लेषण और बहुत कुछ।
Industrial applications of data Mining in hindi:-
- बैंकिंग (13%)
- जैव सूचना विज्ञान / जैव प्रौद्योगिकी (10%)
- driect marketing / Fundraising (10%)
- ईकामर्स / वेब (5%)
- मनोरंजन / समाचार (1%)
- धोखाधड़ी का पता लगाने (9%)
- बीमा निवेश / स्टॉक (3%)
- विनिर्माण चिकित्सा / फार्मेसी (6%)
- वैज्ञानिक डेटा (9%)
- सुरक्षा (2%)
- आपूर्ति श्रृंखला विश्लेषण (1%)
- दूरसंचार यात्रा अन्य कोई नहीं (8%)
future scope data mining in hindi:-
DBMS ने रिलेशनल डेटा मॉडल और SQL का उपयोग करना शुरू किया। वर्तमान में डेटा माइनिंग एक डेटाबेस से छिपी जानकारी को उजागर करने के लिए उपकरणों के एक सेट की तुलना में बहुत कम है। हालांकि ये कई उपकरण हैं और यह वर्तमान में है, लेकिन कोई भी व्यापक मॉडल नहीं है। अगले कुछ वर्षों में न केवल बेहतर इंटरफेस तकनीकों के साथ अधिक कुशल एल्गोरिदम होंगे, बल्कि कदम भी उठाए जाएंगे। डेटा माइनिंग के लिए एक All-inclusive model विकसित करना। हालांकि यह रिलेशनल मॉडल की तरह नहीं लग सकता है, इसमें शायद समान आइटम शामिल होंगे: एल्गोरिदम, डेटा मॉडल और मेट्रिक्स फॉर गुडनेस।
वर्तमान डेटा माइनिंग टूल पर उपयोग किए जाने वाले अनुरोध और परिणाम की व्याख्या की मैन्युअल परिभाषा स्वचालन में वृद्धि के साथ घट सकती है। चूंकि डेटा माइनिंग अनुप्रयोग विविध प्रकार के होते हैं, इसलिए "पूर्ण" डेटा माइनिंग मॉडल का विकास वांछनीय है। एक प्रमुख विकास एक परिष्कृत "क्वेरी भाषा" के निर्माण में होगा जिसमें डेटा माइनिंग अनुप्रयोगों के लिए SQL फ़ंक्शन के रूप में सब कुछ शामिल है।
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