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Data Mining Operations

 Data Mining Operations:-

Data Mining Operations से चार ऑपरेशन डिस्कवरी driven डेटा माइनिंग से जुड़े हैं।
1. Creation of Prediction and Classification Models
2. Association
3. Database Segmentation
4. Deviation Detection

1.Creation of Prediction and Classification Models:-

यह मुख्य रूप से स्वचालित मॉडल डवलपमेंट तकनीक के spreading के कारण सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला ऑपरेशन है। इस ऑपरेशन का लक्ष्य डेटाबेस की सामग्री का उपयोग करना है, जो historical data को दर्शाता है, जैसे, अतीत के बारे में डेटा, स्वचालित रूप से एक मॉडल उत्पन्न करने के लिए जो भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकता है। statistical techniques का उपयोग करके मॉडल को traditional form से आगे बढ़ाया गया है। इस ऑपरेशन में डेटा माइनिंग तकनीकों द्वारा जोड़ा गया मूल्य उन मॉडलों को उत्पन्न करने की क्षमता में है जो समझने योग्य हैं, क्योंकि कई डेटा माइनिंग मॉडलिंग तकनीकें मॉडल को if ... then ... रूल के सेट के रूप में हैं।

2. Association:-

जबकि मॉडलिंग ऑपरेशन का टारगेट एक generalized description बनाना है जो डेटाबेस की सामग्री को दर्शाता है, एसोसिएशन का लक्ष्य डेटा बेस में रिकॉर्ड के बीच संबंध स्थापित करना है।

3. Database Segmentation:-

जैसे-जैसे डेटाबेस बढ़ते हैं और अलग अलग प्रकार के डेटा से भरे होते हैं, उन्हें अक्सर संबंधित रिकॉर्ड के स्टोर में divided करना आवश्यक होता है, या तो प्रत्येक डेटाबेस का summary करने के साधन के रूप में, या मॉडल निर्माण जैसे डेटा माइनिंग ऑपरेशन करने से पहले।

4. Deviation Detection:-

यह ऑपरेशन डेटाबेस सेगमेंटेशन के ठीक विपरीत है। विशेष रूप से, इसका टारगेट एक विशेष डेटा सेट में बाहरी बिंदुओं की पहचान करना है, और यह समझाना है कि क्या वे अन्य गलत के डेटा में मौजूद हैं, या कारण कारणों से हैं। यह आमतौर पर डेटाबेस विभाजन के साथ संयोजन में लागू किया जाता है। यह आमतौर पर सच्ची खोज का स्रोत होता है क्योंकि आउटलेयर कुछ पहले से ज्ञात expectations और norms से express deviation करते हैं।


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