ডেটা মাইনিং এবং ডাটা গুদামের মধ্যে পার্থক্য
ডেটা মাইনিং বনাম ডাটা গুদামজাতকরণ
ডেটা মাইনিং এবং ডেটা গুদহিং উভয় তথ্যই বিশ্লেষণের জন্য অত্যন্ত শক্তিশালী এবং জনপ্রিয় কৌশল। ডেটা মাইনিং ব্যবহার করে পরিসংখ্যানের প্রতি আগ্রহী যারা ব্যবহারকারীদের ব্যবহার ডেটাগুলিতে গোপন নিদর্শন খোঁজার জন্য তারা পরিসংখ্যান মডেল ব্যবহার করে। ডেটা মাইনাররা বিভিন্ন ডেটা উপাদানগুলির মধ্যে ফলপ্রসূ সম্পর্ক খুঁজতে আগ্রহী, যা শেষ পর্যন্ত ব্যবসার জন্য লাভজনক। কিন্তু অন্যদিকে, ডেটা বিশেষজ্ঞরা যে ব্যবসার মাত্রা বিশ্লেষণ করতে পারে সরাসরি ডেটা ওয়ারহাউসের ব্যবহার করতে থাকে।
ডেটা মাইনিং তথ্য তথ্য আবিষ্কার (কেডিডি) হিসাবেও পরিচিত। উপরে উল্লিখিত হিসাবে, এটি কম্পিউটার বিজ্ঞান একটি ক্ষেত্র, যা কাঁচা তথ্য থেকে পূর্বে অজানা এবং আকর্ষণীয় তথ্য নিষ্কাশন সংক্রান্ত। ডেটা দ্রুতগতিতে বৃদ্ধির কারণে, বিশেষ করে ব্যবসায়ের মতো ক্ষেত্রগুলিতে, ডেটা মাইনিংটি এই বৃহৎ সম্পদের তথ্য ব্যবসায়ের বিকাশে রূপান্তরিত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার হয়ে উঠেছে, কারণ বিধিগুলির ম্যানুয়াল নিষ্কাশনগুলি গত কয়েক দশকে অনুপাতে অসম্ভব হয়ে পড়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি বর্তমানে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহার করা হয়েছে যেমন সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং বিপণন। ডেটা মাইনিং সাধারণত নিম্নলিখিত চারটি কর্মের সাথে কাজ করে: ক্লাস্টারিং, শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন এবং অ্যাসোসিয়েশন। ক্লাস্টারিং অ গঠনমূলক তথ্য থেকে অনুরূপ গ্রুপ চিহ্নিত করা হয়। শ্রেণীবিভাগগুলি শেখার নিয়মগুলি যা নতুন ডেটাতে প্রয়োগ করা যেতে পারে এবং সাধারণত নিম্নোক্ত ধাপগুলির অন্তর্ভুক্ত হবে: ডেটা পূর্বাভাস, মডেলিং ডিজাইন, শেখার / বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং মূল্যায়ন / যাচাইকরণ। প্রতিক্রিয়া মডেল তথ্য ক্ষুদ্রতম ত্রুটি সঙ্গে ফাংশন খুঁজে পাওয়া হচ্ছে এবং অ্যাসোসিয়েশন ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক খুঁজছেন ডেটা মাইনিং সাধারণত প্রধান পণ্য যা ওয়াল মার্ট মধ্যে আগামী বছরের উচ্চ মুনাফা পেতে সাহায্য করতে পারে যেমন প্রশ্নের উত্তর দিতে ব্যবহার করা হয়?
উপরে উল্লিখিত হিসাবে, ডেটা ওয়ারহাউসিং ডেটা বিশ্লেষণের জন্যও ব্যবহার করা হয়, তবে ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন সেট এবং মনে করে কিছু ভিন্ন লক্ষ্য দ্বারা। উদাহরণস্বরূপ, এটি খুচরো সেক্টরের ক্ষেত্রে যখন, ডেটা ওয়ারহাউসিং ব্যবহারকারীরা গ্রাহকদের মধ্যে কী ধরনের ক্রয়গুলি জনপ্রিয় তা নিয়ে আরো বেশি উদ্বিগ্ন, তাই বিশ্লেষণের ফলাফল গ্রাহক অভিজ্ঞতা উন্নত করে গ্রাহককে সাহায্য করতে পারে। কিন্তু ডেটা মাইনার প্রথমে অনুমান করে এমন একটি অনুমান যেমন গ্রাহক একটি নির্দিষ্ট ধরনের পণ্য কিনতে এবং হাইপোথিসিস পরীক্ষা করার জন্য তথ্য বিশ্লেষণ করে। ডেটা ওয়ারহাউসিং একটি প্রধান খুচরা বিক্রেতা দ্বারা বাহিত করা যেতে পারে, যা প্রাথমিকভাবে একই ধরনের পণ্যের সাথে তার স্টোরে স্টক করে পরে জানা যায় যে নিউ ইয়র্ক স্টোরে ছোট আকারের জায় বিক্রি করে শিকাগো দোকানে তুলনায় অনেক দ্রুত বিক্রি করে। সুতরাং, এই ফলাফল এ খুঁজছেন দ্বারা খুচরা বিক্রেতা নিউ ইয়র্ক দোকান শিকাগো স্টোরে তুলনায় ছোট মাপ সঙ্গে স্টক পারে।
সুতরাং, আপনি স্পষ্টভাবে দেখতে পাচ্ছেন, এই দুই ধরনের বিশ্লেষণটি একই প্রকৃতির নগ্ন চোখের দিকে প্রদর্শিত হয়। উভয় ঐতিহাসিক তথ্য উপর ভিত্তি করে লাভ বৃদ্ধি সম্পর্কে উদ্বেগ। কিন্তু অবশ্যই, গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য আছে। সহজ শর্তে, ডেটা মাইনিং এবং ডেটা গুদহাউজিং বিভিন্ন ধরণের বিশ্লেষণের জন্য নিবেদিত, কিন্তু স্পষ্টভাবে বিভিন্ন ধরনের ব্যবহারকারীদের জন্য। অন্য কথায়, ডেটা মাইনিং সম্পর্কের জন্য দেখায়, একটি পরিসংখ্যান অনুমান সমর্থন করার জন্য প্যাটার্স। তবে, ডেটা গুদহাউস একটি তুলনামূলকভাবে বিস্তৃত প্রশ্ন উত্তর দেয় এবং ভবিষ্যতে উন্নতির উপায়গুলি সনাক্ত করার জন্য সেখান থেকে স্লাইস এবং ডিক্স ডেটা।
