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डेटा खनन
शब्द "data mining" की उत्पत्ति बीसवीं सदी के उत्तरार्ध में हुई थी, विशेष रूप से कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में। जैसे-जैसे संगठनों द्वारा उत्पन्न और एकत्र किए गए डेटा की मात्रा में तेजी से वृद्धि होती रही, ऐसे विशाल और जटिल डेटा सेट से मूल्यवान अंतर्दृष्टि और पैटर्न निकालने के लिए कुशल और प्रभावी तरीकों की आवश्यकता होने लगी। नाम "data mining" एक रूपक है जो पृथ्वी से कीमती मूल्यवान संसाधनों, जैसे सोना या चांदी निकालने की प्रक्रिया से उधार लिया गया है। डेटा माइनिंग में छिपे हुए पैटर्न, सहसंबंध और अन्य मूल्यवान जानकारी की तलाश में बड़े डेटा सेट के माध्यम से परिष्कृत सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करना शामिल है जो सरल अवलोकन या विश्लेषण विधियों के माध्यम से तुरंत स्पष्ट या समझना आसान नहीं हो सकता है। संक्षेप में, डेटा माइनिंग बड़े और जटिल डेटाबेस से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए विश्लेषणात्मक और मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू करने की प्रक्रिया है, जिसका लक्ष्य रुझानों की पहचान करना, भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करना और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को सूचित करना है। यह शब्द वित्त, स्वास्थ्य सेवा, विपणन और ऑनलाइन खुदरा जैसे उद्योगों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने लगा है, क्योंकि इन डोमेन में सफलता के लिए डेटा का विश्लेषण और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की क्षमता तेजी से महत्वपूर्ण हो गई है।
ग्राहकों की प्राथमिकताओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए, हमारी कंपनी व्यापक डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए डेटा माइनिंग तकनीक का उपयोग करती है जिसमें खरीदारी इतिहास, खोज क्वेरी और सोशल मीडिया गतिविधि शामिल होती है।
डेटा माइनिंग प्रक्रिया बड़े, जटिल डेटासेट से उपयोगी ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए सांख्यिकीय विधियों, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और डेटाबेस प्रौद्योगिकियों को जोड़ती है।
हमारे संगठन का वित्त विभाग वित्तीय आंकड़ों में पैटर्न की पहचान करने के लिए डेटा माइनिंग सॉफ्टवेयर पर निर्भर करता है, जिसका उपयोग स्टॉक की कीमतों का पूर्वानुमान लगाने, धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिमों को कम करने के लिए किया जाता है।
वैज्ञानिक, वैज्ञानिक प्रयोगों, नैदानिक परीक्षणों और पर्यावरणीय आंकड़ों का विश्लेषण करने के लिए डेटा माइनिंग उपकरणों का उपयोग करते हैं, जिससे उन्हें नई अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है, जिससे प्राकृतिक घटनाओं के बारे में उनकी समझ बढ़ती है।
खुदरा विक्रेता बिक्री के रुझान, ग्राहक व्यवहार और बाजार की स्थितियों का विश्लेषण करने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग करते हैं, जिससे उन्हें विपणन रणनीतियों में सुधार करने, इन्वेंट्री को अनुकूलित करने और ग्राहक अनुभव को वैयक्तिकृत करने में मदद मिलती है।
डेटा माइनिंग का उपयोग स्वास्थ्य सेवा उद्योग में मेडिकल रिकॉर्ड, आनुवंशिक डेटा और नैदानिक परीक्षणों का विश्लेषण करने के लिए भी किया जाता है, जिससे रोग की रोकथाम, निदान और उपचार में सफलता मिल सकती है।
कानून प्रवर्तन एजेंसियां आपराधिक गतिविधियों पर नजर रखने, सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण करने और संभावित सुरक्षा खतरों की पहचान करने के लिए डेटा माइनिंग का लाभ उठाती हैं।
पुस्तकालयाध्यक्ष और शोधकर्ता अकादमिक प्रकाशनों, पेटेंटों और अन्य स्रोतों से मूल्यवान जानकारी निकालने के लिए डेटा माइनिंग पर भरोसा करते हैं, जिससे नई अंतर्दृष्टि और खोजों की ओर अग्रसर होते हैं।
डेटा माइनिंग का उपयोग शिक्षा के क्षेत्र में छात्र प्रदर्शन डेटा का विश्लेषण करने, शैक्षणिक प्रगति पर नज़र रखने और सीखने के अनुभवों को वैयक्तिकृत करने के लिए भी किया जाता है।
सरकारें नीतिगत निर्णय लेने, सामाजिक मुद्दों का समाधान करने और नागरिकों को सेवाएं प्रदान करने के लिए बड़े, जटिल डेटासेट को एकत्रित करने, उनका विश्लेषण करने और उनकी व्याख्या करने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग करती हैं।
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