డేటా మైనింగ్ అనేది వివిధ పద్ధతులు మరియు అప్లికేషన్‌లను ఉపయోగించి పెద్ద డేటాసెట్‌ల నుండి ఉపయోగకరమైన నమూనాలు మరియు జ్ఞానాన్ని సేకరించడం. ఈ టాపిక్ క్లస్టర్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు మేనేజ్‌మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్‌తో డేటా మైనింగ్ ఎలా కలుస్తుంది, అల్గారిథమ్‌లు, టూల్స్ మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలను కవర్ చేస్తుంది.
డేటా మైనింగ్‌ను అర్థం చేసుకోవడం
డేటా మైనింగ్ అనేది పెద్ద డేటాసెట్‌ల నుండి నమూనాలు, ట్రెండ్‌లు మరియు అంతర్దృష్టులను కనుగొనే ప్రక్రియ. ఇది నిర్ణయాధికారం మరియు వ్యూహాత్మక ప్రణాళిక కోసం ఉపయోగించబడే దాచిన సమాచారాన్ని వెలికితీసే లక్ష్యంతో అనేక సాంకేతికతలు మరియు పద్ధతులను కలిగి ఉంటుంది.
డేటా మైనింగ్ టెక్నిక్స్
డేటా మైనింగ్‌లో సాధారణంగా ఉపయోగించే అనేక కీలక పద్ధతులు ఉన్నాయి:
- అసోసియేషన్ రూల్ మైనింగ్: పెద్ద డేటాసెట్‌లలో వేరియబుల్స్ మధ్య ఆసక్తికరమైన సంబంధాలను కనుగొనడానికి ఈ సాంకేతికత ఉపయోగించబడుతుంది. కస్టమర్ కొనుగోలు ప్రవర్తనలో నమూనాలను గుర్తించడానికి ఇది సాధారణంగా మార్కెట్ బాస్కెట్ విశ్లేషణలో ఉపయోగించబడుతుంది.
- వర్గీకరణ: వర్గీకరణ అల్గారిథమ్‌లు డేటాను ముందే నిర్వచించిన వర్గాలుగా వర్గీకరించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఉదాహరణలలో డిసిషన్ ట్రీలు, సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషీన్‌లు మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఉన్నాయి.
- క్లస్టరింగ్: నిర్దిష్ట లక్షణాల ఆధారంగా ఒకే విధమైన డేటా పాయింట్లను సమూహపరచడానికి క్లస్టరింగ్ పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి. K- అంటే క్లస్టరింగ్ మరియు క్రమానుగత క్లస్టరింగ్ ఈ వర్గంలో ప్రసిద్ధ పద్ధతులు.
- రిగ్రెషన్: రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ స్వతంత్ర మరియు డిపెండెంట్ వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది సాధారణంగా చారిత్రక డేటా ఆధారంగా సంఖ్యా విలువలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
- అవుట్‌లియర్ డిటెక్షన్: ఈ టెక్నిక్ డేటాసెట్‌లలో అసాధారణమైన లేదా అసాధారణమైన నమూనాలను గుర్తించడంపై దృష్టి పెడుతుంది, ఇవి మిగిలిన డేటా నుండి గణనీయంగా భిన్నంగా ఉంటాయి.
- సీక్వెన్షియల్ ప్యాటర్న్ మైనింగ్: డేటాలో సీక్వెన్షియల్ ప్యాటర్న్‌లు లేదా తాత్కాలిక సంబంధాలను కనుగొనడానికి ఈ టెక్నిక్ ఉపయోగించబడుతుంది, కాలక్రమేణా కస్టమర్ లావాదేవీల సీక్వెన్సులు వంటివి.
డేటా మైనింగ్ అప్లికేషన్స్
డేటా మైనింగ్ పద్ధతులు వివిధ డొమైన్‌లలో విస్తృతమైన అప్లికేషన్‌లను కనుగొంటాయి:
- ఆరోగ్య సంరక్షణ: రోగి రికార్డులను విశ్లేషించడానికి, వ్యాధులను నిర్ధారించడానికి మరియు చికిత్స ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి డేటా మైనింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది.
- ఫైనాన్స్: ఫైనాన్స్‌లో, మోసాన్ని గుర్తించడం, రిస్క్ అసెస్‌మెంట్ మరియు స్టాక్ మార్కెట్ విశ్లేషణకు డేటా మైనింగ్ వర్తించబడుతుంది.
- రిటైల్: రిటైలర్లు మార్కెట్ బాస్కెట్ విశ్లేషణ, కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్ మరియు డిమాండ్ అంచనా కోసం డేటా మైనింగ్‌ను ఉపయోగిస్తారు.
- తయారీ: ప్రాసెస్ ఆప్టిమైజేషన్, క్వాలిటీ కంట్రోల్ మరియు ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్‌లో డేటా మైనింగ్ పద్ధతులు సహాయపడతాయి.
- మార్కెటింగ్: కస్టమర్ ప్రవర్తన విశ్లేషణ, ప్రచార ఆప్టిమైజేషన్ మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సుల కోసం విక్రయదారులు డేటా మైనింగ్‌ను ఉపయోగిస్తారు.
- మెషిన్ లెర్నింగ్: వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ అల్గారిథమ్‌లు వంటి అనేక డేటా మైనింగ్ పద్ధతులు మెషిన్ లెర్నింగ్ గొడుగు కిందకు వస్తాయి.
- సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP): కస్టమర్ రివ్యూలు, సోషల్ మీడియా పోస్ట్‌లు మరియు వార్తా కథనాల వంటి నిర్మాణాత్మక డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు టెక్స్ట్ మైనింగ్ అప్లికేషన్‌లలో AI-ఆధారిత NLP పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి.
- డీప్ లెర్నింగ్: డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితి, పెద్ద డేటాసెట్‌లలో సంక్లిష్ట నమూనా గుర్తింపు మరియు ఫీచర్ వెలికితీత కోసం ఉపయోగించబడతాయి.
- AI-ఆధారిత ఆటోమేషన్: AI వ్యవస్థలు స్వయంచాలక డేటా మైనింగ్ ప్రక్రియలను ప్రారంభిస్తాయి, ఇది విస్తారమైన డేటా యొక్క సమర్థవంతమైన మరియు స్కేలబుల్ విశ్లేషణను అనుమతిస్తుంది.
- వ్యూహాత్మక ప్రణాళిక: మార్కెట్ ట్రెండ్‌లు, కస్టమర్ ప్రాధాన్యతలు మరియు పోటీ మేధస్సును గుర్తించడంలో డేటా మైనింగ్ సహాయం చేస్తుంది, వ్యూహాత్మక ప్రణాళిక కోసం విలువైన ఇన్‌పుట్‌లను అందిస్తుంది.
- కార్యాచరణ నిర్ణయ మద్దతు: డేటా మైనింగ్ సాధనాలు జాబితా నిర్వహణ, సరఫరా గొలుసు ఆప్టిమైజేషన్ మరియు వనరుల కేటాయింపు వంటి రోజువారీ కార్యాచరణ నిర్ణయాల కోసం అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి.
- బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్: MIS వివిధ డేటా మూలాల నుండి చర్య తీసుకోదగిన అంతర్దృష్టులను రూపొందించడానికి డేటా మైనింగ్‌ను ప్రభావితం చేస్తుంది, సమాచారంతో కూడిన వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకునేలా సంస్థలకు అధికారం ఇస్తుంది.
- రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్: డేటా మైనింగ్ ప్రోయాక్టివ్ రిస్క్ ఐడెంటిఫికేషన్ మరియు ఉపశమనాన్ని అనుమతిస్తుంది, సంభావ్య బెదిరింపులను అంచనా వేయడంలో మరియు పరిష్కరించడంలో సంస్థలకు సహాయం చేస్తుంది.
డేటా మైనింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్
డేటా మైనింగ్ కృత్రిమ మేధస్సు (AI)తో అనేక విధాలుగా ముడిపడి ఉంది, ఆధునిక డేటా విశ్లేషణ కోసం AI పద్ధతులను ప్రభావితం చేస్తుంది:
మేనేజ్‌మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్‌లో డేటా మైనింగ్
మేనేజ్‌మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్ (MIS) వివిధ సంస్థాగత స్థాయిలలో నిర్ణయం తీసుకోవడానికి మద్దతు ఇవ్వడానికి డేటా మైనింగ్ పద్ధతులపై ఆధారపడతాయి:
ముగింపు
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు మేనేజ్‌మెంట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్‌లో డేటా మైనింగ్ టెక్నిక్‌లు మరియు అప్లికేషన్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. శక్తివంతమైన అల్గారిథమ్‌లు మరియు సాధనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, సంస్థలు పెద్ద డేటాసెట్‌ల నుండి విలువైన అంతర్దృష్టులను వెలికితీస్తాయి, సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మరియు వివిధ డొమైన్‌లలో ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహిస్తాయి.