Definition of Data mining in Hindi:- डेटा माइनिंग किसी बहुत बड़े Data समूह को अलग-अलग दृष्टिकोणों के अनुसार उपयोगी जानकारी में वर्गीकृत करने की प्रक्रिया है। डेटा माइनिंग के माध्यम से Data समूह के बीच अज्ञात संबंधों या पैटर्न की खोज की जाती है और विशाल मात्रा में उपलब्ध डेटाबेस का विश्लेषण करके संभावित उपयोगी जानकारियों को इकट्ठा किया जाता है। आमतौर पर डाटा माइनिंग के तकनीक का उपयोग व्यवसाय संगठन द्वारा अपने ग्राहक की आवश्यकताओं को समझने एवं भविष्य की संभावनाओं को तलाशने के लिए किया जाता है।
Data mining को Knowledge discovery ( नॉलेज डिस्कवरी ), Knowledge extraction ( नॉलेज एक्सट्रैक्शन ), data/pattern analysis ( डेटा / पैटर्न एनालिसिस ), information harvesting ( इंफॉर्मेशन हार्वेस्टिंग ), के नाम से भी जाना जाता है।
Example of Data Mining in Hindi
Real life Example of Data Mining in Hindi:- हर रोज Google जैसे सर्च इंजन पर इंटरनेट के उपयोग से करोड़ों लोग करोड़ों प्रकार की जानकारियों को Search करते हैं | लोगों द्वारा google पर किए जाने वाले गतिविधियों से हर रोज लाखों GB डेटा गूगल के डेटाबेस में इकट्ठा होता है, लेकिन यह सभी डेटा विस्तृत रूप में होता है इनसे किसी भी प्रकार की जानकारी को प्राप्त करना लगभग असंभव होता है। इसलिए Data Mining के तकनीकों का उपयोग करके इन सभी लोगों द्वारा की जाने वाली गतिविधियों से इकठा हुए data के बीच के पैटर्न को समझा जा सकता है और इस विशाल मात्रा में इकठा हुए विस्तृत database का विश्लेषण करके यह पता लगाया जा सकता है कि किस समय पर लोग किन जानकारियों के बारे में गूगल पर Search कर रहा था और लोगों को किस समय पर किस प्रकार की जानकारियों की अधिक आवश्यकता होती है।
Use of Data mining in Hindi:- डाटा माइनिंग का उपयोग कई प्रकार से किया जा सकता है जैसे की –
- किसी उत्पाद या सेवा को बेचना के लिए मार्केटिंग करने में।
- बैंकों में ऋण से उत्तपन्न होने वाले जोखिम के प्रबंधन में।
- डिजिटल फ्रॉड या धोखाधड़ी के पैटर्न को समझने में।
- इंटरनेट पर हर रोज करोड़ों Spam Email भेजे जाते हैं इन Spam Email को के पैटर्न को समझकर इन्हे फ़िल्टर करने में।
- लोगों के पसंद – नापसंद भावना या राय को समझने में।
- किसी प्रांत या देश के लोगों का Biological analysis में।
Techniques of Data Mining in Hindi
Data Mining techniques in Hindi:-
- Classification:- इस विधि से data को विभिन्न वर्गों में वर्गीकृत करके महत्वपूर्ण और प्रासंगिक जानकारी प्राप्त किया जाता है।
- Clustering:- इसके उपयोग से data के बीच अंतर और समानता को समझने में मदद मिलती है। इसका उपयोग समान प्रकार के डाटा का समूह बनाने के लिए भी किया जाता है।
- Regression:- इसका उपयोग data समूह में मौजूद अलग-अलग variables के बीच के संबंधों की पहचाने के लिए किया जाता है।
- Outer detection:- इस डेटा माइनिंग तकनीक में उन अपेक्षित पैटर्न या व्यवहार का अवलोकन किया है जो सामान्य data समूह के साथ मेल नहीं खाती है। इसका उपयोग घुसपैठ का पता लगाना या धोखाधड़ी या गलती का पता लगाने के लिए किया जाता है।
- Prediction:- data समूह के इतिहास में विभिन्न प्रकार के ट्रेंड और पैटर्न को देखते हुए भविष्य के संभावित रुझानों की भविष्यवाणी की जाती है।
Advantage of Data Mining in Hindi:-
- Data Mining तकनीक कंपनियों को ग्राहक के पसंद – नापसंद और रुझान से संबंधित जानकारी प्राप्त करने में मदद करती है।
- यह किसी संगठन को सही निर्णय लेने की प्रक्रिया में मदद करता है।
- डेटा माइनिंग से सरकारी एजेंसी को जन समूह के रिकॉर्ड का विश्लेषण करके पैटर्न बनाने में मदद मिलती है, जिससे मनी लॉन्ड्रिंग या आपराधिक गतिविधियों का पता लगाया जा सकता है।
- डाटा माइनिंग के विभिन्न तकनीकों के माध्यम से प्राप्त जानकारियों की सटीकता किसी भी अन्य स्त्रोत की तुलना में बहुत अधिक होती है।
- ये भविष्य के संभावित रुझान की भविष्यवाणी करने में मदद करता है।
- बायोलॉजी और मेडिसिन से संबंधित शोध कार्य में Biological Data Mining से जनसमूह पर किसी दवाई के उपयोग का या बीमारी के प्रभाव के असर को अच्छी तरीके से समझा जा सकता है।
- जैसे-जैसे सिस्टम पुराना होता जाता है और डेटाबेस में संगृहीत डाटा का आकार बड़ा होता जाता है वैसे-वैसे डाटा माइनिंग के उपयोग से और अधिक सटीक जानकारियों एवं पैटर्न को प्राप्त किया जा सकता है।
- यह किसी संगठन के जुड़े हुए अधिकारियों को जल्दी से सही फैसला लेने में मदद करता है।
- यह कम समय में बड़ी मात्रा के डेटा का विश्लेषण करना आसान बनाता है।
- यह आधुनिक तकनीकों जैसे कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके डेटा से छुपे हुए पैटर्न एवं ट्रेंड का पूर्वानुमान स्वयं ही लगा लेता है।
Disadvantages of Data Mining in Hindi:-
- ऐसी संभावनाएँ हैं कि कंपनियां अपने ग्राहकों की निजी गतिविधि की जानकारी का उपयोग गलत तरीके से करें या निजी जानकारियों को अन्य कंपनियों के पास पैसे के लिए बेच सकती हैं। इससे ग्राहक के निजता के अधिकार का दुरुपयोग होता है।
- डेटा माइनिंग के काम को संचालित करना काफ़ी मुश्किल होता है और यह काम करने के लिए कुशल पेशेवर लोगों की आवश्यकता होती है जिनके प्रशिक्षण में काफी पैसा खर्च करना पड़ता है।
- Data Mining से मिलने वाली जानकारियों को तभी उपयोगी माना जा सकता है, जब उपयोगकर्ता द्वारा उन जानकारियों से कोई लाभ लिया जा सके।
Data mining Architecture in Hindi :- डाटा माइनिंग की प्रक्रिया में कई अलग-अलग घटक सम्मिलित होते हैं। इन सभी घटकों को एक साथ मिलाकर डेटा माइनिंग सिस्टम आर्किटेक्चर के नाम से जाना जाता है | Data mining Architecture के घटकों के नाम निम्नलिखित रुप से है :-
- Data Source:- यह डेटा का वास्तविक स्रोत है, जहां पर डेटा पैदा होता है।
- Data Cleaner:- इसके उपयोग से डेटा को उसके Source से लेकर संग्रहित करने से पहले साफ करके एकीकृत किया जाता है तथा अनावश्यक डेटा को निकाल कर बाहर कर दिया जाता है।
- Database or Data Warehouse Server:- यहां डेटा को क्लीन करने के बाद जमा या संग्रहित किया जाता है।
- Data Mining Engine:- इसका उपयोग जमा किये गए डेटा के ऊपर विभिन्न प्रकार के डेटा माइनिंग से सम्बंधित क्रिया जैसे की classification, clustering आदि को करके के लिए किया जाता है।
- Pattern Evaluation Module:- यह डेटा माइनिंग इंजन के उपयोग से डेटा के अंदर रोमांचक पैटर्न को खोजने का प्रयास करता है।
- Graphical User Interface:- ग्राफिकल यूजर इंटरफेस उपयोगकर्ता को आसानी से और कुशलता से माइनिंग सिस्टम के साथ संचार करने में मदद करता है।
- Knowledge Base:- नॉलेज बेस उपयोगकर्ता के अनुभव के आधार पर इकठा किया गया डेटा का एक समूह होता है जिसका उपयोग पुरे डाटा माइनिंग की प्रक्रिया में होता है। डेटा माइनिंग इंजन अंतिम परिणाम की विश्वसनीयता और सटीकता बढ़ाने के लिए अक्सर नॉलेज बेस के जानकारियों का उपयोग करता है।
Conclusion of Data Mining in Hindi :- डेटा माइनिंग विशाल डेटा समूह में से छिपे हुए, संभावित उपयोगी जानकारियों के पैटर्न को तलाशने की प्रक्रिया है। डेटा माइनिंग एक जटिल प्रक्रिया है और इसे करने के लिए मशीन लर्निंग, Artificial intelligence, statistics, database जैसे कई तकनीकों का उपयोग एक साथ किया जाता है।
21वीं शताब्दी की दुनिया तकनीक और इंटरनेट पर आधारित है आज के समय में व्यापार, शिक्षा, मनोरंजन, अपराध सब कुछ तकनीक के उपयोग से हो रहा है। इस समय में अगर कोई संगठन अपने ग्राहक के रुझान को समझना चाहता है या कोई सरकारी संगठन विभिन्न अपराधों के पैटर्न को समझना चाहता है तो इसके लिए उससे डाटा माइनिंग के तकनीकों का ही सहारा लेना पड़ता है इसलिए डाटा माइनिंग का इतना अधिक उपयोग आज के समय में हो रहा है। हालांकि डाटा माइनिंग एक जटिल प्रक्रिया है और इसके लिए बहुत अधिक पैसे, समय और संसाधन की आवश्यकता होती है, फिर भी इसके उपयोग से कुछ ऐसे जानकारियां और पैटर्न का पता चलता है जो किसी दूसरे माध्यम से नहीं चल सकता। यही कारण है कि चाहे वह बिजनेस ऑर्गेनाइजेशन या गवर्नमेंट एजेंसी सभी डाटा माइनिंग का उपयोग करते हैं।
इस लेख में हमने डेटा माइनिंग को सरल हिंदी भाषा में समझाने का प्रयास किया है। उम्मीद है कि Data Mining in Hindi का यह लेख आपको पसंद आया होगा। अगर आप डाटा माइनिंग से संबंधित कोई सुझाव हमे देना चाहते है। तो नीचे कमेंट बॉक्स में लिखकर जरूर बताएं जिससे कि हम अपने लेख में आवश्यक परिवर्तन करके इसे और अधिक उपयोगी बना सकें।
