ভিডিও: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ডেটা মাইনিং কি?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
সংজ্ঞা। ডেটা মাইনিং বড় আকারে দরকারী নিদর্শন এবং প্রবণতা আবিষ্কারের প্রক্রিয়া তথ্য সেট আনুমানিক বিশ্লেষণ ভবিষ্যত ফলাফল সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী এবং অনুমান করার জন্য বড় ডেটাসেট থেকে তথ্য আহরণের প্রক্রিয়া। গুরুত্ব। সংগৃহীত বুঝতে সাহায্য করুন তথ্য উত্তম.
এছাড়াও জিজ্ঞাসা করা হয়, তথ্য মাইনিং মধ্যে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কি?
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ডেটা মাইনিং হয় ডেটা মাইনিং যেটি ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা বা অন্যান্য ব্যবহারের উদ্দেশ্যে করা হয় তথ্য প্রবণতা পূর্বাভাস বা ভবিষ্যদ্বাণী করতে। এই ধরনের ডেটা মাইনিং ব্যবসায়িক নেতাদের আরও ভালো সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে এবং বিশ্লেষণী দলের প্রচেষ্টায় মূল্য যোগ করতে পারে।
একইভাবে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের উদ্দেশ্য কী? আনুমানিক বিশ্লেষণ ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের ফলাফলের সম্ভাবনা চিহ্নিত করতে ডেটা, পরিসংখ্যানগত অ্যালগরিদম এবং মেশিন লার্নিং কৌশলগুলির ব্যবহার। দ্য লক্ষ্য ভবিষ্যতে কী ঘটবে তার একটি সর্বোত্তম মূল্যায়ন প্রদানের জন্য কী ঘটেছে তা জানার বাইরে যেতে হবে।
আরও জেনে নিন, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ বলতে কী বোঝায়?
Vangie Beal দ্বারা. আনুমানিক বিশ্লেষণ নিদর্শন নির্ধারণ এবং ভবিষ্যতের ফলাফল এবং প্রবণতা ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য বিদ্যমান ডেটা সেট থেকে তথ্য আহরণের অনুশীলন। আনুমানিক বিশ্লেষণ ভবিষ্যতে কি ঘটবে তা বলে না।
কিভাবে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ করা হয়?
আনুমানিক বিশ্লেষণ ভবিষ্যত ঘটনা ভবিষ্যদ্বাণী করতে ঐতিহাসিক তথ্য ব্যবহার করে. সাধারণত, ঐতিহাসিক ডেটা একটি গাণিতিক মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যা গুরুত্বপূর্ণ প্রবণতাগুলিকে ক্যাপচার করে। যে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পরবর্তীতে কী ঘটবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে বা সর্বোত্তম ফলাফলের জন্য পদক্ষেপ নেওয়ার পরামর্শ দিতে বর্তমান ডেটাতে মডেলটি ব্যবহার করা হয়।
প্রস্তাবিত:
সমস্ত নিদর্শন ডেটা মাইনিং আকর্ষণীয়?
ডেটা মডেলিংয়ের প্রথাগত কাজের বিপরীতে - যেখানে লক্ষ্য একটি মডেলের সাথে সমস্ত ডেটা বর্ণনা করা - প্যাটার্নগুলি ডেটার শুধুমাত্র অংশ বর্ণনা করে [27]। অবশ্যই, ডেটার অনেক অংশ, এবং সেইজন্য অনেক প্যাটার্ন, মোটেও আকর্ষণীয় নয়। প্যাটার্ন মাইনিং এর লক্ষ্য হল শুধুমাত্র সেইগুলিকে আবিষ্কার করা
ডেটা মাইনিং এ ক্লাস্টার বিশ্লেষণ কি?
ক্লাস্টারিং হল বিমূর্ত বস্তুর একটি গ্রুপকে অনুরূপ বস্তুর শ্রেণীতে পরিণত করার প্রক্রিয়া। মনে রাখার জন্য পয়েন্ট. ডেটা অবজেক্টের একটি ক্লাস্টারকে একটি গ্রুপ হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। ক্লাস্টার অ্যানালাইসিস করার সময়, আমরা প্রথমে ডেটার সেটকে ডেটার মিলের উপর ভিত্তি করে গোষ্ঠীগুলিতে ভাগ করি এবং তারপরে গ্রুপগুলিতে লেবেলগুলি বরাদ্দ করি।
ডেটা মাইনিং কী এবং ডেটা মাইনিং কী নয়?
ডেটা মাইনিং কোনো পূর্বকল্পিত অনুমান ছাড়াই করা হয়, তাই তথ্য থেকে আসা তথ্য সংস্থার নির্দিষ্ট প্রশ্নের উত্তর দেয় না। ডেটা মাইনিং নয়: ডেটা মাইনিং-এর লক্ষ্য হল প্রচুর পরিমাণে ডেটা থেকে প্যাটার্ন এবং জ্ঞান আহরণ, ডেটা নিজেই নিষ্কাশন (মাইনিং) নয়
ডেটা মাইনিং-এ বিভিন্ন ধরনের ডেটা কী কী?
চলুন আলোচনা করা যাক কি ধরনের ডেটা খনন করা যেতে পারে: ফ্ল্যাট ফাইল। রিলেশনাল ডাটাবেস। তথ্য ভাণ্ডার. লেনদেন সংক্রান্ত ডাটাবেস। মাল্টিমিডিয়া ডাটাবেস। স্থানিক ডাটাবেস। টাইম সিরিজ ডাটাবেস। ওয়ার্ল্ড ওয়াইড ওয়েব (WWW)
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং বর্ণনামূলক ডেটা মাইনিং কি?
বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ ডেটা অ্যাগ্রিগেশন এবং ডেটা মাইনিং কৌশল ব্যবহার করে আপনাকে অতীত সম্পর্কে জ্ঞান দিতে কিন্তু ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং ভবিষ্যত জানার জন্য পূর্বাভাস কৌশল ব্যবহার করে। একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলে, এটি ঝুঁকি এবং ভবিষ্যতের ফলাফলগুলি খুঁজে পেতে অতীত এবং লেনদেনের ডেটাতে পাওয়া নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে