ভিডিও: ডেটা মাইনিং এ ক্লাস্টার বিশ্লেষণ কি?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
ক্লাস্টারিং হল বিমূর্ত বস্তুর একটি গ্রুপকে অনুরূপ বস্তুর শ্রেণীতে পরিণত করার প্রক্রিয়া। মনে রাখার জন্য পয়েন্ট. ক ক্লাস্টার এর তথ্য বস্তুকে একটি গ্রুপ হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। করার সময় ক্লাস্টার বিশ্লেষণ , আমরা প্রথমে সেটটি পার্টিশন করি তথ্য উপর ভিত্তি করে গ্রুপ মধ্যে তথ্য মিল এবং তারপর গোষ্ঠীগুলিতে লেবেলগুলি বরাদ্দ করুন।
একইভাবে, ক্লাস্টার বিশ্লেষণ বলতে আপনি কী বোঝেন?
ক্লাস্টার বিশ্লেষণ একটি পরিসংখ্যানগত শ্রেণীবিন্যাস কৌশল যেখানে একই বৈশিষ্ট্য সহ বস্তু বা পয়েন্টের একটি সেট হয় একসঙ্গে দলবদ্ধ ক্লাস্টার . উদ্দেশ্য ক্লাস্টার বিশ্লেষণ তাদের থেকে আরও অন্তর্দৃষ্টি লাভ করার জন্য অর্থপূর্ণ কাঠামোতে পর্যবেক্ষণ করা ডেটা সংগঠিত করা।
উপরন্তু, ক্লাস্টার পদ্ধতি কি? ক্লাস্টারিং পদ্ধতি বিপণন, জৈব-চিকিৎসা এবং ভূ-স্থানিকের মতো ক্ষেত্রগুলি থেকে সংগৃহীত মাল্টিভেরিয়েট ডেটা সেটে অনুরূপ বস্তুর গোষ্ঠী সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। তারা বিভিন্ন ধরনের হয় ক্লাস্টারিং পদ্ধতি , সহ: বিভাজন পদ্ধতি . অনুক্রমিক ক্লাস্টারিং . মডেল ভিত্তিক ক্লাস্টারিং.
একইভাবে, লোকেরা জিজ্ঞাসা করে, ক্লাস্টার বিশ্লেষণ এবং এর প্রকারগুলি কী?
সবচেয়ে সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন ক্লাস্টার বিশ্লেষণ একটি ব্যবসায়িক সেটিং হল গ্রাহক বা ক্রিয়াকলাপগুলিকে ভাগ করা। এই পোস্টে আমরা চারটি মৌলিক অন্বেষণ করব প্রকার এর ক্লাস্টার বিশ্লেষণ ডেটা সায়েন্সে ব্যবহৃত হয়। এইগুলো প্রকার সেন্ট্রোয়েড হয় ক্লাস্টারিং , ঘনত্ব ক্লাস্টারিং বিতরণ ক্লাস্টারিং , এবং সংযোগ ক্লাস্টারিং.
কেন আমরা ক্লাস্টার বিশ্লেষণ করব?
ক্লাস্টার বিশ্লেষণ গ্রাহকদের বিচ্ছিন্ন গ্রুপ, বিক্রয় লেনদেন, বা অন্যান্য ধরণের আচরণ এবং জিনিসগুলি সনাক্ত করতে প্রয়োজন এমন কোনও সংস্থার জন্য একটি শক্তিশালী ডেটা-মাইনিং টুল হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বীমা প্রদানকারীরা ব্যবহার করে ক্লাস্টার বিশ্লেষণ প্রতারণামূলক দাবি সনাক্ত করতে এবং ব্যাঙ্কগুলি ক্রেডিট স্কোরিংয়ের জন্য এটি ব্যবহার করে।
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 কী ধরনের তথ্য তৈরি করে?
ডেটা মাইনিং হল ডেটার মধ্যে সন্দেহাতীত/ পূর্বে অজানা সম্পর্ক আবিষ্কার করা। এটি একটি মাল্টি-ডিসিপ্লিনারি দক্ষতা যা মেশিন লার্নিং, পরিসংখ্যান, এআই এবং ডাটাবেস প্রযুক্তি ব্যবহার করে। ডেটা মাইনিংয়ের মাধ্যমে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলি বিপণন, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং বৈজ্ঞানিক আবিষ্কার ইত্যাদির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ডেটা মাইনিং কি?
সংজ্ঞা। ডেটা মাইনিং হল বড় ডেটা সেটগুলিতে দরকারী নিদর্শন এবং প্রবণতাগুলি আবিষ্কার করার প্রক্রিয়া। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ হল ভবিষ্যত ফলাফল সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী এবং অনুমান করার জন্য বড় ডেটাসেট থেকে তথ্য আহরণ করার প্রক্রিয়া। গুরুত্ব। সংগৃহীত ডেটা আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করুন
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)