ڈیٹا مائننگ کیا ہے ، یہ کیسے کیا جاتا ہے؟ ڈیٹا مائننگ کے فوائد کیا ہیں؟

ڈیٹا مائننگ بڑے پیمانے پر ڈیٹا سے مفید معلومات نکالنے کا کام ہے۔ اس کو ارتباط کی تلاش کے طور پر بھی تعبیر کیا جاسکتا ہے جو ہمیں کمپیوٹر پروگرام کا استعمال کرتے ہوئے بڑے ڈیٹا کے انبار سے مستقبل کے بارے میں پیش گوئیاں کرنے کے قابل بناتا ہے۔

آج ، ٹکنالوجی کی ترقی کے ساتھ ، انٹرنیٹ پر گذشتہ وقت ، بیک اپ دستاویزات ، ای میلز ، ویڈیوز اور تصاویر میں بھی اضافہ ہورہا ہے اور بڑے اعداد و شمار کا تصور بھی اہمیت حاصل کررہا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ آئے دن اعداد و شمار کی تعداد میں اضافہ ہوتا جارہا ہے۔ تو ، کیا اس حقیقت سے کہ اس ڈیٹا پر کارروائی کیے بغیر بہت زیادہ ڈیٹا موجود ہے؟

اعداد و شمار کی کان کنی کے تصور کو بہتر طور پر سمجھنے اور اس موضوع کے بارے میں ایک خیال رکھنے کے لئے ، سب سے پہلے ، الفاظ کے اعداد و شمار ، معلومات اور معلومات کے معنی کو یاد رکھنا اور اس فریم ورک کے اندر ڈیٹا مائننگ کی وضاحت کرنا درست ہوگا۔

اعداد و شمار ، اس کی انتہائی عام تعریف میں ، ایک خام ، غیر عمل شدہ ریکارڈ کا مطلب ہے۔ ان ریکارڈوں پر تبصرے کیے جاسکتے ہیں ، لیکن واضح معلومات تک پہنچنا ممکن نہیں ہے۔ مثال کے طور پر؛ شخصیات کے نام ، فون نمبر ، گریڈ پوائنٹ اوسط جیسے تصورات اپنے طور پر ڈیٹا ہیں۔

دوسری طرف ، معلومات کو ڈیٹا کو منظم اور درجہ بندی کرنے کے نتیجے میں حاصل کردہ معلومات کے ٹکڑوں کے طور پر ظاہر کیا جاسکتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں ، یہ کہا جاسکتا ہے کہ اعداد و شمار کو معنی دیئے جاتے ہیں اور معلومات سامنے آتی ہیں۔ مثال کے طور پر؛ آخری پانچ سالوں میں پیدا ہونے والے بچوں کے نام اور آخری سال کی گریڈ پوائنٹ اوسط جیسے تصورات معلومات ہیں۔

معلومات میں تبدیل کردہ اعداد و شمار کے تجزیہ اور ترکیب کے معنی معنی کے حصول کو علم سے تعبیر کیا گیا ہے۔ فیصلہ سازی کے عمل میں معلومات موثر ہیں۔ مثال کے طور پر؛ پچھلے تین سالوں میں ، آی aی نامی بچوں کو پچھلے سالوں کے مقابلے میں دگنا کرنے والے بیان کو معلومات پر غور کیا جاتا ہے۔

ڈیٹا مائننگ کیا ہے؟

یہاں تک کہ صرف ایک ہی دن میں ، دنیا بھر میں بہت سے اعداد و شمار حاصل کیے جاتے ہیں۔ اگرچہ ان میں سے کچھ اعداد و شمار کو معلومات اور علم میں تبدیل کرنے کے موقع پر معنی پیدا کرتے ہیں ، لیکن ان میں سے کچھ غیر فعال ہیں۔ یعنی اعداد و شمار کو معنی خیز بنانے اور استعمال کرنے کے لئے اس پر عمل درآمد کرنا ضروری ہے۔ قیمتی ڈیٹا حاصل کرنے کے لئے لاکھوں ڈیٹا والے سافٹ ویئر سسٹم کے کام کو ڈیٹا مائننگ کہا جاتا ہے۔ یہ ممکن ہے کہ اعداد و شمار کی کان کنی اور ہاتھ میں موجود ڈیٹا کے مابین روابط قائم ہوں اور درج ذیل عمل میں ان اعداد و شمار کے بارے میں پیش گوئیاں کی جاسکیں۔

ڈیٹا کان کنی کا بنیادی مقصد اعداد و شمار کو الگ کرنا ہے جو اداروں اور افراد کے ل useful مفید ثابت ہوسکے اور غیر فعال اعداد و شمار سے ترقی فراہم کرے ، عمل کرنے اور کچھ طریقوں سے قابل استعمال بنائے۔

ڈیٹا مائننگ کا عمل کس طرح کام کرتا ہے؟

اگرچہ اعداد و شمار تک رسائی حاصل کرنے کے ل of معلومات کے سائز اور اس کے لئے درکار عمل کے مطابق مختلف ہے ، یہ عام طور پر اس طرح ہوتا ہے:

• پہلے ، ڈیٹا اسٹیک کا پتہ لگایا گیا اور اس اسٹیک کی حفاظت کو یقینی بنایا گیا ہے۔
• بیکار اور بے معنی ڈیٹا صاف ہے۔
• باقی اعداد و شمار مربوط اور تبدیل ہوگئے ہیں۔
• کلسٹرنگ ، فیصلے سپورٹ ٹری ، درجہ بندی ، وغیرہ جیسے طریقوں کے ساتھ ڈیٹا کان کنوں کے گروپ ڈیٹا ، جو ہاتھ میں موجود ڈیٹا کے ل suitable موزوں ہیں۔
• حاصل کردہ نتائج کی جانچ کی جاتی ہے اور نتائج کی جانچ کی جاتی ہے۔

کون سے علاقوں میں اس کا اطلاق ہوتا ہے؟

آج ، تقریبا all تمام شعبوں کے ذریعہ تکنیکی انفراسٹرکچر کے استعمال کے ساتھ ، ڈیٹا مائننگ کی قدر و قیمت ہوگئی ہے اور اس کے استعمال کے شعبے میں کافی حد تک ترقی ہوئی ہے۔ حالیہ برسوں میں ، دنیا اور ہمارے ملک دونوں میں تقریبا ہر شعبے اور شعبے میں ڈیٹا مائننگ کی گئی ہے۔ ہم ایسی زندگی گزارتے ہیں جہاں ہم تقریبا ہمیشہ اپنے کمپیوٹر ، ٹیبلٹ یا فون سے جڑے رہتے ہیں۔ ہم اکثر کام پر اور اپنی نجی زندگی میں انٹرنیٹ پر وقت گزارتے ہیں ، اور ہم سرچ انجنوں کے ذریعہ بہت سے کلیدی الفاظ کے ساتھ تحقیق کرتے ہیں۔ ڈیٹا مائنر کے ذریعہ ان تمام تلاشوں کا تجزیہ کیا جاتا ہے۔ اگلے عمل میں ، فروخت کی حکمت عملی جیسے اشتہارات دیئے جائیں گے ، کون سے مصنوع آپ کو دکھائے جائیں گے یا پروموشن میں داخل کیے جائیں گے اس ڈیٹا کی بدولت ہی مارکیٹنگ کمپنیاں جانچ پڑتال کرتی ہیں۔

ہر شعبے کی طرح ، بینکاری کے شعبے کو بھی اعداد و شمار کی طاقت سے فائدہ ہوتا ہے۔ ڈیٹا مائننگ کا شکریہ۔ صارفین کے سلوک یا عادات کا تجزیہ کرکے ، ایسے اوزار تیار کیے جاسکتے ہیں جہاں صارفین زیادہ آسانی سے اور جلدی ادائیگی کرسکیں۔ بینک صارفین؛ معیاری خدمات جیسے بچت کے موثر طریقے ، کم وقت میں تیزرفتار لین دین ، ​​اور گاہکوں کے تعلقات کا تجربہ جو فوری طور پر ضروریات کا جواب دیتا ہے پیش کیا جاسکتا ہے۔

ڈیٹا مائننگ کے فوائد کیا ہیں؟

• انٹرنیٹ پر کیے جانے والے لین دین ، ​​جس کا مطلب خود کچھ نہیں ہوتا ، اس کی ترجمانی کی جاسکتی ہے اور انھیں قیمتی معلومات میں تبدیل کیا جاسکتا ہے ، اور ایسی مصنوعات اور خدمات جو مستقبل میں بہت سے شعبوں میں لوگوں کی ضروریات کو پورا کرتی ہیں۔
• انٹرنیٹ صارفین کی خریداری کی عادات کے بارے میں خیال رکھنا ممکن ہے ، اور جب کوئی نئی مصنوع یا خدمت تیار ہوجاتی ہے تو اس کے بارے میں ایک پیش گوئی کی جاتی ہے جس کے بارے میں وہ سامعین سے اپیل کریں گے۔ اس طرح ، جب آپ مارکیٹ پر ایک نئی پروڈکٹ لانچ کرتے ہیں تو ، آپ ہدف والے سامعین کا تجزیہ کرتے ہیں جس سے پہلے آپ اس پروڈکٹ کو مارکیٹ کریں گے۔
• ایک بہتر معیار اور کسٹمر پر مبنی خدمت کی تفہیم تیار ہوتی ہے۔ فروخت کا عمل تجربہ کیا جاسکتا ہے جس میں فروخت کنندہ اور خریدار دونوں مطمئن ہیں۔
• موجودہ ہدف کے سامعین کے تجزیوں کی بنیاد پر ، فروخت کی پیشگوئی کی جاسکتی ہے۔ اس سے یہ خطرہ کم ہوسکتا ہے۔ - بینکاری کے شعبے میں ، صارفین کو کریڈٹ کارڈ کے اخراجات کی جانچ کرکے ان کے کریڈٹ کارڈ کے استعمال کی عادات کے مطابق گروپ بنایا جاسکتا ہے۔

ڈیٹا مائننگ کے لئے درکار خصوصیات کیا ہیں؟

ڈیٹا مائنر بننے کے ل techn ، یہ ضروری ہے کہ تکنیکی انفراسٹرکچرس قائم کرنے کے ل the ضروری آلات کو سیکھنا ، اس کی بجائے ٹیکنالوجی پر عمل کرنا یا یہاں تک کہ صرف ٹکنالوجی کا استعمال کرنا۔ سافٹ ویئر ، ریاضی ، شماریات جیسے تجزیہ سے سوچنے اور مسئلہ حل کرنے کی مہارت پیدا کرنے جیسے شعبوں میں بھی دلچسپی لینا ضروری ہے۔ ان علاقوں میں اپنے آپ کو بہتر بناکر ، آپ مستقبل کے بڑھتے ہوئے پیشوں میں سے ایک ، ڈیٹا مائننگ میں مہارت حاصل کرسکتے ہیں۔