ডেটা মাইনিং বনাম ডেটা গুদামজাতকরণ
ডেটা মাইনিং এবং ডেটা গুদামজাতকরণ উভয়ই ডেটা বিশ্লেষণের জন্য অত্যন্ত শক্তিশালী এবং জনপ্রিয় কৌশল। যে ব্যবহারকারীরা পরিসংখ্যানের দিকে ঝুঁকছেন তারা ডেটা মাইনিং ব্যবহার করেন। তারা ডেটাতে লুকানো নিদর্শনগুলি সন্ধান করতে পরিসংখ্যানগত মডেলগুলি ব্যবহার করে। ডেটা মাইনাররা বিভিন্ন ডেটা উপাদানের মধ্যে দরকারী সম্পর্ক খুঁজে পেতে আগ্রহী, যা ব্যবসার জন্য শেষ পর্যন্ত লাভজনক। কিন্তু অন্যদিকে, ডেটা বিশেষজ্ঞরা যারা সরাসরি ব্যবসার মাত্রা বিশ্লেষণ করতে পারে তারা ডেটা গুদাম ব্যবহার করার প্রবণতা রাখে।
ডেটা মাইনিং কে নলেজ ডিসকভারি ইন ডেটা (KDD) নামেও পরিচিত। উপরে উল্লিখিত হিসাবে, এটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি ক্ষেত্র, যা কাঁচা ডেটা থেকে পূর্বে অজানা এবং আকর্ষণীয় তথ্য আহরণের সাথে সম্পর্কিত।ডেটার সূচকীয় বৃদ্ধির কারণে, বিশেষ করে ব্যবসার মতো ক্ষেত্রগুলিতে, ডেটা মাইনিং এই বৃহৎ ডেটাকে ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তায় রূপান্তর করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার হয়ে উঠেছে, কারণ গত কয়েক দশকে নিদর্শনগুলির ম্যানুয়াল নিষ্কাশন আপাতদৃষ্টিতে অসম্ভব হয়ে উঠেছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি বর্তমানে সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং বিপণনের মতো বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। ডেটা মাইনিং সাধারণত নিম্নলিখিত চারটি কাজ নিয়ে কাজ করে: ক্লাস্টারিং, ক্লাসিফিকেশন, রিগ্রেশন এবং অ্যাসোসিয়েশন। ক্লাস্টারিং অসংগঠিত ডেটা থেকে অনুরূপ গোষ্ঠী সনাক্ত করছে। শ্রেণিবিন্যাস হল শেখার নিয়ম যা নতুন ডেটাতে প্রয়োগ করা যেতে পারে এবং সাধারণত নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অন্তর্ভুক্ত করবে: ডেটার প্রিপ্রসেসিং, মডেলিং ডিজাইন করা, শেখার/বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং মূল্যায়ন/বৈধতা। রিগ্রেশন মডেল ডেটাতে ন্যূনতম ত্রুটি সহ ফাংশন খুঁজে বের করছে। এবং অ্যাসোসিয়েশন ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক খুঁজছে। ডেটা মাইনিং সাধারণত প্রশ্নগুলির উত্তর দিতে ব্যবহৃত হয় যেমন প্রধান পণ্যগুলি কী কী যেগুলি পরের বছর Wal-Mart-এ উচ্চ মুনাফা পেতে সাহায্য করতে পারে?
উপরে উল্লিখিত হিসাবে, ডেটা গুদামজাতকরণ ডেটা বিশ্লেষণের জন্যও ব্যবহার করা হয়, তবে ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন সেট এবং মাথায় একটু ভিন্ন লক্ষ্য। উদাহরণস্বরূপ, যখন খুচরা খাতের কথা আসে, ডেটা গুদামজাতকরণ ব্যবহারকারীরা গ্রাহকদের মধ্যে কোন ধরনের কেনাকাটা জনপ্রিয় তা নিয়ে বেশি উদ্বিগ্ন থাকে, তাই বিশ্লেষণের ফলাফল গ্রাহকদের অভিজ্ঞতা উন্নত করে গ্রাহককে সাহায্য করতে পারে। কিন্তু ডেটা মাইনাররা প্রথমে একটি হাইপোথিসিস অনুমান করে যেমন গ্রাহকরা একটি নির্দিষ্ট ধরনের পণ্য কিনবে এবং হাইপোথিসিস পরীক্ষা করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ করে। ডেটা গুদামজাতকরণ একটি প্রধান খুচরা বিক্রেতার দ্বারা পরিচালিত হতে পারে যারা প্রাথমিকভাবে একই আকারের পণ্যগুলির সাথে তার স্টোরগুলিকে স্টক করে পরবর্তীতে জানতে পারে যে নিউ ইয়র্কের দোকানগুলি শিকাগো স্টোরগুলির তুলনায় অনেক দ্রুত ছোট আকারের ইনভেন্টরি বিক্রি করে। সুতরাং, এই ফলাফল দেখে খুচরা বিক্রেতা শিকাগো স্টোরের তুলনায় ছোট আকারের নিউ ইয়র্ক স্টোর স্টক করতে পারে৷
সুতরাং, আপনি স্পষ্টভাবে দেখতে পাচ্ছেন, এই দুটি ধরণের বিশ্লেষণ খালি চোখে একই প্রকৃতির বলে মনে হচ্ছে।উভয়ই ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে লাভ বৃদ্ধির বিষয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করে। কিন্তু অবশ্যই, মূল পার্থক্য আছে। সহজ কথায়, ডেটা মাইনিং এবং ডেটা গুদামজাতকরণ বিভিন্ন ধরণের বিশ্লেষণের জন্য উত্সর্গীকৃত, তবে অবশ্যই বিভিন্ন ধরণের ব্যবহারকারীদের জন্য। অন্য কথায়, ডেটা মাইনিং একটি পরিসংখ্যানগত হাইপোথিসিসকে সমর্থন করার জন্য পারস্পরিক সম্পর্ক, প্যাটারের সন্ধান করে। কিন্তু, ডেটা গুদামজাতকরণ একটি তুলনামূলকভাবে বিস্তৃত প্রশ্নের উত্তর দেয় এবং এটি ভবিষ্যতের উন্নতির উপায়গুলি চিনতে সেখান থেকে ডেটাকে টুকরো টুকরো করে দেয়৷
