Data Mining Tutorial for CS for Android APK

تفصیل

ڈیٹا مائننگ مشین لرننگ، شماریات اور ڈیٹا بیس سسٹمز کے چوراہے پر طریقوں پر مشتمل بڑے ڈیٹا سیٹس میں پیٹرن کو دریافت کرنے کا عمل ہے۔ ڈیٹا مائننگ کمپیوٹر سائنس اور شماریات کا ایک بین الضابطہ ذیلی فیلڈ ہے جس کا مجموعی مقصد ڈیٹا سیٹ سے معلومات (ذہین طریقوں کے ساتھ) نکالنا اور مزید استعمال کے لیے معلومات کو قابل فہم ڈھانچے میں تبدیل کرنا ہے۔ ڈیٹا مائننگ "ڈیٹا بیس میں علم کی دریافت" کے عمل یا KDD کا تجزیہ مرحلہ ہے۔ خام تجزیہ کے مرحلے کے علاوہ، اس میں ڈیٹا بیس اور ڈیٹا مینجمنٹ کے پہلو، ڈیٹا پری پروسیسنگ، ماڈل اور انفرنس کے تحفظات، دلچسپی کے میٹرکس، پیچیدگی پر غور، دریافت شدہ ڈھانچے کی پوسٹ پروسیسنگ، ویژولائزیشن، اور آن لائن اپڈیٹنگ بھی شامل ہے۔

اصطلاح "ڈیٹا مائننگ" ایک غلط نام ہے، کیونکہ مقصد ڈیٹا کی بڑی مقدار سے پیٹرن اور علم کو نکالنا ہے، نہ کہ خود ڈیٹا کو نکالنا (کان کنی)۔ یہ ایک بزبان لفظ بھی ہے اور اس کا اطلاق بڑے پیمانے پر ڈیٹا یا انفارمیشن پروسیسنگ کی کسی بھی شکل (جمع، نکالنے، گودام، تجزیہ، اور شماریات) کے ساتھ ساتھ کمپیوٹر کے فیصلے کے سپورٹ سسٹم کے کسی بھی اطلاق پر ہوتا ہے، بشمول مصنوعی ذہانت (مثلاً، مشین) سیکھنے) اور کاروباری ذہانت۔ کتاب ڈیٹا مائننگ: جاوا کے ساتھ عملی مشین لرننگ ٹولز اور تکنیک (جس میں زیادہ تر مشین لرننگ مواد شامل ہے) کو اصل میں صرف پریکٹیکل مشین لرننگ کا نام دیا جانا تھا، اور ڈیٹا مائننگ کی اصطلاح صرف مارکیٹنگ کی وجہ سے شامل کی گئی تھی۔ اکثر عام اصطلاحات (بڑے پیمانے پر) ڈیٹا تجزیہ اور تجزیات یا، جب حقیقی طریقوں کا حوالہ دیتے ہیں، مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ زیادہ مناسب ہوتے ہیں۔

اصل ڈیٹا مائننگ کا کام پہلے سے نامعلوم، دلچسپ نمونوں کو نکالنے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کا نیم خودکار یا خودکار تجزیہ ہے جیسے ڈیٹا ریکارڈز کے گروپس (کلسٹر تجزیہ)، غیر معمولی ریکارڈ (بے ضابطگی کا پتہ لگانا)، اور انحصار (ایسوسی ایشن رول مائننگ، ترتیب وار پیٹرن کان کنی)۔ اس میں عام طور پر ڈیٹا بیس کی تکنیکوں کا استعمال شامل ہوتا ہے جیسے کہ مقامی اشاریہ جات۔ ان نمونوں کو پھر ان پٹ ڈیٹا کے خلاصے کی ایک قسم کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے، اور ان کا مزید تجزیہ یا، مثال کے طور پر، مشین لرننگ اور پیش گوئی کرنے والے تجزیات میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ڈیٹا مائننگ کا مرحلہ ڈیٹا میں متعدد گروپوں کی شناخت کر سکتا ہے، جو پھر فیصلے کے معاون نظام کے ذریعے زیادہ درست پیشین گوئی کے نتائج حاصل کرنے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ نہ ہی ڈیٹا اکٹھا کرنا، ڈیٹا کی تیاری، اور نہ ہی نتائج کی تشریح اور رپورٹنگ ڈیٹا مائننگ کے مرحلے کا حصہ ہے، لیکن اضافی اقدامات کے طور پر مجموعی KDD عمل سے تعلق رکھتے ہیں۔

ایک ڈیٹا گودام متعدد متفاوت ذرائع سے ڈیٹا کو یکجا کرکے بنایا گیا ہے۔

یہ تجزیاتی رپورٹنگ، ساختی اور/یا ایڈہاک سوالات اور فیصلہ سازی کی حمایت کرتا ہے۔ یہ ٹیوٹوریل ڈیٹا ویئر ہاؤسنگ کے تمام ضروری تصورات کی وضاحت کے لیے مرحلہ وار طریقہ اختیار کرتا ہے۔

زمرہ جات کے ٹیوٹوریل مجموعے ذیل میں ہیں اور تمام عنوانات کی طرح فراہم کرتے ہیں،

ڈیٹا گودام کا جائزہ

ڈیٹا گودام کے تصورات

ڈیٹا گودام سسٹم کے عمل

ڈیٹا گودام فن تعمیر

ڈیٹا گودام کی اصطلاحات

ڈیٹا گودام کی ترسیل کا عمل

ڈیٹا گودام کثیر جہتی OLAP

ڈیٹا گودام اسکیمے۔

ڈیٹا گودام کی جانچ

ڈیٹا گودام کے مستقبل کے پہلو

ڈیٹا گودام انٹرویو کے سوالات

ڈیٹا گودام تقسیم کرنے کی حکمت عملی

ڈیٹا گودام میٹا ڈیٹا تصورات

ڈیٹا گودام ڈیٹا مارٹنگ

ڈیٹا گودام سسٹم مینیجرز

ڈیٹا گودام پروسیس مینیجرز

ڈیٹا گودام سیکیورٹی

ڈیٹا گودام ٹیوننگ

اور کئی دوسرے