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एएलडीए टेक में डाटा माइनिंग विश्लेषण

डाटा माइनिंग विश्लेषणयह डेटा में पैटर्न की खोज करने के लिए सांख्यिकीय एल्गोरिदम और मॉडल-निर्माण तकनीकों के आवेदन को शामिल करता है। यह ALDA टेक के डेटा क्यूरेशन सेवाओं का एक प्रमुख घटक है,जो अपने डेटा से मूल्यवान जानकारी निकालकर व्यवसायों को सूचित निर्णय लेने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं.

प्रमुख पहलू:

डेटा संग्रह: विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करता है, जिसमें वेब डेटा और बाहरी और आंतरिक दोनों स्रोत शामिल हैं। यह किसी भी डेटा खनन विश्लेषण का आधार है, क्योंकि यह विश्लेषण के लिए कच्चा माल प्रदान करता है।

डेटा स्वच्छता: इससे पहले कि डेटा को प्रभावी ढंग से खनन किया जा सके, इसे साफ और मानकीकृत किया जाना चाहिए।

सेवाओं में निम्नलिखित शामिल हैंः

• संरचना सामान्यीकरण: डेटा को लगातार स्वरूपित करना।
• डाटा क्लीनअप: डेटा की गुणवत्ता में सुधार के लिए त्रुटियों और विसंगतियों को दूर करना।
• नाम और पते का मानकीकरण: सटीकता सुनिश्चित करने के लिए नामों और पते को सही ढंग से स्वरूपित करना।

डेटा समेकन: डेटा को समेकित करने के लिए मिलान एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो डेटा खनन विश्लेषण के लिए आवश्यक है।

इसमें निम्नलिखित शामिल हैंः

• सटीक और धुंधला मिलान: छोटे-छोटे मतभेद होने पर भी समान रिकॉर्ड को सटीक रूप से मेल खाने और समूह बनाने की तकनीकें।
• संकल्प की पहचान करें: प्रत्येक रिकॉर्ड अद्वितीय और सटीक सुनिश्चित करने के लिए डेटा पहचान के साथ किसी भी मुद्दे को हल करना।
• भू-स्थानिक डेटा का विस्तार: भौगोलिक जानकारी के साथ डेटा को बढ़ाना, जो स्थानिक विश्लेषण के लिए डेटा खनन में विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है।

डेटा अनुपालन: यह सुनिश्चित करता है कि डेटा हैंडलिंग कानूनी और नियामक मानकों का अनुपालन करती है। संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा और गोपनीयता नियमों का पालन करने के लिए डेटा खनन में यह महत्वपूर्ण है।

डेटा विश्लेषण: एकत्रित, साफ और समेकित डेटा के साथ, विभिन्न डेटा खनन विश्लेषण कर सकते हैं।

इनमें निम्नलिखित शामिल हैंः

• पूर्वानुमान मॉडल: ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल बनाना।
• रुझान विश्लेषणसमय के साथ पैटर्न और रुझानों की पहचान करना।
• विखंडन: विभिन्न समूहों या व्यवहारों को बेहतर ढंग से समझने के लिए डेटा को खंडों में विभाजित करना।
• संघ नियम सीखना: डेटा में चरों के बीच दिलचस्प संबंधों की खोज करना।

अंतर्दृष्टि और रिपोर्टिंग: डेटा माइनिंग विश्लेषण का अंतिम चरण निष्कर्षों को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि और रिपोर्टों में अनुवाद करना है।

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