தரவுச் செயலாக்கம் என்பது பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் பயன்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து பயனுள்ள வடிவங்கள் மற்றும் அறிவைப் பிரித்தெடுப்பதை உள்ளடக்குகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் மேலாண்மை தகவல் அமைப்புகள், வழிமுறைகள், கருவிகள் மற்றும் நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளுடன் தரவுச் செயலாக்கம் எவ்வாறு குறுக்கிடுகிறது என்பதை இந்த தலைப்புக் கிளஸ்டர் ஆராய்கிறது.
டேட்டா மைனிங்கைப் புரிந்துகொள்வது
தரவுச் செயலாக்கம் என்பது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து வடிவங்கள், போக்குகள் மற்றும் நுண்ணறிவுகளைக் கண்டறிவதை உள்ளடக்கிய ஒரு செயல்முறையாகும். முடிவெடுப்பதற்கும் மூலோபாய திட்டமிடலுக்கும் பயன்படுத்தக்கூடிய மறைக்கப்பட்ட தகவல்களை வெளிக்கொணரும் நோக்கில் இது பலவிதமான நுட்பங்கள் மற்றும் வழிமுறைகளை உள்ளடக்கியது.
டேட்டா மைனிங் டெக்னிக்ஸ்
தரவுச் செயலாக்கத்தில் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் பல முக்கிய நுட்பங்கள் உள்ளன:
- அசோசியேஷன் ரூல் மைனிங்: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் மாறிகளுக்கு இடையே உள்ள சுவாரஸ்யமான உறவுகளைக் கண்டறிய இந்த நுட்பம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. வாடிக்கையாளர் வாங்கும் நடத்தையில் உள்ள வடிவங்களை அடையாளம் காண இது பொதுவாக சந்தை கூடை பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
- வகைப்பாடு: தரவை முன் வரையறுக்கப்பட்ட வகைகளாக வகைப்படுத்த வகைப்படுத்தல் வழிமுறைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டு மரங்கள், ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஆகியவை அடங்கும்.
- கிளஸ்டரிங்: கிளஸ்டரிங் நுட்பங்கள் சில குணாதிசயங்களின் அடிப்படையில் ஒத்த தரவு புள்ளிகளை ஒன்றாக தொகுக்க பயன்படுத்தப்படுகின்றன. K- என்றால் கிளஸ்டரிங் மற்றும் படிநிலை கிளஸ்டரிங் ஆகியவை இந்த வகையில் பிரபலமான முறைகள்.
- பின்னடைவு: சார்பற்ற மற்றும் சார்பு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவைப் புரிந்து கொள்ள பின்னடைவு பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது பொதுவாக வரலாற்றுத் தரவுகளின் அடிப்படையில் எண் மதிப்புகளைக் கணிக்கப் பயன்படுகிறது.
- அவுட்லியர் கண்டறிதல்: இந்த நுட்பமானது தரவுத்தொகுப்புகளில் உள்ள அசாதாரணமான அல்லது அசாதாரண வடிவங்களைக் கண்டறிவதில் கவனம் செலுத்துகிறது, அவை மற்ற தரவுகளிலிருந்து கணிசமாக வேறுபடுகின்றன.
- வரிசை முறை சுரங்கம்: இந்த நுட்பம், காலப்போக்கில் வாடிக்கையாளர் பரிவர்த்தனைகளின் வரிசைகள் போன்ற தரவுகளில் வரிசைமுறை வடிவங்கள் அல்லது தற்காலிக உறவுகளைக் கண்டறியப் பயன்படுகிறது.
டேட்டா மைனிங் பயன்பாடுகள்
தரவுச் செயலாக்க நுட்பங்கள் பல்வேறு களங்களில் பரவலான பயன்பாடுகளைக் கண்டறிகின்றன:
- ஹெல்த்கேர்: டேட்டா மைனிங் என்பது நோயாளியின் பதிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும், நோய்களைக் கண்டறியவும், சிகிச்சை விளைவுகளை கணிக்கவும் பயன்படுகிறது.
- நிதி: நிதியில், மோசடி கண்டறிதல், இடர் மதிப்பீடு மற்றும் பங்குச் சந்தை பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றிற்கு தரவுச் செயலாக்கம் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
- சில்லறை: சில்லறை விற்பனையாளர்கள் சந்தை கூடை பகுப்பாய்வு, வாடிக்கையாளர் பிரிவு மற்றும் தேவை முன்கணிப்பு ஆகியவற்றிற்கு தரவுச் செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.
- உற்பத்தி: செயல்முறை மேம்படுத்தல், தரக் கட்டுப்பாடு மற்றும் முன்கணிப்பு பராமரிப்பு ஆகியவற்றில் தரவுச் செயலாக்க நுட்பங்கள் உதவுகின்றன.
- சந்தைப்படுத்தல்: வாடிக்கையாளர் நடத்தை பகுப்பாய்வு, பிரச்சார மேம்படுத்தல் மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகளுக்கு சந்தைப்படுத்துபவர்கள் தரவுச் செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.
- இயந்திர கற்றல்: வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவு வழிமுறைகள் போன்ற பல தரவுச் செயலாக்க நுட்பங்கள் இயந்திரக் கற்றலின் குடையின் கீழ் வருகின்றன.
- இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP): வாடிக்கையாளர் மதிப்புரைகள், சமூக ஊடக இடுகைகள் மற்றும் செய்திக் கட்டுரைகள் போன்ற கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளிலிருந்து நுண்ணறிவைப் பிரித்தெடுக்க AI- இயங்கும் NLP நுட்பங்கள் உரைச் சுரங்கப் பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
- ஆழ்ந்த கற்றல்: இயந்திரக் கற்றலின் துணைக்குழுவான ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள், பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் சிக்கலான வடிவ அங்கீகாரம் மற்றும் அம்சத்தைப் பிரித்தெடுப்பதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
- AI-இயக்கப்படும் தன்னியக்கவாக்கம்: AI அமைப்புகள் தானியங்கு தரவுச் செயலாக்க செயல்முறைகளை செயல்படுத்துகின்றன, இது பரந்த அளவிலான தரவுகளின் திறமையான மற்றும் அளவிடக்கூடிய பகுப்பாய்வை அனுமதிக்கிறது.
- மூலோபாய திட்டமிடல்: சந்தைப் போக்குகள், வாடிக்கையாளர் விருப்பத்தேர்வுகள் மற்றும் போட்டி நுண்ணறிவு ஆகியவற்றைக் கண்டறிவதில் தரவுச் செயலாக்கம் உதவுகிறது, மூலோபாயத் திட்டமிடலுக்கான மதிப்புமிக்க உள்ளீடுகளை வழங்குகிறது.
- செயல்பாட்டு முடிவு ஆதரவு: டேட்டா மைனிங் கருவிகள் சரக்கு மேலாண்மை, விநியோகச் சங்கிலி மேம்படுத்தல் மற்றும் வள ஒதுக்கீடு போன்ற தினசரி செயல்பாட்டு முடிவுகளுக்கான நுண்ணறிவை வழங்குகிறது.
- வணிக நுண்ணறிவு: MIS பல்வேறு தரவு மூலங்களிலிருந்து செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளை உருவாக்க தரவுச் செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது, தகவலறிந்த வணிக முடிவுகளை எடுக்க நிறுவனங்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது.
- இடர் மேலாண்மை: டேட்டா மைனிங் செயலில் உள்ள இடர் அடையாளம் மற்றும் தணிப்பை செயல்படுத்துகிறது, நிறுவனங்களுக்கு சாத்தியமான அச்சுறுத்தல்களை எதிர்நோக்குவதற்கும் நிவர்த்தி செய்வதற்கும் உதவுகிறது.
தரவுச் செயலாக்கம் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு
தரவுச் செயலாக்கமானது செயற்கை நுண்ணறிவுடன் (AI) பல வழிகளில் நெருக்கமாகப் பின்னிப் பிணைந்துள்ளது, மேம்பட்ட தரவு பகுப்பாய்வுக்கான AI நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது:
மேலாண்மை தகவல் அமைப்புகளில் டேட்டா மைனிங்
மேலாண்மை தகவல் அமைப்புகள் (MIS) பல்வேறு நிறுவன மட்டங்களில் முடிவெடுப்பதை ஆதரிக்க தரவுச் செயலாக்க நுட்பங்களை நம்பியுள்ளன:
முடிவுரை
செயற்கை நுண்ணறிவு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் மேலாண்மை தகவல் அமைப்புகள் ஆகியவற்றில் தரவுச் செயலாக்க நுட்பங்கள் மற்றும் பயன்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. சக்திவாய்ந்த வழிமுறைகள் மற்றும் கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், நிறுவனங்கள் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைக் கண்டறியலாம், தகவலறிந்த முடிவெடுப்பதை இயக்கலாம் மற்றும் பல்வேறு களங்களில் புதுமைகளை வளர்க்கலாம்.