Techniques of Data mining
Hello friend today I am defining the techniques of some data mining techniques. This technique is used to mining the data for data mining....
These data mining methods help to classify data in different classes : -
*1.claasification* - this analysis is used to retrieve important and relevant information about data and meta data.
2. *Clustering* - clustering analysis is a data mining techniques to identify data that are like each other
This process helps to understand the different and similarity between the data.
3. *Regression* - regression analysis is the data mining method of identify and analysis the relationship between the variables.
4. *Association* - (association rules)this data mining helps to find the association between two or more items it is discover a hidden pattern in the data set.
5. *Outer detection* - this typeof data mining techniques refers to observation of data items in the data set which do not match an expected pattern or expected behaviour outer detection is also known as outer liner analysis or outliner mining.
6. *Sequential pattern* - the data mining techniques help to discover similar pattern or trends in transaction data for event.
7. *Prediction* - prediction has used a combination of other techniques of data mining like sequential pattern clustering etc.
IIT analysis past event or instance in a right sequence for predicting a future event...
Hindi me Data Mining ki Techniques
* डेटा माइनिंग की तकनीकें *
ये डेटा माइनिंग के तरीके अलग-अलग कक्षाओं में डेटा को वर्गीकृत करने में मदद करते हैं
* 1. टीकाकरण * - इस विश्लेषण का उपयोग डेटा और मेटा डेटा के बारे में महत्वपूर्ण और प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने के लिए किया जाता है।
2. * क्लस्टरिंग * - क्लस्टरिंग एनालिसिस एक डेटा माइनिंग तकनीक है जो डेटा को एक दूसरे की तरह पहचानती है
यह प्रक्रिया डेटा के बीच भिन्नता और समानता को समझने में मदद करती है।
3. "प्रतिगमन * - प्रतिगमन विश्लेषण चर के बीच संबंधों की पहचान और विश्लेषण की डेटा खनन विधि है।
4. * एसोसिएशन * - (एसोसिएशन के नियम) यह डेटा माइनिंग दो या दो से अधिक वस्तुओं के बीच एसोसिएशन को खोजने में मदद करता है, यह डेटा सेट में छिपे हुए पैटर्न की खोज करता है।
5. * बाहरी पहचान * - यह टाइपोफ़ डेटा माइनिंग तकनीक डेटा सेट में डेटा आइटम के अवलोकन को संदर्भित करती है जो अपेक्षित पैटर्न या अपेक्षित व्यवहार से मेल नहीं खाती है बाहरी पहचान बाहरी लाइनर विश्लेषण या आउटलाइनर खनन के रूप में भी जानी जाती है।
6. * अनुक्रमिक पैटर्न * - डेटा माइनिंग तकनीक घटना के लिए लेनदेन डेटा में समान पैटर्न या रुझानों की खोज करने में मदद करती है।
7. * भविष्यवाणी * - भविष्यवाणी में डेटा खनन की अन्य तकनीकों के संयोजन का उपयोग किया गया है जैसे अनुक्रमिक पैटर्न क्लस्टरिंग आदि।
भविष्य की घटना की भविष्यवाणी के लिए IIT विश्लेषण पिछले घटना या एक सही क्रम में उदाहरण ...