डेटा माइनिंग: यहां राजेश बाबू कोडाली के रुझानों पर एक त्वरित नज़र है

डेटा अन्य सभी संभावित संपत्तियों से बड़ा है। राजेश बाबू कोडाली, जो पेशे से डेटा माइनिंग विशेषज्ञ हैं, कहते हैं कि 21वीं सदी बड़े डेटा के बारे में है, यह आज के सार्वजनिक और निजी व्यवसायों के साथ-साथ स्वास्थ्य सुविधाओं के लिए, COVID-19 महामारी के खिलाफ लड़ाई में एक महत्वपूर्ण संसाधन है।

सभी के लिए उपलब्ध अंतहीन डेटा अब गिर गया है, राजेश बाबू कोडाली जैसे डेटा माइनिंग विशेषज्ञों के लिए धन्यवाद, जो डेटा को उपलब्ध कराने के लिए दिन-रात प्रयास करते हैं।
राजेश बाबू कोडाली, जो प्रतिष्ठित वेल्लोर इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी से कंप्यूटर विज्ञान स्नातक हैं, ने संयुक्त राज्य अमेरिका से डेटाबेस सिस्टम में एक नाबालिग के साथ सूचना प्रणाली में स्नातकोत्तर पूरा किया, अपनी शैक्षिक योग्यता और क्षेत्र में रुचि के साथ, उन्हें बनाया है सबसे अच्छा डेटा खनन विशेषज्ञ।

उनके अनुसार, डेटा माइनिंग का भविष्य उज्ज्वल है, और 2022 के रुझान इस प्रकार हैं:

संचालन अनुकूलन

डेटा माइनिंग विशेषज्ञ राजेश बाबू कोडाली के अनुसार, डेटा माइनिंग तकनीक संगठनों को व्यावसायिक लागत कम करने और समग्र कामकाज को बढ़ाने और उन्हें अधिक कुशलता से चलाने में मदद करने वाली है। डेटा माइनिंग के तरीके कंपनी के नेताओं को महंगी बाधाओं की पहचान करने और निर्णय लेने में सुधार करने में सहायता करेंगे।

धोखाधड़ी का पता लगाना

डेटा माइनिंग तकनीकों के माध्यम से डेटा का अवलोकन करने से धोखाधड़ी जैसी विसंगतियों की पहचान करने में मदद मिल सकती है, यह अक्सर पैटर्न को पहचानने में मदद कर सकता है और टीमों को महत्वपूर्ण जानकारी दे सकता है। जबकि यह बैंकों और अन्य वित्तीय संस्थानों में एक प्रसिद्ध उपयोग का मामला है, सास-आधारित संगठनों ने अपने डेटासेट से झूठे उपयोगकर्ता खातों को हटाने के लिए इन प्रक्रियाओं को लागू करना शुरू कर दिया है।
डेटा माइनिंग विशेषज्ञ राजेश बाबू कोडाली कहते हैं, धोखाधड़ी को खत्म करना डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग करने के प्रमुख लाभों में से एक है।

बिक्री रूपांतरण

कंपनियां अपने उपभोक्ताओं और संभावनाओं के बारे में बड़ी मात्रा में जानकारी एकत्र करती हैं। कंपनियां उपभोक्ता जनसांख्यिकी और ऑनलाइन उपयोगकर्ता गतिविधि, बढ़ते विभाजन, क्रॉस-सेल ऑफ़र और ग्राहक वफादारी कार्यक्रमों का अध्ययन करके अपने मार्केटिंग अभियानों को अनुकूलित करने के लिए डेटा का उपयोग कर सकती हैं, जिसके परिणामस्वरूप विपणन प्रयासों पर अधिक रिटर्न मिलता है, जो अन्यथा संभव नहीं होता। डेटा माइनिंग एनालिटिक्स किसी भी मार्केटिंग निवेश वृद्धि या कटौती से उपज अनुमानों की पेशकश करके अपने हितधारकों के साथ अपेक्षाएं स्थापित करने में टीमों की सहायता कर सकता है।

बड़े पैमाने पर डेटा सेट से उपयोगी जानकारी निकालने के लिए डेटा माइनिंग में डेटा संग्रह से लेकर विज़ुअलाइज़ेशन तक कई प्रक्रियाएं शामिल हैं। डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग लक्ष्य डेटा सेट के बारे में विवरण और भविष्यवाणियां करने के लिए किया जाता है, जैसा कि पहले चर्चा की गई थी। डेटा वैज्ञानिकों द्वारा पैटर्न, संबंध और सहसंबंध देखे जाते हैं, जो तब डेटा का वर्णन करते हैं। वे डेटा को वर्गीकृत करने और क्लस्टर करने के लिए वर्गीकरण और रिग्रेशन एल्गोरिदम का भी उपयोग करते हैं, साथ ही स्पैम डिटेक्शन जैसे अनुप्रयोगों के लिए बाहरी पहचान भी करते हैं, श्री कोडाली कहते हैं, वह आगे इस बात पर जोर देते हैं कि डेटा माइनिंग 21 वीं सदी की अगली बड़ी चीज है।