10th and 12th class result website 2023

इन 15 वेबसाइट का उपयोग कर १०वी एवं १२वी के विद्यार्थी अपना रिजल्ट देख सकते है | 

दिनांक 25.05.2023 को दोपहर 12:30 बजे माध्यमिक शिक्षा मण्डल मुख्यालय के विज्ञान प्रतिवन केन्द्र स्थित ऑडिटोरियम में माननीय मंत्री, स्कूल शिक्षा विभाग, म.प्र. शासन द्वारा घोषित किये जा रहे है। मण्डल द्वारा विभिन्न पोर्टल के माध्यम से परीक्षा परिणाम ज्ञात करने की सुविधा उपलब्ध कराई गई है। वेबसाईट जिन पर परिणाम उपलब्ध रहेगा :-

रिजल्ट देखने हेतु किसी भी वेबसाइट पर क्लिक कर रिजल्ट देखा जा सकता है | 

स्टेप १.  वेब साइट के दिए हुए लिंक पर क्लिक करे 

स्टेप २.  अपना अनुक्रमांक (Roll Number) तथा आवेदन क्रमांक (Application Number) डाले | 

स्टेप ३. रिजल्ट देखे 

10th and 12th Result 2023 website 

1.  https://mpresults.nic.in

2. https://mpbse.mponline.gov.in 

3. https://mpbse.nic.in

4. www.jagranjosh.com 

5. https://www.fastresult.in

6. www.hindustantimes.com.

7. www.livehindustan.com

8. https://www.aajtak.in

9. https://www.indiatoday.in

10.  https://www.tv9hindi.com

11. www.examresults.net/mp/

12. www.results.shiksha

13. www.madhyapradesh.shiksha

14. www.news18.com

15. www.hindi.news18.com

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माध्यमिक शिक्षा मण्डल 

Text Mining

Text mining, also known as text analytics, is the process of extracting valuable and meaningful insights from unstructured textual data. It involves the application of various data mining techniques to analyze large volumes of textual data, such as emails, social media posts, customer feedback, and news articles.

टेक्स्ट माइनिंग, जिसे टेक्स्ट एनालिटिक्स के रूप में भी जाना जाता है, असंरचित टेक्स्ट डेटा से मूल्यवान और सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने की प्रक्रिया है। इसमें बड़ी मात्रा में पाठ्य डेटा, जैसे ईमेल, सोशल मीडिया पोस्ट, ग्राहक प्रतिक्रिया और समाचार लेख का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न डेटा खनन तकनीकों का अनुप्रयोग शामिल है।

There are several techniques used in text mining, including:

टेक्स्ट माइनिंग में उपयोग की जाने वाली कई तकनीकें हैं, जिनमें शामिल हैं:

Text Preprocessing: This involves cleaning and preparing the text data by removing stop words, punctuation, and other non-relevant information.

टेक्स्ट प्रीप्रोसेसिंग: इसमें स्टॉप वर्ड, विराम चिह्न और अन्य गैर-प्रासंगिक जानकारी को हटाकर टेक्स्ट डेटा को साफ करना और तैयार करना शामिल है।

Text Classification: This involves categorizing text data into different categories or topics based on their content, such as sentiment analysis to determine whether a piece of text is positive or negative.

पाठ वर्गीकरण: इसमें पाठ डेटा को उनकी सामग्री के आधार पर विभिन्न श्रेणियों या विषयों में वर्गीकृत करना शामिल है, जैसे कि पाठ का एक टुकड़ा सकारात्मक या नकारात्मक है यह निर्धारित करने के लिए भावना विश्लेषण।

Named Entity Recognition: This involves identifying and extracting named entities such as people, organizations, and locations from the text.

नामांकित इकाई पहचान: इसमें पाठ से लोगों, संगठनों और स्थानों जैसे नामित संस्थाओं को पहचानना और निकालना शामिल है।

Topic Modeling: This involves identifying the underlying topics or themes in a set of text data, such as identifying the key topics discussed in customer feedback.

टॉपिक मॉडलिंग: इसमें टेक्स्ट डेटा के एक सेट में अंतर्निहित विषयों या थीम की पहचान करना शामिल है, जैसे ग्राहक प्रतिक्रिया में चर्चा किए गए प्रमुख विषयों की पहचान करना।

Text Clustering: This involves grouping similar documents or pieces of text into clusters based on their content, such as grouping news articles by topic.

Text mining has several applications, including:

पाठ खनन में कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें निम्न शामिल हैं:

Business Intelligence: Text mining can be used to analyze customer feedback and identify areas for improvement in products and services.

बिजनेस इंटेलिजेंस: टेक्स्ट माइनिंग का उपयोग ग्राहकों की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने और उत्पादों और सेवाओं में सुधार के लिए क्षेत्रों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।

Marketing: Text mining can be used to identify trends and patterns in customer behavior and preferences, allowing businesses to personalize their marketing campaigns.

मार्केटिंग: टेक्स्ट माइनिंग का उपयोग ग्राहकों के व्यवहार और वरीयताओं में प्रवृत्तियों और पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जिससे व्यवसायों को अपने मार्केटिंग अभियानों को वैयक्तिकृत करने की अनुमति मिलती है।

Healthcare: Text mining can be used to analyze medical records and identify potential health risks and treatment options.

हेल्थकेयर: मेडिकल रिकॉर्ड का विश्लेषण करने और संभावित स्वास्थ्य जोखिमों और उपचार विकल्पों की पहचान करने के लिए टेक्स्ट माइनिंग का उपयोग किया जा सकता है।

Fraud Detection: Text mining can be used to identify potential fraud in financial transactions by analyzing text data from transaction records.

धोखाधड़ी का पता लगाना: लेन-देन के रिकॉर्ड से टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण करके वित्तीय लेनदेन में संभावित धोखाधड़ी की पहचान करने के लिए टेक्स्ट माइनिंग का उपयोग किया जा सकता है।

Overall, text mining is a valuable technique for extracting insights and knowledge from unstructured text data, providing valuable information to aid in decision-making and problem-solving in a variety of fields.

कुल मिलाकर, टेक्स्ट माइनिंग असंरचित टेक्स्ट डेटा से अंतर्दृष्टि और ज्ञान निकालने के लिए एक मूल्यवान तकनीक है, जो विभिन्न क्षेत्रों में निर्णय लेने और समस्या-समाधान में सहायता के लिए बहुमूल्य जानकारी प्रदान करती है।

Spatial Mining

Spatial mining

Spatial mining is a type of data mining that focuses on analyzing spatial or geographic data. Spatial data includes information about the location, size, shape, and relationships between objects or features in a geographic area. Spatial mining techniques are used to extract meaningful information and knowledge from spatial data.

स्थानिक खनन एक प्रकार का डेटा खनन है जो स्थानिक या भौगोलिक डेटा के विश्लेषण पर केंद्रित है। स्थानिक डेटा में भौगोलिक क्षेत्र में स्थान, आकार, आकार और वस्तुओं या सुविधाओं के बीच संबंधों के बारे में जानकारी शामिल होती है। स्थानिक डेटा से सार्थक जानकारी और ज्ञान निकालने के लिए स्थानिक खनन तकनीकों का उपयोग किया जाता है।

There are several types of spatial mining techniques, including:

Spatial Association Rule Mining: This technique involves identifying relationships and associations between different spatial features or objects, such as the correlation between the location of retail stores and customer demographics.

कई प्रकार की स्थानिक खनन तकनीकें हैं, जिनमें निम्न शामिल हैं:

स्थानिक संघ नियम खनन: इस तकनीक में विभिन्न स्थानिक विशेषताओं या वस्तुओं के बीच संबंधों और संघों की पहचान करना शामिल है, जैसे कि खुदरा स्टोर और ग्राहक जनसांख्यिकी के स्थान के बीच संबंध।

Spatial Classification: This technique involves categorizing spatial data into different classes or categories based on their characteristics or properties, such as land use classification based on satellite imagery.

स्थानिक वर्गीकरण: इस तकनीक में स्थानिक डेटा को उनकी विशेषताओं या गुणों के आधार पर विभिन्न वर्गों या श्रेणियों में वर्गीकृत करना शामिल है, जैसे उपग्रह इमेजरी के आधार पर भूमि उपयोग वर्गीकरण।

Spatial Clustering: This technique involves grouping spatial data into clusters based on their similarity or proximity, such as identifying clusters of crime hotspots in a city.

स्थानिक क्लस्टरिंग: इस तकनीक में स्थानिक डेटा को उनकी समानता या निकटता के आधार पर समूहों में समूहित करना शामिल है, जैसे किसी शहर में अपराध हॉटस्पॉट के समूहों की पहचान करना।

Spatial Outlier Detection: This technique involves identifying unusual or anomalous spatial data points, such as identifying a location with unusually high or low property values.

स्थानिक बाहरी पहचान: इस तकनीक में असामान्य या विषम स्थानिक डेटा बिंदुओं की पहचान करना शामिल है, जैसे असामान्य रूप से उच्च या निम्न संपत्ति मूल्यों वाले स्थान की पहचान करना।

Spatial mining has several applications, including:

स्थानिक खनन में कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें निम्न शामिल हैं:

Environmental Monitoring: Spatial mining can be used to monitor and analyze changes in the environment, such as changes in land use patterns or the spread of natural disasters.

पर्यावरण निगरानी: स्थानिक खनन का उपयोग पर्यावरण में परिवर्तन की निगरानी और विश्लेषण के लिए किया जा सकता है, जैसे कि भूमि उपयोग पैटर्न में परिवर्तन या प्राकृतिक आपदाओं का प्रसार।

Urban Planning: Spatial mining can be used to analyze urban development patterns and identify areas for improvement or redevelopment.

शहरी नियोजन: स्थानिक खनन का उपयोग शहरी विकास पैटर्न का विश्लेषण करने और सुधार या पुनर्विकास के लिए क्षेत्रों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।

Natural Resource Management: Spatial mining can be used to analyze the location and distribution of natural resources, such as water or minerals, to aid in resource management and conservation efforts.

प्राकृतिक संसाधन प्रबंधन: संसाधन प्रबंधन और संरक्षण प्रयासों में सहायता के लिए स्थानिक खनन का उपयोग प्राकृतिक संसाधनों के स्थान और वितरण का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है, जैसे पानी या खनिज।

Transportation Planning: Spatial mining can be used to analyze traffic patterns and optimize transportation routes and infrastructure.

परिवहन योजना: स्थानिक खनन का उपयोग यातायात पैटर्न का विश्लेषण करने और परिवहन मार्गों और बुनियादी ढांचे को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है।

Overall, spatial mining is an important technique for analyzing and extracting valuable information from spatial data, providing insights and knowledge to aid in decision-making and problem-solving in a variety of fields.\

कुल मिलाकर, स्थानिक डेटा से मूल्यवान जानकारी का विश्लेषण और निकालने के लिए स्थानिक खनन एक महत्वपूर्ण तकनीक है, विभिन्न क्षेत्रों में निर्णय लेने और समस्या-समाधान में सहायता के लिए अंतर्दृष्टि और ज्ञान प्रदान करता है।

Web Usage Mining

Web usage mining 

Web usage mining is the process of extracting useful information and knowledge from web usage data, including web server logs, clickstream data, and other web user behavior data. The goal of web usage mining is to understand user behavior on the web, identify patterns and trends, and improve website design and user experience.

वेब उपयोग खनन वेब उपयोग डेटा से उपयोगी जानकारी और ज्ञान निकालने की प्रक्रिया है, जिसमें वेब सर्वर लॉग, क्लिकस्ट्रीम डेटा और अन्य वेब उपयोगकर्ता व्यवहार डेटा शामिल हैं। वेब उपयोग खनन का लक्ष्य वेब पर उपयोगकर्ता के व्यवहार को समझना, पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करना और वेबसाइट डिजाइन और उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करना है।

There are three main stages in web usage mining:

वेब उपयोग खनन में तीन मुख्य चरण हैं:

Data Preprocessing: This stage involves cleaning, filtering, and transforming raw web usage data into a structured format that can be analyzed. This includes removing irrelevant data, handling missing data, and converting data into a suitable format.

डेटा प्रीप्रोसेसिंग: इस चरण में कच्चे वेब उपयोग डेटा को एक संरचित प्रारूप में साफ करना, फ़िल्टर करना और बदलना शामिल है जिसका विश्लेषण किया जा सकता है। इसमें अप्रासंगिक डेटा को हटाना, लापता डेटा को संभालना और डेटा को एक उपयुक्त प्रारूप में परिवर्तित करना शामिल है।

Pattern Discovery: This stage involves applying data mining techniques to identify patterns and trends in the web usage data. This includes clustering similar user behavior, identifying frequently visited pages or sections, and identifying user preferences.

पैटर्न डिस्कवरी: इस चरण में वेब उपयोग डेटा में पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए डेटा माइनिंग तकनीकों को लागू करना शामिल है। इसमें समान उपयोगकर्ता व्यवहार को क्लस्टर करना, बार-बार देखे जाने वाले पृष्ठों या अनुभागों की पहचान करना और उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं की पहचान करना शामिल है।

Knowledge Analysis: This stage involves interpreting and evaluating the patterns and trends discovered in the web usage data. This includes evaluating the effectiveness of website design and content, identifying areas for improvement, and making data-driven decisions to improve website design and user experience.

ज्ञान विश्लेषण: इस चरण में वेब उपयोग डेटा में खोजे गए पैटर्न और प्रवृत्तियों की व्याख्या और मूल्यांकन करना शामिल है। इसमें वेबसाइट डिज़ाइन और सामग्री की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करना, सुधार के लिए क्षेत्रों की पहचान करना और वेबसाइट डिज़ाइन और उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए डेटा-संचालित निर्णय लेना शामिल है।

Web usage mining has several applications, including:

वेब उपयोग खनन में कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें निम्न शामिल हैं:

Website Design and Personalization: Web usage mining can be used to identify user preferences and behavior patterns to personalize website design and content for individual users.

वेबसाइट डिज़ाइन और वैयक्तिकरण: वेब उपयोग खनन का उपयोग व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए वेबसाइट डिज़ाइन और सामग्री को वैयक्तिकृत करने के लिए उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं और व्यवहार पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।

E-commerce: Web usage mining can be used to identify user behavior patterns and trends to improve product recommendations, cross-selling, and up-selling opportunities.

ई-कॉमर्स: उत्पाद अनुशंसाओं, क्रॉस-सेलिंग और अप-सेलिंग अवसरों को बेहतर बनाने के लिए उपयोगकर्ता व्यवहार पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए वेब उपयोग खनन का उपयोग किया जा सकता है।

Marketing: Web usage mining can be used to identify user behavior patterns to improve targeting and segmentation of marketing campaigns.

विपणन: वेब उपयोग खनन का उपयोग विपणन अभियानों के लक्ष्यीकरण और विभाजन को बेहतर बनाने के लिए उपयोगकर्ता व्यवहार पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।

Information Retrieval: Web usage mining can be used to improve the accuracy and relevance of search results by analyzing user behavior and search queries.

सूचना पुनर्प्राप्ति: उपयोगकर्ता व्यवहार और खोज प्रश्नों का विश्लेषण करके खोज परिणामों की सटीकता और प्रासंगिकता में सुधार के लिए वेब उपयोग खनन का उपयोग किया जा सकता है।

Overall, web usage mining is an important technique for understanding user behavior on the web, identifying patterns and trends, and improving website design and user experience.

कुल मिलाकर, वेब उपयोग खनन वेब पर उपयोगकर्ता के व्यवहार को समझने, पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करने और वेबसाइट डिजाइन और उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करने के लिए एक महत्वपूर्ण तकनीक है।

Web Structure Mining

Web structure mining is the process of analyzing and extracting valuable information from the hyperlink structure of the web. The World Wide Web can be represented as a graph, with web pages as nodes and hyperlinks as edges between them. Web structure mining techniques analyze this graph to identify patterns, relationships, and useful information.

वेब संरचना खनन वेब की हाइपरलिंक संरचना से मूल्यवान जानकारी का विश्लेषण और निकालने की प्रक्रिया है। वर्ल्ड वाइड वेब को एक ग्राफ के रूप में दर्शाया जा सकता है, जिसमें वेब पेज नोड्स के रूप में और हाइपरलिंक उनके बीच किनारों के रूप में होते हैं। वेब संरचना खनन तकनीक पैटर्न, संबंधों और उपयोगी जानकारी की पहचान करने के लिए इस ग्राफ का विश्लेषण करती है।

There are three main types of web structure mining:

Web Link Analysis: This technique involves analyzing the hyperlink structure of the web to identify important pages or nodes, such as hubs or authorities. Hubs are pages that link to many other relevant pages, while authorities are pages that are linked to by many relevant pages.

वेब संरचना खनन के तीन मुख्य प्रकार हैं:

वेब लिंक विश्लेषण: इस तकनीक में महत्वपूर्ण पृष्ठों या नोड्स, जैसे हब या प्राधिकरणों की पहचान करने के लिए वेब की हाइपरलिंक संरचना का विश्लेषण करना शामिल है। हब वे पृष्ठ होते हैं जो कई अन्य प्रासंगिक पृष्ठों से लिंक होते हैं, जबकि प्राधिकरण वे पृष्ठ होते हैं जो कई प्रासंगिक पृष्ठों से जुड़े होते हैं।

Web Page Classification: This technique involves categorizing web pages based on their link structure. For example, pages with similar linking patterns can be grouped together based on their topic or content.

वेब पेज वर्गीकरण: इस तकनीक में वेब पेजों को उनकी लिंक संरचना के आधार पर वर्गीकृत करना शामिल है। उदाहरण के लिए, समान लिंकिंग पैटर्न वाले पेजों को उनके विषय या सामग्री के आधार पर एक साथ समूहीकृत किया जा सकता है।

Web Page Clustering: This technique involves grouping web pages based on their link structure to identify communities or clusters of related pages. This can help identify trends or patterns in the web.

वेब पेज क्लस्टरिंग: इस तकनीक में समुदायों या संबंधित पेजों के समूहों की पहचान करने के लिए उनकी लिंक संरचना के आधार पर वेब पेजों को समूहीकृत करना शामिल है। यह वेब में रुझान या पैटर्न की पहचान करने में मदद कर सकता है।

Web structure mining has several applications, including:

Search engine optimization: Web structure mining can be used to optimize web pages for search engines by identifying important pages and improving their link structure.

वेब संरचना खनन में कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें निम्न शामिल हैं:

खोज इंजन अनुकूलन: वेब संरचना खनन का उपयोग महत्वपूर्ण पृष्ठों की पहचान करके और उनकी लिंक संरचना में सुधार करके खोज इंजनों के लिए वेब पृष्ठों को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है।

Web analytics: Web structure mining can be used to analyze website traffic patterns and user behavior to improve website design and user experience.

वेब एनालिटिक्स: वेब स्ट्रक्चर माइनिंग का उपयोग वेबसाइट ट्रैफिक पैटर्न और उपयोगकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है ताकि वेबसाइट डिजाइन और उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाया जा सके।

E-commerce: Web structure mining can be used to identify products or services that are frequently purchased together, leading to improved cross-selling and up-selling opportunities.

ई-कॉमर्स: वेब स्ट्रक्चर माइनिंग का उपयोग उन उत्पादों या सेवाओं की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जिन्हें अक्सर एक साथ खरीदा जाता है, जिससे क्रॉस-सेलिंग और अप-सेलिंग के अवसरों में सुधार होता है।

Information retrieval: Web structure mining can be used to improve the accuracy and relevance of search results by analyzing the hyperlink structure of the web.

सूचना पुनर्प्राप्ति: वेब की हाइपरलिंक संरचना का विश्लेषण करके खोज परिणामों की सटीकता और प्रासंगिकता में सुधार के लिए वेब संरचना खनन का उपयोग किया जा सकता है।

Overall, web structure mining is an important technique for analyzing the hyperlink structure of the web and extracting valuable insights and knowledge.

कुल मिलाकर, वेब संरचना खनन वेब की हाइपरलिंक संरचना का विश्लेषण करने और मूल्यवान अंतर्दृष्टि और ज्ञान निकालने के लिए एक महत्वपूर्ण तकनीक है।

Applications of Data Mining

 Applications of Data Mining

Customer Relationship Management: Data mining can help identify customer behavior patterns and preferences, allowing businesses to tailor their marketing efforts and improve customer satisfaction.

डाटा माइनिंग के अनुप्रयोग:

ग्राहक संबंध प्रबंधन: डाटा माइनिंग ग्राहकों के व्यवहार पैटर्न और वरीयताओं की पहचान करने में मदद कर सकता है, जिससे व्यवसायों को अपने विपणन प्रयासों को अनुकूलित करने और ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार करने की अनुमति मिलती है।

Fraud Detection: Data mining can be used to identify suspicious patterns and anomalies in transaction data, helping to detect and prevent fraud.

धोखाधड़ी का पता लगाना: लेनदेन डेटा में संदिग्ध पैटर्न और विसंगतियों की पहचान करने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग किया जा सकता है, जिससे धोखाधड़ी का पता लगाने और उसे रोकने में मदद मिलती है।

Healthcare: Data mining can help identify risk factors for diseases and suggest treatments based on patient data.

हेल्थकेयर: डेटा माइनिंग बीमारियों के जोखिम कारकों की पहचान करने और रोगी डेटा के आधार पर उपचार सुझाने में मदद कर सकता है।

Financial Analysis: Data mining can help identify trends and patterns in financial data, aiding in investment decision-making and risk management.

वित्तीय विश्लेषण: डेटा माइनिंग वित्तीय डेटा में रुझानों और पैटर्न की पहचान करने में मदद कर सकता है, निवेश निर्णय लेने और जोखिम प्रबंधन में सहायता कर सकता है।

Manufacturing: Data mining can help identify areas for process improvement and optimize manufacturing operations.

विनिर्माण: डाटा माइनिंग प्रक्रिया में सुधार के लिए क्षेत्रों की पहचान करने और विनिर्माण कार्यों को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है।

Social Media Analysis: Data mining can be used to analyze social media data to understand customer sentiment and behavior patterns.

सोशल मीडिया विश्लेषण: ग्राहक भावना और व्यवहार पैटर्न को समझने के लिए सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण करने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग किया जा सकता है।

Challenges of Data Mining:

डाटा माइनिंग की चुनौतियाँ:

Data Quality: Poor quality data can lead to inaccurate results, making it essential to ensure that the data used for mining is accurate and reliable.

डेटा गुणवत्ता: खराब गुणवत्ता वाले डेटा से गलत परिणाम हो सकते हैं, जिससे यह सुनिश्चित करना आवश्यक हो जाता है कि खनन के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा सटीक और विश्वसनीय है।

Data Privacy: Privacy concerns arise when sensitive information is mined and analyzed without the consent of individuals. It is crucial to ensure that data privacy laws and regulations are adhered to.

डेटा गोपनीयता: जब संवेदनशील जानकारी का खनन और विश्लेषण व्यक्तियों की सहमति के बिना किया जाता है तो गोपनीयता संबंधी चिंताएँ उत्पन्न होती हैं। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि डेटा गोपनीयता कानूनों और विनियमों का पालन किया जाता है।

Complexity of Data: As data sets become more complex, it becomes increasingly challenging to extract useful insights and patterns from them.

डेटा की जटिलता: जैसे-जैसे डेटा सेट अधिक जटिल होते जाते हैं, उनसे उपयोगी अंतर्दृष्टि और पैटर्न निकालना उत्तरोत्तर चुनौतीपूर्ण होता जाता है।

Scalability: As the size of the data sets increases, it becomes challenging to process and analyze the data in a reasonable amount of time.

मापनीयता: जैसे-जैसे डेटा सेट का आकार बढ़ता है, उचित समय में डेटा को प्रोसेस और विश्लेषण करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

Bias: Data mining algorithms can be biased based on the data they are trained on, leading to inaccurate or unfair results.

पूर्वाग्रह: डेटा माइनिंग एल्गोरिदम को उस डेटा के आधार पर पक्षपाती किया जा सकता है जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे गलत या अनुचित परिणाम मिलते हैं।

Interpreting Results: The interpretation of data mining results can be challenging, requiring domain expertise and knowledge to make informed decisions.

परिणामों की व्याख्या: डेटा माइनिंग परिणामों की व्याख्या चुनौतीपूर्ण हो सकती है, जिसके लिए सूचित निर्णय लेने के लिए डोमेन विशेषज्ञता और ज्ञान की आवश्यकता होती है।

Overall, while data mining has several applications and can provide valuable insights, there are also several challenges that must be addressed to ensure accurate and ethical use of the data.

कुल मिलाकर, जहाँ डेटा माइनिंग के कई अनुप्रयोग हैं और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, वहाँ भी कई चुनौतियाँ हैं जिन्हें डेटा के सटीक और नैतिक उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए संबोधित किया जाना चाहिए।

Data Mining Techniques

Data mining techniques

Data mining techniques are methods used to extract valuable insights and knowledge from large and complex datasets. There are several techniques used in data mining, including:

डेटा माइनिंग तकनीक बड़े और जटिल डेटासेट से मूल्यवान अंतर्दृष्टि और ज्ञान निकालने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियाँ हैं। डेटा माइनिंग में उपयोग की जाने वाली कई तकनीकें हैं, जिनमें शामिल हैं:

Classification: This technique involves assigning data points to predefined categories based on their characteristics. It is often used for prediction and decision-making tasks, such as fraud detection or credit risk assessment.

वर्गीकरण: इस तकनीक में पूर्वनिर्धारित श्रेणियों को उनकी विशेषताओं के आधार पर डेटा बिंदु निर्दिष्ट करना शामिल है। यह अक्सर भविष्यवाणी और निर्णय लेने के कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है, जैसे कि धोखाधड़ी का पता लगाना या क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन।

Clustering: This technique involves grouping similar data points into clusters based on their characteristics. It is often used for market segmentation or customer profiling.

क्लस्टरिंग: इस तकनीक में समान डेटा बिंदुओं को उनकी विशेषताओं के आधार पर समूहों में समूहित करना शामिल है। इसका उपयोग अक्सर बाजार विभाजन या ग्राहक प्रोफाइलिंग के लिए किया जाता है।

Association rule mining: This technique involves identifying the relationships and dependencies between different variables in the dataset. It is often used for market basket analysis or recommendation systems.

एसोसिएशन रूल माइनिंग: इस तकनीक में डेटासेट में विभिन्न चरों के बीच संबंधों और निर्भरता की पहचान करना शामिल है। यह अक्सर बाजार टोकरी विश्लेषण या सिफारिश प्रणाली के लिए प्रयोग किया जाता है।

Regression analysis: This technique involves predicting a continuous numerical value based on other variables in the dataset. It is often used for forecasting or trend analysis.

प्रतिगमन विश्लेषण: इस तकनीक में डेटासेट में अन्य चर के आधार पर निरंतर संख्यात्मक मान की भविष्यवाणी करना शामिल है। इसका उपयोग अक्सर पूर्वानुमान या प्रवृत्ति विश्लेषण के लिए किया जाता है।

Time-series analysis: This technique involves analyzing data that changes over time, such as stock prices or weather patterns. It is often used for forecasting or trend analysis.

समय-श्रृंखला विश्लेषण: इस तकनीक में डेटा का विश्लेषण करना शामिल है जो समय के साथ बदलता है, जैसे स्टॉक की कीमतें या मौसम के पैटर्न। इसका उपयोग अक्सर पूर्वानुमान या प्रवृत्ति विश्लेषण के लिए किया जाता है।

Anomaly detection: This technique involves identifying outliers or unusual data points in the dataset. It is often used for fraud detection or error detection.

विसंगति का पता लगाना: इस तकनीक में डेटासेट में आउटलेयर या असामान्य डेटा बिंदुओं की पहचान करना शामिल है। यह अक्सर धोखाधड़ी का पता लगाने या त्रुटि का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है।

Neural networks: This technique involves creating artificial neural networks that can learn and make predictions based on the data. It is often used for pattern recognition or image classification.

तंत्रिका नेटवर्क: इस तकनीक में कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाना शामिल है जो डेटा के आधार पर सीख और भविष्यवाणियां कर सकता है। इसका उपयोग अक्सर पैटर्न पहचान या छवि वर्गीकरण के लिए किया जाता है।

Decision trees: This technique involves creating a tree-like model that can make decisions based on the data. It is often used for classification and prediction tasks.

निर्णय पेड़: इस तकनीक में एक पेड़ जैसा मॉडल बनाना शामिल है जो डेटा के आधार पर निर्णय ले सकता है। इसका उपयोग अक्सर वर्गीकरण और भविष्यवाणी कार्यों के लिए किया जाता है।

Text mining: This technique involves analyzing unstructured text data to extract meaningful insights. It is often used for sentiment analysis or topic modeling.

पाठ खनन: इस तकनीक में सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए असंरचित पाठ डेटा का विश्लेषण करना शामिल है। यह अक्सर भावना विश्लेषण या विषय मॉडलिंग के लिए प्रयोग किया जाता है।

Overall, there are several data mining techniques available, and the choice of technique depends on the nature of the dataset and the analysis objectives.

कुल मिलाकर, कई डेटा माइनिंग तकनीकें उपलब्ध हैं, और तकनीक का चुनाव डेटासेट की प्रकृति और विश्लेषण के उद्देश्यों पर निर्भर करता है।

Data Mining Statistics

Data Mining Statistics

Data mining uses statistical techniques to analyze and extract useful information from large datasets. Statistical techniques are an essential component of data mining and help to identify patterns, trends, and relationships within the data.

डेटा माइनिंग बड़े डेटासेट से उपयोगी जानकारी का विश्लेषण और निकालने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करता है। सांख्यिकीय तकनीकें डेटा माइनिंग का एक अनिवार्य घटक हैं और डेटा के भीतर पैटर्न, प्रवृत्तियों और संबंधों की पहचान करने में मदद करती हैं।

Some of the statistical techniques used in data mining include:

Descriptive statistics: This involves summarizing and describing the main features of the dataset, such as mean, median, mode, variance, and standard deviation.

डेटा माइनिंग में उपयोग की जाने वाली कुछ सांख्यिकीय तकनीकों में शामिल हैं:

वर्णनात्मक आँकड़े: इसमें डेटासेट की मुख्य विशेषताओं, जैसे माध्य, माध्यिका, मोड, विचरण और मानक विचलन का सारांश और वर्णन करना शामिल है।

Inferential statistics: This involves making inferences and predictions about the population based on a sample of the data. This includes hypothesis testing, confidence intervals, and regression analysis.

अनुमानित आँकड़े: इसमें डेटा के नमूने के आधार पर जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाना और भविष्यवाणी करना शामिल है। इसमें परिकल्पना परीक्षण, विश्वास अंतराल और प्रतिगमन विश्लेषण शामिल हैं।

Cluster analysis: This involves grouping similar data points into clusters based on their characteristics. This technique is often used for market segmentation or customer profiling.

क्लस्टर विश्लेषण: इसमें समान डेटा बिंदुओं को उनकी विशेषताओं के आधार पर समूहों में समूहित करना शामिल है। इस तकनीक का प्रयोग अक्सर बाजार विभाजन या ग्राहक प्रोफाइलिंग के लिए किया जाता है।

Association analysis: This involves identifying the relationships and dependencies between different variables in the dataset. This technique is often used for market basket analysis or recommendation systems.

एसोसिएशन विश्लेषण: इसमें डेटासेट में विभिन्न चरों के बीच संबंधों और निर्भरताओं की पहचान करना शामिल है। इस तकनीक का प्रयोग अक्सर बाजार टोकरी विश्लेषण या सिफारिश प्रणाली के लिए किया जाता है।

Classification analysis: This involves assigning data points to predefined categories based on their characteristics. This technique is often used for fraud detection or credit risk assessment.

वर्गीकरण विश्लेषण: इसमें उनकी विशेषताओं के आधार पर पूर्वनिर्धारित श्रेणियों को डेटा बिंदु निर्दिष्ट करना शामिल है। इस तकनीक का उपयोग अक्सर धोखाधड़ी का पता लगाने या क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन के लिए किया जाता है।

Time-series analysis: This involves analyzing data that changes over time, such as stock prices or weather patterns. This technique is often used for forecasting or trend analysis.

समय-श्रृंखला विश्लेषण: इसमें डेटा का विश्लेषण करना शामिल है जो समय के साथ बदलता है, जैसे स्टॉक की कीमतें या मौसम के पैटर्न। इस तकनीक का प्रयोग अक्सर पूर्वानुमान या प्रवृत्ति विश्लेषण के लिए किया जाता है।

Overall, statistical techniques are an essential tool for data mining, helping to extract valuable insights and knowledge from large and complex datasets.

कुल मिलाकर, सांख्यिकीय तकनीकें डेटा माइनिंग के लिए एक आवश्यक उपकरण हैं, जो बड़े और जटिल डेटासेट से मूल्यवान अंतर्दृष्टि और ज्ञान निकालने में मदद करती हैं।

Data Reduction

Data reduction is a critical step in data mining that involves reducing the size of the dataset while retaining its essential features. It is a necessary step to ensure that the analysis can be performed efficiently and effectively, particularly when dealing with large datasets.

डेटा खनन में डेटा कटौती एक महत्वपूर्ण कदम है जिसमें आवश्यक सुविधाओं को बनाए रखते हुए डेटासेट के आकार को कम करना शामिल है। यह सुनिश्चित करने के लिए एक आवश्यक कदम है कि विश्लेषण कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से किया जा सकता है, विशेष रूप से बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय।

There are several techniques for data reduction, including:

Sampling: This involves selecting a representative subset of the data for analysis. This can be done using random sampling, stratified sampling, or other sampling techniques.

डेटा कटौती के लिए कई तकनीकें हैं, जिनमें निम्न शामिल हैं:

नमूनाकरण: इसमें विश्लेषण के लिए डेटा के एक प्रतिनिधि उपसमुच्चय का चयन करना शामिल है। यह यादृच्छिक नमूनाकरण, स्तरीकृत नमूनाकरण या अन्य नमूनाकरण तकनीकों का उपयोग करके किया जा सकता है।

Dimensionality reduction: This involves reducing the number of variables or features in the dataset. This can be done using techniques such as Principal Component Analysis (PCA), Factor Analysis, or Singular Value Decomposition (SVD).

आयामीता में कमी: इसमें डेटासेट में चर या सुविधाओं की संख्या को कम करना शामिल है। यह प्रधान घटक विश्लेषण (पीसीए), कारक विश्लेषण, या एकवचन मूल्य अपघटन (एसवीडी) जैसी तकनीकों का उपयोग करके किया जा सकता है।

Numerosity reduction: This involves reducing the number of records or instances in the dataset. This can be done using techniques such as clustering or outlier analysis to identify and remove redundant or irrelevant data.

संख्या में कमी: इसमें डेटासेट में रिकॉर्ड या उदाहरणों की संख्या कम करना शामिल है। यह अनावश्यक या अप्रासंगिक डेटा को पहचानने और हटाने के लिए क्लस्टरिंग या बाहरी विश्लेषण जैसी तकनीकों का उपयोग करके किया जा सकता है।

Discretization: This involves converting continuous variables into categorical variables. This can be done using techniques such as binning or entropy-based discretization.

विवेकाधिकार: इसमें निरंतर चर को श्रेणीबद्ध चर में परिवर्तित करना शामिल है। यह बिनिंग या एन्ट्रापी-आधारित विवेक जैसी तकनीकों का उपयोग करके किया जा सकता है।

Compression: This involves encoding the data in a more efficient format to reduce its size. This can be done using techniques such as Huffman coding or arithmetic coding.

संपीड़न: इसमें इसके आकार को कम करने के लिए डेटा को अधिक कुशल प्रारूप में एन्कोडिंग करना शामिल है। यह हफ़मैन कोडिंग या अंकगणितीय कोडिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके किया जा सकता है।

The choice of data reduction technique depends on the nature of the dataset and the analysis objectives. It is essential to evaluate the impact of data reduction on the analysis results to ensure that the reduction does not lead to significant loss of information.

डेटा कटौती तकनीक का चुनाव डेटासेट की प्रकृति और विश्लेषण के उद्देश्यों पर निर्भर करता है। यह सुनिश्चित करने के लिए विश्लेषण परिणामों पर डेटा कटौती के प्रभाव का मूल्यांकन करना आवश्यक है कि कमी से जानकारी का महत्वपूर्ण नुकसान नहीं होता है।

Data processing in data mining

 Data processing in data mining

Data processing is a crucial step in data mining that involves the preparation and cleaning of data before analysis can take place. The quality of the data used in data mining can have a significant impact on the accuracy and usefulness of the results, making data processing a critical stage in the data mining process.

 डेटा माइनिंग में डेटा प्रोसेसिंग एक महत्वपूर्ण कदम है जिसमें विश्लेषण होने से पहले डेटा की तैयारी और सफाई शामिल है। डेटा माइनिंग में उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता का परिणामों की सटीकता और उपयोगिता पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकता है, जिससे डेटा प्रोसेसिंग डेटा माइनिंग प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण चरण बन जाता है।

The data processing stage involves several tasks, including data integration, data cleaning, data transformation, and data reduction. These tasks ensure that the data is accurate, complete, consistent, and in a suitable format for analysis.

 डेटा प्रोसेसिंग चरण में डेटा इंटीग्रेशन, डेटा क्लीनिंग, डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन और डेटा रिडक्शन सहित कई कार्य शामिल हैं। ये कार्य सुनिश्चित करते हैं कि डेटा सटीक, पूर्ण, सुसंगत और विश्लेषण के लिए उपयुक्त प्रारूप में है।

Data integration involves combining data from different sources into a single dataset. This can be a challenging task, as the data may be in different formats and may contain inconsistencies that need to be resolved.

डेटा एकीकरण में विभिन्न स्रोतों से डेटा को एक डेटासेट में संयोजित करना शामिल है। यह एक चुनौतीपूर्ण कार्य हो सकता है, क्योंकि डेटा विभिन्न स्वरूपों में हो सकता है और इसमें विसंगतियां हो सकती हैं जिन्हें हल करने की आवश्यकता है। 

Data cleaning involves identifying and correcting errors, missing values, and inconsistencies in the data. This is an essential step to ensure that the data is accurate and complete, as well as to avoid bias in the analysis.

डेटा की सफाई में डेटा में त्रुटियों, लापता मूल्यों और विसंगतियों की पहचान करना और उन्हें ठीक करना शामिल है। यह सुनिश्चित करने के लिए एक आवश्यक कदम है कि डेटा सटीक और पूर्ण है, साथ ही विश्लेषण में पूर्वाग्रह से बचने के लिए। 

Data transformation involves converting the data into a suitable format for analysis. This may involve scaling or normalizing the data, or converting categorical data into numerical data.

डेटा परिवर्तन में डेटा को विश्लेषण के लिए उपयुक्त प्रारूप में परिवर्तित करना शामिल है। इसमें डेटा को स्केल करना या सामान्य करना, या श्रेणीबद्ध डेटा को संख्यात्मक डेटा में परिवर्तित करना शामिल हो सकता है।

Data reduction involves reducing the size of the dataset while maintaining its essential characteristics. This is often done by selecting a representative subset of the data or by using statistical techniques to summarize the data.

 डेटा कटौती में इसकी आवश्यक विशेषताओं को बनाए रखते हुए डेटासेट के आकार को कम करना शामिल है। यह अक्सर डेटा के एक प्रतिनिधि सबसेट का चयन करके या डेटा को सारांशित करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके किया जाता है।

Overall, data processing is a critical step in data mining that ensures the quality and accuracy of the data used for analysis. It is essential to invest time and resources in data processing to obtain reliable and meaningful results from data mining.

कुल मिलाकर, डेटा माइनिंग में डेटा प्रोसेसिंग एक महत्वपूर्ण कदम है जो विश्लेषण के लिए उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता और सटीकता सुनिश्चित करता है। डेटा माइनिंग से विश्वसनीय और सार्थक परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा प्रोसेसिंग में समय और संसाधनों का निवेश करना आवश्यक है।

Introduction to Data mining

 Introduction to Data mining

Data mining is the process of discovering patterns and extracting useful information from large sets of data. It involves the use of various techniques and algorithms to analyze data from different perspectives, and identify correlations, trends, and relationships.

डाटा माइनिंग, डाटा प्रोसेसिंग का परिचय

डेटा माइनिंग डेटा के बड़े सेट से पैटर्न खोजने और उपयोगी जानकारी निकालने की प्रक्रिया है। इसमें विभिन्न दृष्टिकोणों से डेटा का विश्लेषण करने और सहसंबंधों, प्रवृत्तियों और संबंधों की पहचान करने के लिए विभिन्न तकनीकों और एल्गोरिदम का उपयोग शामिल है।

Data mining is a multidisciplinary field that combines statistics, machine learning, database systems, and artificial intelligence to uncover insights hidden within complex data sets. It is widely used in various industries, such as finance, marketing, healthcare, and telecommunications, to make data-driven decisions and gain a competitive edge.

डेटा माइनिंग एक बहु-विषयक क्षेत्र है जो जटिल डेटा सेट के भीतर छिपी अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, डेटाबेस सिस्टम और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जोड़ती है। यह विभिन्न उद्योगों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, जैसे कि वित्त, विपणन, स्वास्थ्य सेवा और दूरसंचार, डेटा-संचालित निर्णय लेने और प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल करने के लिए।

The data mining process typically involves several stages, including data preparation, data exploration, modeling, evaluation, and deployment. Each stage involves different techniques and tools to clean, transform, visualize, and analyze data, and to develop and test models for prediction or classification tasks.

डेटा खनन प्रक्रिया में आमतौर पर डेटा तैयार करने, डेटा अन्वेषण, मॉडलिंग, मूल्यांकन और परिनियोजन सहित कई चरण शामिल होते हैं। प्रत्येक चरण में डेटा को साफ करने, बदलने, कल्पना करने और विश्लेषण करने और भविष्यवाणी या वर्गीकरण कार्यों के लिए मॉडल विकसित करने और परीक्षण करने के लिए विभिन्न तकनीकें और उपकरण शामिल हैं।

Overall, data mining is a powerful tool that enables businesses and organizations to extract valuable insights from data and make informed decisions based on data-driven evidence.

कुल मिलाकर, डेटा माइनिंग एक शक्तिशाली उपकरण है जो व्यवसायों और संगठनों को डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने और डेटा-संचालित साक्ष्य के आधार पर सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

 

Shiv Puran Katha Kiyo sune

 

 शिवपुराण क्यों सुने 

शिवपुराण के अनुसार कोई कितना भी बुरा , कुकर्मी, वेश्यावृति में लिप्त, लोगो को लूटने वाला , बुरी सांगत वाला भी यदि शिव पुराण की कथा सुन लेता है तो मत्यु के बाद उसे शिव लोक में निवास मिलता है |  

बात काफी पुरानी है एक देवराज नाम का ब्राह्मण रहता था वह कर्म से लोगो के पैसे लूटने वाला , वेश्या व्रती में लगा रहता था, कभी भगवान का नाम भी नहीं लेता था एक समय की बात है जब देवराज बीमार हुवा और प्रयाग राज पहुंच वहा बीमारी में एक आश्रम में जहा शिवपुराण की कथा हो रही थी वहा ज्वर में भी कथा सुनता रहा | और जब मत्यु हुई तो यमराज के दूत यमलोक लेकर गए और कर्मो की सजा देने लगे | पर चुकी शिवपुराण सुन चूका था इसलिए शिवलोक से शिवदूत आये और देवराज को यमदुतो से छुड़ाकर शिवलोक लेकर गए | 

इसका अर्थ है की शिव जी  अपने भक्तो की सहायता हमेशा करते है शायद यही कारण है की शिव जी असुर एवं भगवान सभी के देवता है सभी को अपनी अपनी तपस्या के अनुसार फल एवं दिव्य शक्तिया देते है  | 

१. प्रभु राम ने भी रामेश्वर की पूजा करने के बाद ही लंका पर चढाई की एवं विजय हासिल की | 

२ . खाटू श्याम को भी शिव जी से ही तीन बाण प्राप्त हुए थे जो अमुक थे | 

प्रभु राम ने भी रामेश्वर की पूजा करने के बाद ही लंका पर चढाई की एवं विजय हासिल की | 

३. रावण जैसा महा ब्राह्मण भी शिव जी का परम भक्त था पर एक कर्म गलत होने से लंका खत्म होगई | 

४. महाराण प्रताप भी एकलिंग जी की पूजा करते थे जिससे इन्हे शक्तिया मिलती थी | 

५. माँ अहिल्या तो हमेशा शिवलिंग अपने हाथो में ही रखती थी | 

६. राजा मानदाता को भी शिव जी ने ओम्कारेश्वर में दर्शन दिए थे | 

न जाने कितने ही ऐसे उदहारण है जिससे पता चलता है की हर युग में शिव जी है और यह भी सत्य है की शिव जी पृथवी पर निवास करते है | शिवजी ने अपने रहते के लिए काशी और कैलाश को चुना है | 

जय शिवपुराण 

Om Jap ka phal

 

 ॐ का जप कब फल देता है  

शिवपुराण कथा अनुसार 

शिवपुराण कथा अनुसार आर्द्रा नक्षत्र की चतुर्थदर्शी को यदि प्रणव का जप किया जाये तो यह अक्षय फल देने वाला होता है सूर्य की संक्रांति से युक्त महा  आर्द्रा नक्षत्र में एक बार किया हुवा प्रणव जप कोटि गुने जप का फल देता है | 

शिवपुराण कथा अनुसार  ॐ को ही प्रणव बताया गया है | 

शिवपुराण कथा अनुसार  मृगशिरा नक्षत्र का अंतिम भाग एवं पुनर्वसु का आदि भाग पूजा , होम और तर्पण के लिए सदा आर्द्रा के सामान ही होता है |

 शिवपुराण कथा अनुसार  शिव लिंग के दर्शन प्रभातकाल में ही प्रातः और संगव (मध्याहन के पूर्व ) काल में करना चाहिए |   सूर्योदय के पहले के समय को प्रात:काल कहते हैं। यह समय लगभग 4 बजे से 5 बजे तक का होता है। दिन – रात में परिवर्तन के कारण इस समय में आधा घण्टा का हेर फेर हो सकता है । 

शिवपुराण कथा अनुसार  दर्शन एवं पूजा के लिए निशीथव्यापानी अथवा प्रदोषव्यापिनी चतुर्दर्शी तिथि उत्तम है | पूजा के लिए मूर्ति की अपेक्ष लिंग का स्थान ऊचा है ||  

शिवपुराण कथा अनुसार पूजा सामग्री : 

नूपुर  केयूर किरीट, मणिमय कुण्डल, यज्ञोपवीत, उत्तरीय वस्त्र,पुष्प माला, रेशमी वस्त्र, हार, मुद्रिका , पुष्प, ताम्बूल, कपूर , चन्दन, एवं अगुरु का अनुलेप, धुप, दीप, श्वेत छत्र , व्यंजन,ध्वजा,चवर आदि |  

शिवपुराण कथा अनुसार