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।
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