एक संभावित डेटा खनन समस्या जो इस डेटासेट का उपयोग करके हल की जा सकती है, वह है छात्र नामांकन में पैटर्न और रुझानों की पहचान करना। इसमें प्रत्येक वर्ष नामांकन करने वाले छात्रों की संख्या, छात्र आबादी की जनसांख्यिकी, और कार्यक्रमों या पाठ्यक्रमों का विश्लेषण करना शामिल हो सकता है जिसमें छात्र नामांकन कर रहे हैं। डेटा विश्लेषण के माध्यम से संबोधित किए जा सकते हैं: - क्या कुल नामांकन संख्या में कोई रुझान है, जैसे कि समय के साथ नामांकन करने वाले छात्रों की संख्या में वृद्धि या कमी? - क्या अलग-अलग जनसांख्यिकीय समूहों (जैसे लिंग, नस्ल, जातीयता, सामाजिक-आर्थिक स्थिति) के बीच नामांकन पैटर्न में अंतर है? - किस कार्यक्रम या पाठ्यक्रम में सबसे अधिक नामांकन है, और यह समय के साथ कैसे बदल गया है? - क्या नामांकन पैटर्न और बाहरी कारकों के बीच कोई सहसंबंध है?
पिछले 10 वर्षों में किसी कॉलेज में छात्र नामांकन के एकत्रित रिकॉर्ड।
निम्नलिखित डेटासेट का उपयोग करके हल करने के लिए एक डेटा खनन समस्या के साथ आओ।