It is based on complex algorithms that allow for the segmentation of data to identify patterns and trends, detect anomalies, and predict the probability of various situational outcomes.
What is most important about data mining is the quality and amount of the data, regardless of the format. With the amount of data being collected and stored today, data mining has taken on much greater significance for public and private organizations of all types. Current Trends in Data Mining. Data mining is based on complex algorithms that allow for the segmentation of data to identify patterns and trends, detect anomalies, and predict the probability of various situational outcomes. The raw data being mined may come in both digital and analog formats depending on the data sources. Data mining concepts are still evolving and here are the latest trends that we get to see in this field 1  −. Application Exploration. 2  Scalable and interactive data mining methods. 3  Integration of data mining with database systems, data warehouse systems and web database systems. For example: 1  Law enforcement agencies can use data mining to look for crime patterns. 2  Retailers can predict buyer behavior and shopping trends, as well as analyze marketing results and customer loyalty patterns. 3  Financial firms can identify loan repayment patterns and any outlying activities that might point to fraud. 4  Medical researchers can 5  ... Te future trends in the field of data mining, with a focus on those which are thought to have the most promise and applicability. to future data mining applications. Keywords: Current and Future of Data Mining, Data Mining, Data Mining Trends, Data mining A Data mining in retail industry helps in identifying customer buying patterns and trends that lead to improved quality of customer service and good customer retention and satisfaction. Here is the list of examples of data mining in the retail industry −. The early day’s data mining trends are as under. 2.1 Data Trends In initial days, data mining algorithms work best for numerical data collected from a single data base, and various data mining techniques have evolved for flat files, traditional and relational databases where the data is stored in tabular representation.
http://graduatedegrees.online.njit.edu/mscs-resources/mscs-articles/current-trends-in-data-mining/ http://graduatedegrees.online.njit.edu/mscs-resources/mscs-articles/current-trends-in-data-mining/ http://www.tutorialspoint.com/data_mining/dm_applications_trends.htm http://graduatedegrees.online.njit.edu/mscs-resources/mscs-articles/current-trends-in-data-mining/ http://www.slideshare.net/IJMER/es2646574663 http://www.tutorialspoint.com/data_mining/dm_applications_trends.htm http://www.researchmanuscripts.com/isociety2012/15.pdf
current trends in data mining
डेटा माइनिंग में वर्तमान रुझान
यह जटिल एल्गोरिदम पर आधारित है जो पैटर्न और रुझानों की पहचान करने, विसंगतियों का पता लगाने और विभिन्न स्थितिजन्य परिणामों की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा के विभाजन की अनुमति देता है।
डेटा माइनिंग के बारे में सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रारूप की परवाह किए बिना डेटा की गुणवत्ता और मात्रा है। आज एकत्र और संग्रहीत किए जा रहे डेटा की मात्रा के साथ, डेटा खनन ने सभी प्रकार के सार्वजनिक और निजी संगठनों के लिए बहुत अधिक महत्व लिया है। डेटा माइनिंग में वर्तमान रुझान। डेटा माइनिंग जटिल एल्गोरिदम पर आधारित है जो पैटर्न और रुझानों की पहचान करने, विसंगतियों का पता लगाने और विभिन्न स्थितिजन्य परिणामों की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा के विभाजन की अनुमति देता है। खनन किया जा रहा कच्चा डेटा डेटा स्रोतों के आधार पर डिजिटल और एनालॉग दोनों स्वरूपों में आ सकता है। डेटा माइनिंग अवधारणाएं अभी भी विकसित हो रही हैं और यहां नवीनतम रुझान हैं जो हमें इस क्षेत्र में देखने को मिलते हैं 1 −. अनुप्रयोग अन्वेषण। 2 स्केलेबल और इंटरैक्टिव डेटा खनन के तरीके। 3 डेटाबेस सिस्टम, डेटा वेयरहाउस सिस्टम और वेब डेटाबेस सिस्टम के साथ डेटा माइनिंग का एकीकरण। उदाहरण के लिए: 1 कानून प्रवर्तन एजेंसियां अपराध पैटर्न देखने के लिए डेटा खनन का उपयोग कर सकती हैं। 2 खुदरा विक्रेता खरीदार व्यवहार और खरीदारी के रुझान की भविष्यवाणी कर सकते हैं, साथ ही विपणन परिणामों और ग्राहक वफादारी पैटर्न का विश्लेषण कर सकते हैं। 3 वित्तीय फर्म ऋण चुकौती पैटर्न और किसी भी बाहरी गतिविधियों की पहचान कर सकते हैं जो धोखाधड़ी की ओर इशारा कर सकते हैं। 4 चिकित्सा शोधकर्ता 5 कर सकते हैं ... टे डेटा माइनिंग के क्षेत्र में भविष्य के रुझान, उन लोगों पर ध्यान देने के साथ जिनके बारे में माना जाता है कि उनमें सबसे अधिक वादा और प्रयोज्यता है। भविष्य के डेटा खनन अनुप्रयोगों के लिए। कीवर्ड: डेटा माइनिंग का वर्तमान और भविष्य, डेटा माइनिंग, डेटा माइनिंग रुझान, डेटा माइनिंग ए खुदरा उद्योग में डेटा माइनिंग ग्राहक खरीद पैटर्न और रुझानों की पहचान करने में मदद करता है जो ग्राहक सेवा की बेहतर गुणवत्ता और अच्छे ग्राहक प्रतिधारण और संतुष्टि की ओर ले जाता है। यहाँ खुदरा उद्योग में डेटा खनन के उदाहरणों की सूची दी गई है −। शुरुआती दिन के डेटा माइनिंग रुझान इस प्रकार हैं। 2-1 डेटा रुझान प्रारंभिक दिनों में, डेटा माइनिंग एल्गोरिदम एकल डेटा बेस से एकत्र किए गए संख्यात्मक डेटा के लिए सबसे अच्छा काम करते हैं, और फ्लैट फाइलों, पारंपरिक और रिलेशनल डेटाबेस के लिए विभिन्न डेटा माइनिंग तकनीकें विकसित हुई हैं जहां डेटा सारणीबद्ध प्रतिनिधित्व में संग्रहीत है।
डेटा मायनिंगमधील सध्याचे ट्रेंड
डेटा मायनिंगबद्दल सर्वात महत्वाचे म्हणजे फॉरमॅटची पर्वा न करता डेटाची गुणवत्ता आणि प्रमाण. आज जेवढा डेटा गोळा केला जात आहे आणि संग्रहित केला जात आहे, त्यामुळे सर्व प्रकारच्या सार्वजनिक आणि खाजगी संस्थांसाठी डेटा मायनिंगला अधिक महत्त्व प्राप्त झाले आहे. डेटा मायनिंगमधील सध्याचे ट्रेंड. डेटा मायनिंग जटिल अल्गोरिदमवर आधारित आहे जे नमुने आणि प्रवृत्ती ओळखण्यासाठी, विसंगती शोधण्यासाठी आणि विविध परिस्थितीजन्य परिणामांच्या संभाव्यतेचा अंदाज घेण्यासाठी डेटाचे विभाजन करण्यास अनुमती देते. उत्खनन केला जाणारा कच्चा डेटा डेटा स्त्रोतांवर अवलंबून डिजिटल आणि अॅनालॉग दोन्ही स्वरूपात येऊ शकतो. डेटा मायनिंग संकल्पना अद्याप विकसित होत आहेत आणि येथे नवीनतम ट्रेंड ्स आहेत जे आम्हाला या क्षेत्रात पहायला मिळतात 1 −. अनुप्रयोग अन्वेषण. 2 स्केलेबल आणि इंटरॅक्टिव्ह डेटा मायनिंग पद्धती. 3 डेटाबेस सिस्टम, डेटा वेअरहाऊस सिस्टम आणि वेब डेटाबेस सिस्टमसह डेटा मायनिंगचे एकत्रीकरण. उदाहरणार्थ: 1 कायद्याची अंमलबजावणी करणारी एजन्सी गुन्हेगारीचे नमुने शोधण्यासाठी डेटा मायनिंग वापरू शकतात. 2 किरकोळ विक्रेते खरेदीदाराचे वर्तन आणि खरेदीच्या प्रवृत्तींचा अंदाज लावू शकतात, तसेच विपणन परिणाम आणि ग्राहक निष्ठा पॅटर्नचे विश्लेषण करू शकतात. 3 वित्तीय कंपन्या कर्जाच्या परतफेडीचे नमुने आणि फसवणुकीकडे बोट दाखवू शकणार्या कोणत्याही बाह्य क्रियाकलाप ओळखू शकतात. 4वैद्यकीय संशोधक करू शकतात 5... Te डेटा मायनिंग क्षेत्रातील भविष्यातील ट्रेंड्स, ज्यात सर्वात जास्त आश्वासन आणि उपयुक्तता असल्याचे मानले जाते त्यांच्यावर लक्ष केंद्रित केले जाते. भविष्यातील डेटा मायनिंग अनुप्रयोगांसाठी. कीवर्ड: डेटा मायनिंगचे वर्तमान आणि भविष्य, डेटा मायनिंग, डेटा मायनिंग ट्रेंड्स, डेटा मायनिंग ए किरकोळ उद्योगातील डेटा मायनिंग ग्राहकांच्या खरेदीचे नमुने आणि प्रवृत्ती ओळखण्यास मदत करते ज्यामुळे ग्राहक सेवेची गुणवत्ता सुधारते आणि चांगले ग्राहक धारणा आणि समाधान होते. किरकोळ उद्योगातील डेटा मायनिंगच्या उदाहरणांची यादी येथे आहे −. सुरुवातीच्या दिवसाचे डेटा मायनिंग ट्रेंड खालीलप्रमाणे आहेत. 2.1 डेटा ट्रेंड्स सुरुवातीच्या काळात, डेटा मायनिंग अल्गोरिदम एकाच डेटा बेसमधून गोळा केलेल्या संख्यात्मक डेटासाठी सर्वोत्तम कार्य करतात आणि फ्लॅट फाइल्स, पारंपारिक आणि रिलेशनल डेटाबेससाठी विविध डेटा मायनिंग तंत्रे विकसित झाली आहेत जिथे डेटा सारणीबद्ध प्रतिनिधित्वात संग्रहित केला जातो.
हे जटिल अल्गोरिदमवर आधारित आहे जे नमुने आणि प्रवृत्ती ओळखण्यासाठी, विसंगती शोधण्यासाठी आणि विविध परिस्थितीजन्य परिणामांच्या संभाव्यतेचा अंदाज लावण्यासाठी डेटाच्या विभाजनास अनुमती देते.