डेटा मंग रहा है

डेटा मुंगिंग एक प्रकार की डेटा गड़बड़ी या डेटा हेरफेर है, जिसका उपयोग आमतौर पर डेटा सफाई और तैयारी में किया जाता है। डेटा मुंगिंग में कच्चे डेटा को ऐसे प्रारूप में बदलना शामिल है जिसका विश्लेषण या कल्पना करना आसान हो। इसका उपयोग अक्सर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में किया जाता है, विशेष रूप से डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग में। इस प्रक्रिया में विभिन्न स्रोतों से डेटा को सीएसवी जैसे अधिक समान प्रारूप में बदलना शामिल है, ताकि इसे अधिक आसानी से पार्स और विश्लेषण किया जा सके।

डेटा मुंगिंग में कई स्रोतों से डेटा को एक ही प्रारूप में बदलना, इसे सॉर्ट करना, आउटलेर्स को हटाना, त्रुटियों को ठीक करना, लापता मानों को भरना और मूल्यों को संयोजित करना या अलग करना शामिल हो सकता है। इसमें मौजूदा कार्य के लिए उपयुक्त नया डेटासेट बनाने के लिए कई डेटासेट को संयोजित करना या उन्हें मर्ज करना भी शामिल हो सकता है। डेटा के इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए डेटा मुंगिंग का उपयोग अक्सर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के साथ संयोजन में किया जाता है।

डेटा विज्ञान में डेटा मंगिंग एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, क्योंकि डेटा वैज्ञानिकों को अक्सर कच्चा डेटा लेने, उसे साफ करने और आगे के विश्लेषण के लिए उपयुक्त चीज़ में बदलने की आवश्यकता होती है। डेटा मुंगिंग पूर्वानुमानित विश्लेषण में भी उपयोगी है, क्योंकि इसका उपयोग अक्सर पूर्वानुमानित मॉडल के निर्माण के लिए डेटा तैयार करने के लिए किया जाता है। डेटा को समझने और पैटर्न की खोज करके, डेटा मंगिंग मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।

डेटा मुंगिंग का उपयोग डेटासेट के आकार को कम करने के लिए भी किया जा सकता है, क्योंकि बड़े डेटासेट को संसाधित करने में समय लग सकता है। फ़िल्टरिंग, सॉर्टिंग या ग्रुपिंग जैसी डेटा मंगिंग तकनीकों का उपयोग करके, डेटासेट को प्रासंगिक जानकारी तक कम किया जा सकता है और उन्हें संसाधित करने में तेज़ बनाया जा सकता है।

डेटा मंगिंग किसी भी डेटा विज्ञान प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, क्योंकि यह आगे के विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने से पहले डेटा की सटीकता और वैधता सुनिश्चित करने में मदद करता है। डेटा में उचित हेरफेर करके, डेटा वैज्ञानिक यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि डेटा आगे के विश्लेषण के लिए उपयुक्त है और सर्वोत्तम संभव अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।