Data Mining में Knowledge खोजने की प्रक्रिया की व्याख्या कीजिए।

KDD (Knowledge Discovery in Database) का मतलब है डेटाबेस में ज्ञान की खोज। Data Mining KDD का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जिसमें बड़ी मात्रा के डेटा से ज्ञान (knowledge) प्राप्त किया जाता है। इस प्रक्रिया में Data Mining Algorithms का उपयोग करके डेटा में छिपे पैटर्न और जानकारी को खोजा जाता है।

KDD की प्रक्रिया में निम्नलिखित चरण होते हैं:

1. Data Cleaning (डेटा सफाई):
   यह KDD का पहला चरण है, जिसमें noise (अच्छी गुणवत्ता न होने वाला डेटा) और inconsistent data (अनियमित डेटा) को हटाया जाता है। इस चरण में डेटा की किसी भी छूटी हुई वैल्यू (missing values) और अव्यवस्थित डेटा को सही किया जाता है। इसे data discrepancy detection और data transformation tools की मदद से साफ किया जाता है।
2. Data Integration (डेटा एकीकरण):
   इस चरण में विभिन्न data sources (डेटा स्रोतों) को एक साथ मिलाया जाता है। इसके लिए data migration tools और data synchronization tools का इस्तेमाल किया जाता है। इसका उद्देश्य विभिन्न स्थानों से डेटा को एक जगह एकत्रित करना है।
3. Data Selection (डेटा चयन):
   इस चरण में, विश्लेषण कार्य से संबंधित डेटा को डेटाबेस से retrieve (निकाला) किया जाता है। यह चरण विशिष्ट तकनीकों जैसे Neural Network, Decision Tree, Naive Bayes, और Clustering के माध्यम से किया जाता है।
4. Data Transformation (डेटा रूपांतरण):
   इस चरण में, डेटा को संक्षेप (summary) और aggregation (सम्पूर्ण डेटा का सारांश) कार्यों द्वारा उपयुक्त रूप में बदल दिया जाता है ताकि उसे डेटा माइनिंग के लिए उपयोगी बनाया जा सके। इसमें दो मुख्य कदम होते हैं:
   • Data Mapping: इसमें स्रोत से गंतव्य तक तत्वों को असाइन किया जाता है ताकि रूपांतरण सही तरीके से हो सके।
   • Code Generation: इसमें वास्तविक रूपांतरण कार्यक्रम (transformation program) तैयार किया जाता है।
5. Data Mining (डेटा माइनिंग):
   इस चरण में, डेटा से patterns (पैटर्न) को निकालने के लिए बुद्धिमान तरीकों (intelligent methods) का उपयोग किया जाता है। यह सबसे महत्वपूर्ण चरण है क्योंकि यहाँ से नए ज्ञान का पता चलता है।
6. Pattern Evaluation (पैटर्न मूल्यांकन):
   इस अंतिम चरण में, कुछ दिलचस्प और उपयोगी पैटर्न्स को पहचानने के लिए डेटा के पैटर्न्स की मूल्यांकन (evaluation) की जाती है। इसे व्यवसाय या विश्लेषण के उद्देश्य के आधार पर किया जाता है।

KDD प्रक्रिया का मुख्य उद्देश्य डेटा से उपयोगी और महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त करना है, जिससे निर्णय लेने में सहायता मिलती है। Data Mining इस पूरी प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जो बड़े डेटा सेट से गहरे और छिपे हुए पैटर्न्स को उजागर करता है।