ಡಾಟಾಮೈನಿಂಗ್
ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್
ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌‍ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾದ ಬೈಯೊಇನ್ಫಾರ್‌ಮೆಟಿಕ್‌, ಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್‌‍, ಔಷಧಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್‌ಶಕ್ತಿಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌‍ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ‌.‍ ಮಾನವ ವಂಶವಾಹಿನಿ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯಾದ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ನಡುವಿನ DNA ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಅಭ್ಯಸಿಸುವಾಗಿನ ಸಂಬಂಧಿ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುವಾಗ ಹಾಗೂ ರೋಗ ನಿರ್ಣಯ ಸಂಬಂಧಿ ವಂಶವಾಹಿನಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ DNA ಸಂಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗುವುದರಿಂದ ಹೇಗೆ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌‍ನಂತಹ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ರೋಗಗಳು ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಇದರ ಪಾತ್ರಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ರೋಗನಿಶ್ಚಯ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಾಗೂ ರೋಗ ಬರದಂತೆ ತೆಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ರೋಗಕ್ಕೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ನೀಡುವಲ್ಲಿ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಬಹುವಿಧದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ.[26] ವಿದ್ಯುತ್‌ಶಕ್ತಿ ಇಂಜಿನಿಯಂರಿಂಗ್‌ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಬಹುವಿಧದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೊಲ್ಟೇಜ್‌ನ ವಿದ್ಯುತ್‌ಯಂತ್ರದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿನ ಇನ್ಸುಲೇಷನ್‌‍ ಕುರಿತಾದ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಇದರಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ವ-ಸಂಘಟಿತ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು(SOM)ಟ್ರಾನ್ಸ್‌‍ಫಾರ್ಮರ್‌ ಆನ್‌-ಲೋಡ್‌‍ ಟ್ಯಾಪ್‌‍-ಚೇಂಜರ್ಸ್‌‍(OLTCS)ನ ಕಂಪನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Using vibration monitoring, it can be observed that each tap change operation generates a signal that contains information about the condition of the tap changer contacts and the drive mechanisms. ಕಂಪನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಪ್ರತಿಬಾರಿಯೂ ಟ್ಯಾಪ್‌ ಬದಲಾದಾಗ ಒಂದು ಸಂಜ್ಞೆಯು ಅದರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡು ಅಲ್ಲಿಯ ಡ್ರೈವ್‌ ಮೆಕಾನಿಸ್ಮ್‌ಗೆ ತಾಕುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ಅಲ್ಲಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿಯ ಗಮನ ಇಡಬಹುದು. ನಿಸ್ಸಂಶಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಟ್ಯಾಪ್‌ ಪೊಸಿಷನ್ ಕೂಡಾ ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಸಂಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಇದ್ದ ಸಂಜ್ಞೆಗೂ ಹಾಗೂ ಟ್ಯಾಪ್‌ಗಳಿಂದ ಬರುವ ಸಂಜ್ಞೆಗೂ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ. SOM ಅನ್ನು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.[28] ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪವರ್‌ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಪಾರ್ಮ್‌ರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಲೀನಗೊಂಡ ಗ್ಯಾಸ್‌ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದಕ್ಕೆ(DGA) ಕೂಡ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪವರ್‌ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಕವಾಗಿ DGA ಅನ್ನು ಹಲವು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ತಂತ್ರವಾದ SOM ಅನ್ನು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಹಾಗೂ ಟ್ರೆಂಡ್‌ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಇದು DGA ತಂತ್ರದ ನಿಶ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಡ್ಯೂಯಲ್‌‍ ಟ್ರಿಯಾಂಗಲ್‌ ರೀತಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕೊಡಲಾರದು.[29] ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ನಾಲ್ಕನೇ ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದರೆ ವಿಜ್ಞಾನ/ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ ಆಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಇದನ್ನು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಅಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಕಲಿಯುವಿಕೆಯ ಶ್ರಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು[31] ಹಾಗೂ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮಟ್ಟದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.[33]. ಅದೇ ರೀತಿಯ ಸಾಮಾಜಿಕ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ನಿಪುಣತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಪದ್ದತಿ, ಇದರಿಂದ ಮಾನವ ನೈಪುಣ್ಯತೆಯನ್ನು ತೆಗೆಯಲಾಗುವುದು, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುವುದು. ಇದರ ಮೂಲಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನೈಪುಣ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದು. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಜ್ಞಾನ ಭಂಡಾರವನ್ನು ವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ನುಳಿದ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಡೊಮೇನ್ ಓಂಟೋಲಜೀಸ್‌ನಿಂದ ಸೌಲಭ್ಯಯುತವಾದ ಬಯೋ ಮೆಡಿಕಲ್‌ ಡಾಟಾ,[35] ಎಸ್‌ಓಎಮ್ ಉಪಯೋಗಿಸುವ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್,[36] ಇವು ಇನ್ನಿತರ ಉದಾಹರಣೆಗಳು.[38] In adverse drug reaction surveillance, the Uppsala Monitoring Centre has, since 1998, used data mining methods to routinely screen for reporting patterns indicative of emerging drug safety issues in the WHO global database of 4.6 million suspected adverse drug reaction incidents. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ಔಷಧದ ನಿಯಮದ ಅನಿಯಮಿತ ಸಹಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪದ್ಧತಿಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಳಿಸಿವೆ.[40]