Data Warehouse & Data Mining e

D-Salhra

ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ

ಈ ಆ್ಯಪ್ ಕುರಿತು

ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಡೇಟಾ ವೇಹರ್‌ಹೌಸ್ ಮತ್ತು ಡಾಟಾ ಮೈನಿಂಗ್‌ನ ವಿವರಗಳಲ್ಲಿ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು + ವ್ಯಾಯಾಮಗಳು + ತಿದ್ದುಪಡಿಯನ್ನು ಕಾಣುತ್ತೀರಿ

ಮೊದಲು "ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್" ಎಂದರೇನು? :

ಇದು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಆಂತರಿಕ ರಚನೆಯ ಅನುಸರಣೆಯಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಸ್ಟಾರ್-ಸ್ಟಾರ್ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸೂಚಕಗಳು ಮತ್ತು ಅಕ್ಷಗಳಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಏನು ಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದರ ಅನ್ವಯಗಳು: ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ.

ದತ್ತಾಂಶ ಗೋದಾಮುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಅನೇಕ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ನವೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ನಡೆಯುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿನ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಪಡೆಯಲ್ಪಟ್ಟವು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲ್ಪಟ್ಟವು, ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗೋದಾಮುಗಳು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು ಪಠ್ಯ ಫೈಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ದಾಖಲೆಗಳಂತಹ ಇತರ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ.


"ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್" ಎಂದರೇನು? :

ಈ ಜ್ಞಾನ ಏನೆಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಪೂರ್ವ ump ಹೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಇದು ದತ್ತಾಂಶದ ಜ್ಞಾನಕ್ಕಾಗಿ ಗಣಕೀಕೃತ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಹುಡುಕಾಟವಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಮೊತ್ತ), ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಸ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವ ತಾರ್ಕಿಕ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅದು ದತ್ತಾಂಶ ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ . "ಮಾದರಿಗಳನ್ನು" ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ಸಾರಾಂಶ ದತ್ತಾಂಶ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಹೊರತಾಗಿ ಬೇರೆ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಪಡೆದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬ್ಯಾಂಕಿನಲ್ಲಿನ ವಹಿವಾಟಿನ ದತ್ತಸಂಚಯ), ಅಂದರೆ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವಿಧಾನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ವಿಧಾನದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಒಂದು, ಮತ್ತು ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ದ್ವಿತೀಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮಾಣವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಿಯಮಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಉತ್ತಮ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುವುದು, ಸಮಂಜಸವಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂಬಂಧವು ಡೇಟಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸತ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. . ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಅದು ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನ ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭವಿಷ್ಯದ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಉತ್ಪನ್ನದ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಗ್ರಾಹಕರು). ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಗುರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವಿಲ್ಲದೆ ಸರಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವುದು.