Data Warehouse & Data Mining e
ማስታወቂያዎችን ይዟል
100+
ውርዶች
ሁሉም ሰው
info
ስለዚህ መተግበሪያ
በዚህ መተግበሪያ ውስጥ በውሃ Waherouse እና Data Mining ላይ ዝርዝሮች ውስጥ ኮርሶችን + መልመጃዎች + እርማቶችን ያገኛሉ
በመጀመሪያ “የውሂብ መጋዘን” ምንድን ነው? :
በድርጅቱ ውስጥ ውሳኔዎችን ለማድረግ የሚረዳ ከፍተኛ መጠን ያለው መረጃ የያዘ የመረጃ ቋት አይነት ነው። የዚህ ዓይነቱ የመረጃ ቋት ተጠቃሚው የኮኮብ ኮከብ ሞዴሉ ተብሎ በሚጠራው አመላካች አመላካች እና ትንታኔዎች ከሚያስፈልገው እና ከውስጡ ከሚያስፈልገው ትንታኔዎች ጋር አብሮ በመመስረት ነው የውሳኔ ድጋፍ እና የማዕድን መረጃ ፡፡
የውሂብ መጋዘኖች ብዙውን ጊዜ ብዙ ግብዓት እና የዝማኔዎች ተግባሮች በሚከናወኑባቸው መተግበሪያዎች ውስጥ ጥቅም ላይ በሚውሉ በተለመደው የውሂብ ጎታ ውስጥ የተገኘ እና የተወሰደው ታሪካዊ ውሂብ ይይዛል ፣ እናም የውሂብ መጋዘን እንዲሁ ሊይዝ ይችላል እንደ የጽሑፍ ፋይሎች እና ሌሎች ሰነዶች ካሉ ሌሎች ምንጮች የመጣ መረጃ።
‹‹ ‹‹ ›› ›data Mining› ምንድን ነው? :
ይህ ዕውቀት ምን ሊሆን ይችላል የሚለው ቅድመ-ግምት ግምት ሳይኖር የውሂቡን እውቀት በኮምፒዩተር እና በእጅ የሚደረግ ፍለጋ ነው ፡፡ የመረጃ ማዕድን እንዲሁ የውሂብ ባለቤትን በቀላሉ የሚረዳ እና ጠቃሚ በሆነ አዲስ መረጃ የሚያጠቃልል ሎጂካዊ ግንኙነትን ለማግኘት ብዙ መረጃዎችን (አብዛኛውን ጊዜ ከፍተኛ መጠን) የመተንተን ሂደት ነው። . “ሞዴሎች” ከውሂብ ማዕድን የተገኙ ግንኙነቶች እና ማጠቃለያ መረጃዎች ይባላሉ። የመረጃ ማዕድን በአጠቃላይ የሚከናወነው ከውጭ ከማዕድን (ዓላማ) ውጭ ለሌላ ዓላማ ለተገኘ ውሂብን ነው (ለምሳሌ ፣ በባንክ ውስጥ የግብይቶች የመረጃ ቋት) ፣ ይህም ማለት የማዕድን ዘዴው ውሂቡ ራሱ ራሱ በሚሰበሰብበት መንገድ ላይ ተጽዕኖ የለውም። ይህ የማዕድን ቁፋሮ ከስታቲስቲክስ የሚለይባቸው ዘርፎች አንዱ ሲሆን በዚህ ምክንያት የመረጃ ማዕድን ሂደት ሁለተኛ ደረጃ እስታቲስቲካዊ ሂደት ይባላል ፡፡ ፍቺውም የመረጃው መጠን በአጠቃላይ ትልቅ መሆኑን ይጠቁማል ፣ ግን የመረጃው መጠን አነስተኛ ከሆነ እሱን ለመተንተን መደበኛ የስታቲስቲክስ ዘዴዎችን መጠቀም ጥሩ ነው።
ከአንድ ትልቅ የመረጃ መጠን ጋር በሚነጋገሩበት ጊዜ እንደ በመረጃው ውስጥ የተለያዩ ነጥቦችን እንዴት መለየት እንደሚቻል ፣ ውሂቡን በተገቢው ጊዜ እንዴት እንደሚተነተን እና ግልፅ የሆነ ግንኙነት በመረጃው ተፈጥሮ ውስጥ አንድ እውነታ የሚያንፀባርቅ ከሆነ እንዴት አዳዲስ ችግሮች ይነሳሉ ፡፡ . ብዙውን ጊዜ ውሂቡ ውጤቱን ለሁሉም ውሂቦች ላይ ለማድረስ (ለምሳሌ ፣ የወደፊቱ ፍላጎቶችን አስቀድሞ ለመተንበይ የምርቱን ሸማቾች የአሁኑን መረጃ መተንተን) አብዛኛውን ጊዜ ውሂቡ የተቀመጠው የውሂብ ስብስብ አካል ነው። ሸማቾች) ፡፡ ከማዕድን ማውጣት ዓላማዎች አንዱ ቀላል ውሂብን ያለ አጠቃላይ መረጃ ለመግለጽ ከፍተኛ ቁጥር ያላቸውን መረጃዎች መቀነስ ወይም መጭመቅ ነው ፡፡
በመጀመሪያ “የውሂብ መጋዘን” ምንድን ነው? :
በድርጅቱ ውስጥ ውሳኔዎችን ለማድረግ የሚረዳ ከፍተኛ መጠን ያለው መረጃ የያዘ የመረጃ ቋት አይነት ነው። የዚህ ዓይነቱ የመረጃ ቋት ተጠቃሚው የኮኮብ ኮከብ ሞዴሉ ተብሎ በሚጠራው አመላካች አመላካች እና ትንታኔዎች ከሚያስፈልገው እና ከውስጡ ከሚያስፈልገው ትንታኔዎች ጋር አብሮ በመመስረት ነው የውሳኔ ድጋፍ እና የማዕድን መረጃ ፡፡
የውሂብ መጋዘኖች ብዙውን ጊዜ ብዙ ግብዓት እና የዝማኔዎች ተግባሮች በሚከናወኑባቸው መተግበሪያዎች ውስጥ ጥቅም ላይ በሚውሉ በተለመደው የውሂብ ጎታ ውስጥ የተገኘ እና የተወሰደው ታሪካዊ ውሂብ ይይዛል ፣ እናም የውሂብ መጋዘን እንዲሁ ሊይዝ ይችላል እንደ የጽሑፍ ፋይሎች እና ሌሎች ሰነዶች ካሉ ሌሎች ምንጮች የመጣ መረጃ።
‹‹ ‹‹ ›› ›data Mining› ምንድን ነው? :
ይህ ዕውቀት ምን ሊሆን ይችላል የሚለው ቅድመ-ግምት ግምት ሳይኖር የውሂቡን እውቀት በኮምፒዩተር እና በእጅ የሚደረግ ፍለጋ ነው ፡፡ የመረጃ ማዕድን እንዲሁ የውሂብ ባለቤትን በቀላሉ የሚረዳ እና ጠቃሚ በሆነ አዲስ መረጃ የሚያጠቃልል ሎጂካዊ ግንኙነትን ለማግኘት ብዙ መረጃዎችን (አብዛኛውን ጊዜ ከፍተኛ መጠን) የመተንተን ሂደት ነው። . “ሞዴሎች” ከውሂብ ማዕድን የተገኙ ግንኙነቶች እና ማጠቃለያ መረጃዎች ይባላሉ። የመረጃ ማዕድን በአጠቃላይ የሚከናወነው ከውጭ ከማዕድን (ዓላማ) ውጭ ለሌላ ዓላማ ለተገኘ ውሂብን ነው (ለምሳሌ ፣ በባንክ ውስጥ የግብይቶች የመረጃ ቋት) ፣ ይህም ማለት የማዕድን ዘዴው ውሂቡ ራሱ ራሱ በሚሰበሰብበት መንገድ ላይ ተጽዕኖ የለውም። ይህ የማዕድን ቁፋሮ ከስታቲስቲክስ የሚለይባቸው ዘርፎች አንዱ ሲሆን በዚህ ምክንያት የመረጃ ማዕድን ሂደት ሁለተኛ ደረጃ እስታቲስቲካዊ ሂደት ይባላል ፡፡ ፍቺውም የመረጃው መጠን በአጠቃላይ ትልቅ መሆኑን ይጠቁማል ፣ ግን የመረጃው መጠን አነስተኛ ከሆነ እሱን ለመተንተን መደበኛ የስታቲስቲክስ ዘዴዎችን መጠቀም ጥሩ ነው።
ከአንድ ትልቅ የመረጃ መጠን ጋር በሚነጋገሩበት ጊዜ እንደ በመረጃው ውስጥ የተለያዩ ነጥቦችን እንዴት መለየት እንደሚቻል ፣ ውሂቡን በተገቢው ጊዜ እንዴት እንደሚተነተን እና ግልፅ የሆነ ግንኙነት በመረጃው ተፈጥሮ ውስጥ አንድ እውነታ የሚያንፀባርቅ ከሆነ እንዴት አዳዲስ ችግሮች ይነሳሉ ፡፡ . ብዙውን ጊዜ ውሂቡ ውጤቱን ለሁሉም ውሂቦች ላይ ለማድረስ (ለምሳሌ ፣ የወደፊቱ ፍላጎቶችን አስቀድሞ ለመተንበይ የምርቱን ሸማቾች የአሁኑን መረጃ መተንተን) አብዛኛውን ጊዜ ውሂቡ የተቀመጠው የውሂብ ስብስብ አካል ነው። ሸማቾች) ፡፡ ከማዕድን ማውጣት ዓላማዎች አንዱ ቀላል ውሂብን ያለ አጠቃላይ መረጃ ለመግለጽ ከፍተኛ ቁጥር ያላቸውን መረጃዎች መቀነስ ወይም መጭመቅ ነው ፡፡
የተዘመነው በ
ደህንነት ገንቢዎች ውሂብዎን እንዴት እንደሚሰበስቡ እና እንደሚያጋሩ ከመረዳት ይጀምራል። የውሂብ ግላዊነት እና ደህንነት ልማዶች በአጠቃቀምዎ፣ ክልልዎ እና እድሜዎ መሰረት ሊለያዩ ይችላሉ። ገንቢው ይህንን መረጃ አቅርቧል እናም በሌላ ጊዜ ሊያዘምነው ይችላል።
የመተግበሪያ ድጋፍ
ስለገንቢው
zahra el khattab
el.salhra@gmail.com
Morocco
undefined
