Data Warehouse & Data Mining e
Sisaldab reklaame
100+
Allalaadimised
Kõik
info
Rakenduse teave
Selles rakenduses leiate kursused + harjutused + paranduse üksikasjad Data Waherouse'i ja Data Mining'i kohta
Mis on kõigepealt "andmeladu"? :
See on teatud tüüpi andmebaas, mis sisaldab tohutul hulgal andmeid organisatsiooni siseste otsuste langetamiseks. Seda tüüpi andmebaase iseloomustab selle sisestruktuuri vastavus vajadustele, mida kasutaja vajab star-star-mudelis olevate indikaatorite ja analüüsitelgede järgi, ning selle rakendused: süsteemid otsuste toetamine ja andmete kaevandamine.
Andmelaod sisaldavad tavaliselt ajaloolisi andmeid, mis on tuletatud ja ekstraheeritud andmetest tavalistes andmebaasides, mida kasutatakse rakendustes, kus toimub palju sisestus- ja värskendustoiminguid, ning andmelaod võivad sisaldada ka andmed muudest allikatest, näiteks tekstifailid ja muud dokumendid.
mis on "andmete kaevandamine"? :
See on andmete elektrooniline ja käsitsi otsimine ilma eelnevate hüpoteesideta, millised need teadmised võivad olla. Andmete kaevandamist määratletakse ka kui andmemahu (tavaliselt suure hulga) analüüsimise protsessi, et leida loogiline seos, mis võtab andmed kokku uuel viisil, mis on andmete omanikule arusaadav ja kasulik . „Mudeliteks” nimetatakse suhteid ja andmete kaevandamisel saadud koondandmeid. Andmete kaevandamine hõlmab üldiselt andmeid, mis on saadud muul eesmärgil kui andmete kaevandamine (näiteks pangas tehtud tehingute andmebaas), mis tähendab, et andmed ei mõjuta andmete enda kogumise viisi. See on üks valdkondi, kus andmete kaevandamine erineb statistikast ja selle jaoks nimetatakse andmekaevandamist teiseseks statistiliseks protsessiks. Määratlus osutab ka sellele, et andmete hulk on üldiselt suur, kuid kui andmete hulk on väike, on kõige parem kasutada selle analüüsimiseks regulaarseid statistilisi meetodeid.
Suure hulga andmete käsitlemisel tekivad uued probleemid, näiteks kuidas tuvastada andmetes erinevad punktid, kuidas andmeid mõistliku aja jooksul analüüsida ja kuidas otsustada, kas näiline seos kajastab andmete olemuses fakti. . Tavaliselt ekstraheeritakse andmed, mis on osa andmekogumist, mille eesmärk on tavaliselt tulemused üldistada kõigi andmetega (näiteks toote tarbijate praeguste andmete analüüsimine tulevaste nõudmiste prognoosimiseks) tarbijad). Andmete kaevandamise üks eesmärke on ka suurte andmemahtude vähendamine või tihendamine lihtsate andmete väljendamiseks ilma üldistusteta.
Mis on kõigepealt "andmeladu"? :
See on teatud tüüpi andmebaas, mis sisaldab tohutul hulgal andmeid organisatsiooni siseste otsuste langetamiseks. Seda tüüpi andmebaase iseloomustab selle sisestruktuuri vastavus vajadustele, mida kasutaja vajab star-star-mudelis olevate indikaatorite ja analüüsitelgede järgi, ning selle rakendused: süsteemid otsuste toetamine ja andmete kaevandamine.
Andmelaod sisaldavad tavaliselt ajaloolisi andmeid, mis on tuletatud ja ekstraheeritud andmetest tavalistes andmebaasides, mida kasutatakse rakendustes, kus toimub palju sisestus- ja värskendustoiminguid, ning andmelaod võivad sisaldada ka andmed muudest allikatest, näiteks tekstifailid ja muud dokumendid.
mis on "andmete kaevandamine"? :
See on andmete elektrooniline ja käsitsi otsimine ilma eelnevate hüpoteesideta, millised need teadmised võivad olla. Andmete kaevandamist määratletakse ka kui andmemahu (tavaliselt suure hulga) analüüsimise protsessi, et leida loogiline seos, mis võtab andmed kokku uuel viisil, mis on andmete omanikule arusaadav ja kasulik . „Mudeliteks” nimetatakse suhteid ja andmete kaevandamisel saadud koondandmeid. Andmete kaevandamine hõlmab üldiselt andmeid, mis on saadud muul eesmärgil kui andmete kaevandamine (näiteks pangas tehtud tehingute andmebaas), mis tähendab, et andmed ei mõjuta andmete enda kogumise viisi. See on üks valdkondi, kus andmete kaevandamine erineb statistikast ja selle jaoks nimetatakse andmekaevandamist teiseseks statistiliseks protsessiks. Määratlus osutab ka sellele, et andmete hulk on üldiselt suur, kuid kui andmete hulk on väike, on kõige parem kasutada selle analüüsimiseks regulaarseid statistilisi meetodeid.
Suure hulga andmete käsitlemisel tekivad uued probleemid, näiteks kuidas tuvastada andmetes erinevad punktid, kuidas andmeid mõistliku aja jooksul analüüsida ja kuidas otsustada, kas näiline seos kajastab andmete olemuses fakti. . Tavaliselt ekstraheeritakse andmed, mis on osa andmekogumist, mille eesmärk on tavaliselt tulemused üldistada kõigi andmetega (näiteks toote tarbijate praeguste andmete analüüsimine tulevaste nõudmiste prognoosimiseks) tarbijad). Andmete kaevandamise üks eesmärke on ka suurte andmemahtude vähendamine või tihendamine lihtsate andmete väljendamiseks ilma üldistusteta.
Värskendatud:
Ohutus algab selle mõistmisest, kuidas arendajad teie andmeid koguvad ja jagavad. Andmete privaatsuse ja turvalisuse tavad võivad olenevalt kasutusviisist ning teie piirkonnast ja vanusest erineda. Selle teabe esitas arendaja ja seda võidakse aja jooksul värskendada.
Rakenduse tugi
Teave arendaja kohta
zahra el khattab
el.salhra@gmail.com
Morocco
undefined
