Data Warehouse & Data Mining e

D-Salhra

જાહેરાતો ધરાવે છે

આ ઍપનું વર્ણન

આ એપ્લિકેશનમાં તમને અભ્યાસક્રમો + કસરત + ડેટા વherરહાઉસ અને ડેટા માઇનીંગ પરની વિગતોમાં સુધારણા મળે છે

પ્રથમ "ડેટા વેરહાઉસ" શું છે? :

તે ડેટાબેસેસનો એક પ્રકાર છે જેમાં સંસ્થામાં નિર્ણયો લેવામાં સહાય માટે વિશાળ સંખ્યામાં ડેટા હોય છે. આ પ્રકારના ડેટાબેઝને તેના આંતરિક બંધારણની સુસંગતતા દ્વારા દર્શાવવામાં આવે છે જેની સાથે વપરાશકર્તાને વિશ્લેષણના સૂચકાંકો અને અક્ષોમાંથી જેની જરૂર પડે છે જેને સ્ટાર-સ્ટાર મોડેલ કહેવામાં આવે છે, અને તેના કાર્યક્રમો: સિસ્ટમો નિર્ણય આધાર અને માહિતી ખાણકામ.

ડેટા વેરહાઉસીસમાં સામાન્ય રીતે historicalતિહાસિક ડેટા હોય છે જે એપ્લિકેશનમાં ઉપયોગમાં લેવામાં આવતા સામાન્ય ડેટાબેસેસમાંથી મેળવેલા અને કા extવામાં આવતા હોય છે જેના પર ઘણાં ઇનપુટ અને અપડેટ કામગીરી થાય છે, અને ડેટા વેરહાઉસમાં પણ સમાવી શકાય છે ટેક્સ્ટ ફાઇલો અને અન્ય દસ્તાવેજો જેવા અન્ય સ્રોતોનો ડેટા.


"ડેટા માઇનીંગ" શું છે? :

આ જ્ knowledgeાન શું હોઈ શકે છે તે વિશેની પૂર્વધારણાઓ વિના ડેટાના જ્ forાન માટેની કમ્પ્યુટરાઇઝ્ડ અને મેન્યુઅલ શોધ છે. ડેટા માઇનીંગને સમજી શકાય તેવું અને ઉપયોગી છે તે માહિતીને નવી રીતે ડેટાને સારાંશ આપતા તાર્કિક સંબંધ શોધવા માટે, ડેટા માઇનીંગ (સામાન્ય રીતે મોટી માત્રામાં) ડેટાના વિશ્લેષણની પ્રક્રિયા તરીકે પણ વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવી છે. . "મોડેલ્સ" ને ડેટા માઇનીંગથી મેળવેલા સંબંધો અને સારાંશ ડેટા કહેવામાં આવે છે. ડેટા માઇનિંગ સામાન્ય રીતે ડેટા સાથે સંકળાય છે જે ડેટા માઇનિંગ (ઉદાહરણ તરીકે, બેંકમાં ટ્રાન્ઝેક્શનનો ડેટાબેઝ) સિવાયનો હેતુ માટે મેળવવામાં આવ્યો છે, જેનો અર્થ છે કે ખાણકામ પદ્ધતિ જે રીતે ડેટા પોતે એકત્રિત કરવામાં આવે છે તેનાથી ડેટા અસર કરતું નથી. આ તે ક્ષેત્રમાંનો એક છે જેમાં ડેટા માઇનિંગ આંકડાથી અલગ છે, અને આ કારણોસર ડેટા માઇનિંગ પ્રક્રિયાને ગૌણ આંકડાકીય પ્રક્રિયા કહેવામાં આવે છે. વ્યાખ્યા એ પણ દર્શાવે છે કે ડેટાની માત્રા સામાન્ય રીતે મોટી હોય છે, પરંતુ જો ડેટાની માત્રા ઓછી હોય, તો તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટે નિયમિત આંકડાકીય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવો શ્રેષ્ઠ છે.

ડેટાના વિશાળ જથ્થા સાથે કામ કરતી વખતે, નવી સમસ્યાઓ ariseભી થાય છે જેમ કે ડેટામાં અલગ પોઇન્ટ્સ કેવી રીતે ઓળખવા, વાજબી સમયમાં ડેટાનું વિશ્લેષણ કેવી રીતે કરવું અને સ્પષ્ટ સંબંધ ડેટાની પ્રકૃતિના કોઈ તથ્યને પ્રતિબિંબિત કરે છે કે કેમ તે નક્કી કરવું. . સામાન્ય રીતે, ડેટા કાractedવામાં આવે છે જે ડેટા સેટનો એક ભાગ છે, જ્યાં ધ્યેય સામાન્ય રીતે તમામ ડેટાને પરિણામોને સામાન્ય બનાવવાનું હોય છે (ઉદાહરણ તરીકે, ભવિષ્યના માંગની અપેક્ષા કરવા માટે કોઈ ઉત્પાદનના ગ્રાહકોના વર્તમાન ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવું) ગ્રાહકો). ડેટા માઇનીંગના લક્ષ્યોમાંનું એક, સામાન્યકરણ વિના સરળ ડેટાને વ્યક્ત કરવા માટે મોટી માત્રામાં ડેટા ઘટાડવા અથવા સંકુચિત કરવાનું પણ છે.