Data Warehouse & Data Mining e

D-Salhra

Sadrži oglase

O ovoj aplikaciji

U ovoj aplikaciji možete pronaći tečajeve + vježbe + ispravak u pojedinostima o Data Waherouse i Data Mining

Što je prvo "Skladište podataka"? :

To je vrsta baze podataka koja sadrži ogromnu količinu podataka za pomoć u donošenju odluka unutar organizacije. Ovu vrstu baze podataka karakterizira usklađenost njene unutarnje strukture s onim što korisniku treba od pokazatelja i osi analize u onome što se naziva model zvijezda-zvijezda i njegove primjene: sustavi podrška za donošenje odluka i istraživanje podataka.

Skladišta podataka obično sadrže povijesne podatke koji su izvedeni i izvađeni iz podataka u uobičajenim bazama podataka koje se koriste u aplikacijama na kojima se odvijaju mnoge operacije unosa i ažuriranja, a skladišta podataka također mogu sadržavati podaci iz drugih izvora, kao što su tekstualne datoteke i drugi dokumenti.


što je "Data Mining"? :

To je računalno i ručno traženje znanja s podacima bez preliminarnih hipoteza o tome što to znanje može biti. Iskopavanje podataka je također definirano kao proces analize količine podataka (obično velike količine) kako bi se pronašao logičan odnos koji sažima podatke na novi način koji je razumljiv i koristan vlasniku podataka , „Modeli“ se nazivaju odnosi i sažeti podaci dobiveni izvlačenjem podataka. Iskopavanje podataka uglavnom se odnosi na podatke koji su dobiveni u drugu svrhu osim one za rudanje podataka (na primjer, baza podataka o transakcijama u banci), što znači da je metoda iskopavanja podaci ne utječu na način prikupljanja samih podataka. Ovo je jedno od područja u kojima se kopanje podataka razlikuje od statistike, pa se iz tog razloga proces vađenja podataka naziva sekundarnim statističkim procesom. Definicija također ukazuje na to da je količina podataka općenito velika, ali ako je količina podataka mala, za analizu je najbolje koristiti redovite statističke metode.

Kada se bavimo velikom količinom podataka, pojavljuju se novi problemi poput prepoznavanja različitih točaka u podacima, kako analizirati podatke u razumnom vremenu i kako odlučiti odražava li očigledan odnos u prirodi podataka. , Obično se izvlače podaci koji su dio skupa podataka, pri čemu je cilj obično generalizirati rezultate na sve podatke (na primjer, analizirati trenutne podatke potrošača proizvoda kako bi se predvidjeli budući zahtjevi potrošači). Jedan od ciljeva iskopavanja podataka je također smanjiti ili komprimirati velike količine podataka za izražavanje jednostavnih podataka bez generalizacije.