Data Warehouse & Data Mining e
Зар агуулсан
100+
Таталтууд
Бүх насныханд
info
Энэ аппын тухай
Энэ програмаас та Data Waherouse болон Data Mining-ийн нарийвчилсан нарийвчилсан сургалт + дасгал + залруулга олж болно
"Мэдээллийн агуулах" гэж юу вэ? :.
Энэ бол байгууллагын дотор шийдвэр гаргахад туслах асар их хэмжээний өгөгдлийг агуулсан мэдээллийн сан юм. Энэ төрлийн мэдээллийн бааз нь түүний дотоод бүтцийг хэрэглэгчийн од, одны загвар гэж нэрлэгддэг зүйл, анализын тэнхлэгээс авах шаардлагатай зүйлтэй нийцэж тодорхойлогддог. шийдвэрийн дэмжлэг, мэдээлэл боловсруулах.
Мэдээллийн сан нь ихэвчлэн олон оролт, шинэчлэлтийн ажиллагаа явуулдаг програмуудад ашиглагддаг ердийн мэдээллийн сан дахь өгөгдлийг боловсруулж, гаргаж авсан түүхийн мэдээллийг агуулдаг. текст файл болон бусад бичиг баримт зэрэг бусад эх үүсвэрээс өгөгдөл.
"Data Mining" гэж юу вэ? :.
Энэ нь энэхүү мэдлэг юу болох талаар урьдчилж таамаглалгүйгээр мэдээллийн мэдлэгийг компьютержсэн болон гараар хайх явдал юм. Мэдээлэл олборлолт нь өгөгдлийг эзэмшигчдэд ойлгомжтой, ашиг тустай байдлаар шинэ байдлаар нэгтгэн логик харьцааг олох зорилгоор (ихэвчлэн их хэмжээний) дүн шинжилгээ хийх үйл явц гэж тодорхойлогддог. Байна. "Загварууд" нь өгөгдөл боловсруулалтаас олж авсан харилцаа ба хураангуй мэдээллийг нэрлэдэг. Өгөгдлийн олборлолт нь ерөнхийдөө өгөгдөл олж авахаас өөр зорилгоор олж авсан өгөгдлийг (жишээ нь, банк дахь гүйлгээний мэдээллийн сан гэх мэт) авч үздэг бөгөөд энэ нь уул уурхайн аргыг ашиглахыг хэлнэ. өгөгдлийг цуглуулах арга хэлбэрт нөлөөлөхгүй. Энэ нь өгөгдөл олборлолт нь статистик мэдээллээс ялгаатай талуудын нэг бөгөөд энэ шалтгааны улмаас өгөгдөл олж авах үйл явцыг хоёрдогч статистикийн процесс гэж нэрлэдэг. Тодорхойлолт нь өгөгдлийн хэмжээ нь ерөнхийдөө том байгааг харуулж байгаа боловч хэрэв өгөгдөл бага байгаа бол дүн шинжилгээ хийхэд тогтмол статистикийн аргыг ашиглах нь зүйтэй юм.
Их хэмжээний өгөгдөлтэй харьцахдаа өгөгдлийн ялгаатай цэгүүдийг хэрхэн тодорхойлох, боломжийн хугацаанд өгөгдлийг хэрхэн дүн шинжилгээ хийх, тодорхой харилцаа холбоо нь өгөгдлийн мөн чанарт бодит байдлыг тусгасан эсэхийг хэрхэн шийдэх гэх мэт шинэ асуудал гарч ирдэг. Байна. Ихэвчлэн өгөгдлийг багц өгөгдлийн хэсэг болгон гаргаж авдаг бөгөөд гол зорилго нь үр дүнг бүх өгөгдлөөр нэгтгэх явдал юм (жишээлбэл, ирээдүйн эрэлт хэрэгцээг урьдчилан мэдэхийн тулд бүтээгдэхүүний хэрэглэгчдийн одоогийн өгөгдлийг шинжлэх) хэрэглэгчид). Өгөгдлийн олборлолтын зорилтуудын нэг нь ерөнхий өгөгдлийг нэгтгэхгүйгээр энгийн мэдээллийг илэрхийлэхийн тулд их хэмжээний өгөгдлийг багасгах эсвэл шахах явдал юм.
"Мэдээллийн агуулах" гэж юу вэ? :.
Энэ бол байгууллагын дотор шийдвэр гаргахад туслах асар их хэмжээний өгөгдлийг агуулсан мэдээллийн сан юм. Энэ төрлийн мэдээллийн бааз нь түүний дотоод бүтцийг хэрэглэгчийн од, одны загвар гэж нэрлэгддэг зүйл, анализын тэнхлэгээс авах шаардлагатай зүйлтэй нийцэж тодорхойлогддог. шийдвэрийн дэмжлэг, мэдээлэл боловсруулах.
Мэдээллийн сан нь ихэвчлэн олон оролт, шинэчлэлтийн ажиллагаа явуулдаг програмуудад ашиглагддаг ердийн мэдээллийн сан дахь өгөгдлийг боловсруулж, гаргаж авсан түүхийн мэдээллийг агуулдаг. текст файл болон бусад бичиг баримт зэрэг бусад эх үүсвэрээс өгөгдөл.
"Data Mining" гэж юу вэ? :.
Энэ нь энэхүү мэдлэг юу болох талаар урьдчилж таамаглалгүйгээр мэдээллийн мэдлэгийг компьютержсэн болон гараар хайх явдал юм. Мэдээлэл олборлолт нь өгөгдлийг эзэмшигчдэд ойлгомжтой, ашиг тустай байдлаар шинэ байдлаар нэгтгэн логик харьцааг олох зорилгоор (ихэвчлэн их хэмжээний) дүн шинжилгээ хийх үйл явц гэж тодорхойлогддог. Байна. "Загварууд" нь өгөгдөл боловсруулалтаас олж авсан харилцаа ба хураангуй мэдээллийг нэрлэдэг. Өгөгдлийн олборлолт нь ерөнхийдөө өгөгдөл олж авахаас өөр зорилгоор олж авсан өгөгдлийг (жишээ нь, банк дахь гүйлгээний мэдээллийн сан гэх мэт) авч үздэг бөгөөд энэ нь уул уурхайн аргыг ашиглахыг хэлнэ. өгөгдлийг цуглуулах арга хэлбэрт нөлөөлөхгүй. Энэ нь өгөгдөл олборлолт нь статистик мэдээллээс ялгаатай талуудын нэг бөгөөд энэ шалтгааны улмаас өгөгдөл олж авах үйл явцыг хоёрдогч статистикийн процесс гэж нэрлэдэг. Тодорхойлолт нь өгөгдлийн хэмжээ нь ерөнхийдөө том байгааг харуулж байгаа боловч хэрэв өгөгдөл бага байгаа бол дүн шинжилгээ хийхэд тогтмол статистикийн аргыг ашиглах нь зүйтэй юм.
Их хэмжээний өгөгдөлтэй харьцахдаа өгөгдлийн ялгаатай цэгүүдийг хэрхэн тодорхойлох, боломжийн хугацаанд өгөгдлийг хэрхэн дүн шинжилгээ хийх, тодорхой харилцаа холбоо нь өгөгдлийн мөн чанарт бодит байдлыг тусгасан эсэхийг хэрхэн шийдэх гэх мэт шинэ асуудал гарч ирдэг. Байна. Ихэвчлэн өгөгдлийг багц өгөгдлийн хэсэг болгон гаргаж авдаг бөгөөд гол зорилго нь үр дүнг бүх өгөгдлөөр нэгтгэх явдал юм (жишээлбэл, ирээдүйн эрэлт хэрэгцээг урьдчилан мэдэхийн тулд бүтээгдэхүүний хэрэглэгчдийн одоогийн өгөгдлийг шинжлэх) хэрэглэгчид). Өгөгдлийн олборлолтын зорилтуудын нэг нь ерөнхий өгөгдлийг нэгтгэхгүйгээр энгийн мэдээллийг илэрхийлэхийн тулд их хэмжээний өгөгдлийг багасгах эсвэл шахах явдал юм.
Шинэчилсэн огноо
Аюулгүй байдал нь хөгжүүлэгчид таны өгөгдлийг хэрхэн цуглуулж, хуваалцдаг болохыг ойлгохоос эхэлнэ. Өгөгдлийн нууцлал болон аюулгүй байдлын практик нь таны хэрэглээ, бүс нутаг болон наснаас хамаарч харилцан адилгүй байж болно. Хөгжүүлэгч энэ мэдээллийг өгсөн бөгөөд үүнийг цаг хугацааны явцад шинэчилж болно.
