Data Warehouse & Data Mining e

D-Salhra

Есть реклама

Описание

В этом приложении вы найдете курсы + упражнения + коррекция в деталях на Data Waherouse и Data Mining

Что такое «Хранилище данных» первым? :

Это тип базы данных, которая содержит огромное количество данных, помогающих принимать решения в организации. Этот тип базы данных характеризуется соответствием своей внутренней структуры тому, что нужно пользователю от индикаторов и осей анализа в том, что называется моделью звезда-звезда, и ее применения: системы поддержка принятия решений и интеллектуальный анализ данных.

Хранилища данных обычно содержат исторические данные, которые были получены и извлечены из данных обычных баз данных, используемых в приложениях, в которых выполняются многие операции ввода и обновления, и хранилища данных также могут содержать данные из других источников, таких как текстовые файлы и другие документы.


Что такое «Data Mining»? :

Это компьютеризированный и ручной поиск знаний о данных без предварительных гипотез о том, какими могут быть эти знания. Интеллектуальный анализ данных также определяется как процесс анализа некоторого количества данных (обычно большого объема), чтобы найти логические отношения, которые суммируют данные новым способом, понятным и полезным для владельца данных. , «Модели» называются отношениями и сводными данными, полученными из интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных, как правило, имеет дело с данными, полученными для целей, отличных от целей интеллектуального анализа данных (например, база данных транзакций в банке), что означает, что метод интеллектуального анализа данных данные не влияют на способ сбора самих данных. Это одна из областей, в которой интеллектуальный анализ данных отличается от статистики, и по этой причине процесс интеллектуального анализа данных называется вторичным статистическим процессом. Определение также указывает, что объем данных, как правило, велик, но если объем данных невелик, лучше всего использовать обычные статистические методы для его анализа.

При работе с большим объемом данных возникают новые проблемы, такие как то, как идентифицировать отдельные точки в данных, как анализировать данные за разумное время и как решить, отражает ли очевидная связь факт в природе данных. , Обычно извлекаются данные, являющиеся частью набора данных, где обычно целью является обобщение результатов для всех данных (например, анализ текущих данных потребителей продукта для прогнозирования будущих потребностей). потребители). Одной из целей интеллектуального анализа данных также является сокращение или сжатие больших объемов данных для выражения простых данных без обобщения.