Data Warehouse & Data Mining e
Sadrži oglase
100+
Preuzimanja
Сви
info
O ovoj aplikaciji
У овој апликацији можете пронаћи курсеве + вежбе + корекцију у детаљима о Дата Вахероусе и Дата Мининг
Шта је прво „Складиште података“? :
То је врста базе података која садржи огромну количину података која помаже да се донесу одлуке унутар организације. Ову врсту базе података карактерише усаглашеност њене унутрашње структуре са оним што кориснику треба од показатеља и оси анализе у ономе што се назива модел звезда-звезда и његових примена: системи подршка одлучивању и копање података.
Складишта података обично садрже историјске податке који су изведени и извучени из података у уобичајеним базама података који се користе у апликацијама на којима се одвијају многе операције уноса и ажурирања, а складишта података такође могу садржати подаци из других извора, као што су текстуалне датотеке и други документи.
шта је "Дата Мининг"? :
То је компјутеризована и ручна потрага за знањем података без прелиминарних хипотеза о томе шта то знање може бити. Ископавање података је такође дефинисано као процес анализе количине података (обично велике количине), како би се пронашао логичан однос који сажима податке на нови начин који је разумљив и користан власнику података . „Модели“ се називају односи и сажети подаци добијени из копања података. Ископавање података углавном се бави подацима који су добијени у неку другу сврху осим оне за ископавање података (на пример, база података о трансакцијама у банци), што значи да метода рударства подаци не утичу на начин прикупљања самих података. Ово је једно од подручја у којима се копање података разликује од статистичких, па се из тог разлога процес вађења података назива секундарним статистичким процесом. Дефиниција такође указује да је количина података генерално велика, али ако је количина података мала, најбоље је користити редовне статистичке методе за њихову анализу.
Када се бавимо великом количином података, појављују се нови проблеми попут препознавања различитих тачака у подацима, како анализирати податке у разумном времену и како одлучити да ли очигледан однос одражава чињеницу у природи података. . Обично се ваде подаци који су део скупа података, при чему је циљ обично генерализовати резултате на све податке (на пример, анализирати тренутне податке потрошача производа да би се предвидјели будући захтеви потрошачи). Један од циљева дата мининг-а је и смањење или сажимање великих количина података за изражавање једноставних података без генерализације.
Шта је прво „Складиште података“? :
То је врста базе података која садржи огромну количину података која помаже да се донесу одлуке унутар организације. Ову врсту базе података карактерише усаглашеност њене унутрашње структуре са оним што кориснику треба од показатеља и оси анализе у ономе што се назива модел звезда-звезда и његових примена: системи подршка одлучивању и копање података.
Складишта података обично садрже историјске податке који су изведени и извучени из података у уобичајеним базама података који се користе у апликацијама на којима се одвијају многе операције уноса и ажурирања, а складишта података такође могу садржати подаци из других извора, као што су текстуалне датотеке и други документи.
шта је "Дата Мининг"? :
То је компјутеризована и ручна потрага за знањем података без прелиминарних хипотеза о томе шта то знање може бити. Ископавање података је такође дефинисано као процес анализе количине података (обично велике количине), како би се пронашао логичан однос који сажима податке на нови начин који је разумљив и користан власнику података . „Модели“ се називају односи и сажети подаци добијени из копања података. Ископавање података углавном се бави подацима који су добијени у неку другу сврху осим оне за ископавање података (на пример, база података о трансакцијама у банци), што значи да метода рударства подаци не утичу на начин прикупљања самих података. Ово је једно од подручја у којима се копање података разликује од статистичких, па се из тог разлога процес вађења података назива секундарним статистичким процесом. Дефиниција такође указује да је количина података генерално велика, али ако је количина података мала, најбоље је користити редовне статистичке методе за њихову анализу.
Када се бавимо великом количином података, појављују се нови проблеми попут препознавања различитих тачака у подацима, како анализирати податке у разумном времену и како одлучити да ли очигледан однос одражава чињеницу у природи података. . Обично се ваде подаци који су део скупа података, при чему је циљ обично генерализовати резултате на све податке (на пример, анализирати тренутне податке потрошача производа да би се предвидјели будући захтеви потрошачи). Један од циљева дата мининг-а је и смањење или сажимање великих количина података за изражавање једноставних података без генерализације.
Ažurirano:
Preduslov bezbednosti je da razumete kako programeri prikupljaju i dele vaše podatke. Prakse za privatnost i bezbednost podataka mogu da se razlikuju u zavisnosti od korišćenja, regiona i uzrasta. Programer je pružio te informacije i može da ih ažurira tokom vremena.
