Data Warehouse & Data Mining e

D-Salhra

Ina matangazo

Kuhusu programu hii

Katika maombi haya unapata kozi + mazoezi + marekebisho katika maelezo juu ya Saa ya data na Madini ya Takwimu

"Ghala la data" ni nini kwanza? :

Ni aina ya hifadhidata ambayo ina idadi kubwa ya data kusaidia kufanya maamuzi ndani ya shirika. Aina hii ya hifadhidata ni sifa ya kufuata muundo wa ndani na kile mtumiaji anahitaji kutoka kwa viashiria na shoka za uchanganuzi katika kile kinachoitwa mfano wa nyota ya nyota, na matumizi yake: mifumo msaada wa uamuzi na uchimbaji wa data.

Hifadhi za data kawaida zina data ya kihistoria ambayo imechukuliwa na kutolewa kwa data katika hifadhidata ya kawaida inayotumika katika matumizi ambayo shughuli nyingi za uingizaji na sasisho hufanyika, na ghala za data pia zinaweza kuwa na data kutoka kwa vyanzo vingine kama faili za maandishi na hati zingine.


"Madini ya data" ni nini? :

Ni utaftaji wa kompyuta na mwongozo kwa maarifa ya data bila mawazo ya awali juu ya nini maarifa haya yanaweza kuwa. Uchimbaji wa data pia hufafanuliwa kama mchakato wa kuchambua data nyingi (kawaida ni kubwa), kupata uhusiano wa kimantiki ambao unape muhtasari wa data kwa njia mpya inayoeleweka na muhimu kwa mmiliki wa data. . "Modeli" huitwa uhusiano na data muhtasari uliopatikana kutoka kwa madini ya data. Uchimbaji wa data kwa ujumla unashughulika na data ambayo imepatikana kwa sababu nyingine isipokuwa ile ya uchimbaji wa data (kwa mfano, hifadhidata ya shughuli katika benki), ambayo inamaanisha kuwa njia ya madini ya data haiathiri jinsi data yenyewe inavyokusanywa. Hii ni moja ya maeneo ambayo madini ya data hutofautiana na takwimu, na kwa sababu hii mchakato wa kuchimba data unaitwa mchakato wa sekondari wa takwimu. Ufafanuzi pia unaonyesha kuwa kiwango cha data kwa ujumla ni kubwa, lakini ikiwa kiwango cha data ni kidogo, ni bora kutumia njia za takwimu za mara kwa mara kuichambua.

Wakati wa kushughulika na idadi kubwa ya data, shida mpya hujitokeza kama vile jinsi ya kutambua vidokezo tofauti katika data, jinsi ya kuchambua data kwa wakati unaofaa na jinsi ya kuamua ikiwa uhusiano dhahiri unaonyesha ukweli katika maumbile ya data. . Kawaida, data hutolewa ambayo ni sehemu ya data iliyowekwa, ambapo lengo kawaida ni kurekebisha matokeo kwa data zote (kwa mfano, kuchambua data ya sasa ya watumiaji wa bidhaa ili kutarajia mahitaji ya siku zijazo. watumiaji). Moja ya malengo ya madini ya data pia ni kupunguza au kushinikiza idadi kubwa ya data kuelezea data rahisi bila generalization.