Data Warehouse & Data Mining e

Android App Analysis and Review: Data Warehouse & Data Mining e, Developed by D-Salhra. Listed in Education Category. Current Version Is 7.0, Updated On 20/10/2024 . According to users reviews on Google Play: Data Warehouse & Data Mining e. Achieved Over 301 Installs. Data Warehouse & Data Mining e Currently Has 1 Reviews, Average Rating 5.0 Stars

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c'est quoi d'abord " Data Warehouse " ? :

Il s'agit d'un type de base de données qui contient une énorme quantité de données destinées à aider à prendre des décisions au sein de l'organisation. Ce type de base de données se caractérise par la conformité de sa structure interne avec ce dont l'utilisateur a besoin à partir des indicateurs et axes d'analyse dans ce que l'on appelle le modèle étoile-étoile, et ses applications: systèmes d'aide à la décision et exploration de données.

Les entrepôts de données contiennent généralement des données historiques qui ont été dérivées et extraites des données des bases de données habituelles utilisées dans les applications sur lesquelles de nombreuses opérations d'entrée et de mise à jour ont lieu, et les entrepôts de données peuvent également contenir des données provenant d'autres sources telles que des fichiers texte et d'autres documents.


c'est quoi " Data Mining " ? :

Il s'agit d'une recherche informatisée et manuelle de la connaissance des données sans hypothèses préalables sur ce que peuvent être ces connaissances. L'exploration de données est également définie comme le processus d'analyse d'une quantité de données (généralement une grande quantité), pour trouver une relation logique qui résume les données d'une nouvelle manière qui est compréhensible et utile au propriétaire des données. Les «modèles» sont appelés relations et données résumées obtenues à partir de l'exploration de données. L'exploration de données traite généralement des données qui ont été obtenues dans un but autre que celui de l'exploration de données (par exemple, une base de données de transactions dans une banque), ce qui signifie que la méthode d'exploration de données n'affecte pas la façon dont les données elles-mêmes sont collectées. C'est l'un des domaines dans lesquels l'exploration de données diffère des statistiques, et pour cela le processus d'exploration de données est appelé processus statistique secondaire. La définition indique également que la quantité de données est généralement importante, mais si la quantité de données est petite, il est préférable d'utiliser des méthodes statistiques régulières pour les analyser.

Lorsque vous traitez un grand volume de données, de nouveaux problèmes surgissent tels que la façon d'identifier les points distincts dans les données, comment analyser les données dans un délai raisonnable et comment décider si une relation apparente reflète un fait dans la nature des données. Habituellement, des données sont extraites qui font partie de l'ensemble des données, où le but est généralement de généraliser les résultats à toutes les données (par exemple, analyser les données actuelles des consommateurs d'un produit afin d'anticiper les demandes futures des consommateurs). L'un des objectifs de l'exploration de données est également de réduire ou de compresser de grandes quantités de données pour exprimer des données simples sans généralisation.

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