Data Warehouse & Data Mining e

Android App Analyse Og Gjennomgang: Data Warehouse & Data Mining e, Utviklet Av D-Salhra. Oppført I Læring -Kategori. Nåværende Versjon Er 7.0, Oppdatert 20/10/2024 . I Følge Brukere Anmeldelser På Google Play: Data Warehouse & Data Mining e. Oppnådd Over 301 Installasjoner. Data Warehouse & Data Mining e Har For Øyeblikket 1 Anmeldelser, Gjennomsnittlig Vurdering Av 5.0 Stjerner

I denne applikasjonen finner du kurs + øvelser + korreksjon i detalj om dataene Waherus og Data Mining

Hva er det først "Data Warehouse"? :

Det er en type database som inneholder en enorm mengde data som er ment å bidra til å ta beslutninger i organisasjonen. Denne typen database er preget av samsvaret med dens interne struktur med det brukeren trenger fra indikatorene og analysenes akser i det som kalles Star-Star-modellen, og dens applikasjoner: Systembeslutning og utforskning av data. #} Datavarehus inneholder vanligvis historiske data som er avledet og hentet fra data fra de vanlige databasene som brukes i applikasjonene som mange operasjoner for oppføring og oppdatering finner sted, og datavarehus kan også inneholde data fra andre kilder som tekstfiler og Andre dokumenter. :

Det er en datastyrt og manuell forskning av datakunnskap uten tidligere hypoteser om hva denne kunnskapen kan være. Utforskningen av data er også definert som prosessen med å analysere en mengde data (generelt en stor mengde), for å finne et logisk forhold som oppsummerer dataene på en ny måte som er forståelig og nyttig for eieren av dataene. "Modellene" kalles sammendragsforhold og data hentet fra datautforskning. Utforsking av data behandler generelt data som er innhentet for et annet formål enn datautforskning (for eksempel en transaksjonsdatabase i en bank), noe som betyr at metoden for utforskning av utforskning av utforskningsdata ikke påvirker hvordan dataene seg selv samles. Dette er et av områdene der datautforskning skiller seg fra statistikk, og for det kalles datautforskningsprosessen sekundær statistisk prosess. Definisjonen indikerer også at datamengden generelt er viktig, men hvis datamengden er liten, er det å foretrekke å bruke regelmessige statistiske metoder for å analysere dem. Problemer oppstår som måten å identifisere de distinkte punktene i dataene, hvordan man analyserer dataene på rimelig tid og hvordan du kan avgjøre om et tilsynelatende forhold gjenspeiler et faktum i dataens art. Vanligvis blir data trukket ut som er en del av alle data, der målet generelt er å generalisere resultatene til alle data (for eksempel analysere gjeldende forbrukerdata fra et produkt for å forutse fremtidige forespørsler forbrukere). Et av målene med datautforskning er også å redusere eller komprimere store datamengder for å uttrykke enkle data uten generalisering.