Data Warehouse & Data Mining e

이 응용 프로그램에서 당신은 데이터 Waherouse 및 데이터 마이닝에 대한 세부 사항에서 코스 + 운동 + 수정을 찾을 수 있습니다

"데이터웨어 하우스"는 무엇입니까? :

조직 내에서 의사 결정을 내리는 데 도움이되는 많은 양의 데이터가 포함 된 데이터베이스 유형입니다. 이 유형의 데이터베이스는 내부 구조가 스타 스타 모델 및 응용 프로그램 인 시스템의 지표 및 분석 축에서 사용자가 필요로하는 것의 적합성을 특징으로합니다. 의사 결정 지원 및 데이터 마이닝.

데이터웨어 하우스에는 일반적으로 많은 입력 및 업데이트 작업이 수행되는 응용 프로그램에 사용되는 일반적인 데이터베이스의 데이터에서 파생되고 추출 된 기록 데이터가 포함되며 데이터웨어 하우스에는 텍스트 파일 및 기타 문서와 같은 다른 소스의 데이터

"데이터 마이닝"이란 무엇입니까? :

이 지식이 무엇인지에 대한 예비 가설없이 데이터에 대한 지식을 전산화하고 수동으로 검색합니다. 데이터 마이닝은 또한 데이터 소유자에게 이해 가능하고 유용한 새로운 방식으로 데이터를 요약하는 논리적 관계를 찾기 위해 많은 양의 데이터 (일반적으로 많은 양)를 분석하는 프로세스로 정의됩니다. . "모델"을 데이터 마이닝에서 얻은 관계 및 요약 데이터라고합니다. 데이터 마이닝은 일반적으로 데이터 마이닝 이외의 목적으로 얻은 데이터 (예 : 은행의 거래 데이터베이스)를 처리합니다. 즉, 마이닝 방법은 데이터 자체가 수집되는 방식에는 영향을 미치지 않습니다. 이는 데이터 마이닝이 통계와 다른 영역 중 하나이므로 이러한 이유로 데이터 마이닝 프로세스를 2 차 통계 프로세스라고합니다. 정의는 또한 데이터의 양이 일반적으로 많음을 나타내지 만, 데이터의 양이 적 으면 정기적 인 통계적 방법을 사용하여 분석하는 것이 가장 좋습니다.

많은 양의 데이터를 처리 할 때 데이터의 개별 지점을 식별하는 방법, 합리적인 시간에 데이터를 분석하는 방법 및 명백한 관계가 데이터의 특성에 사실을 반영하는지 여부를 결정하는 방법과 같은 새로운 문제가 발생합니다. . 일반적으로 데이터 세트의 일부인 데이터가 추출되며, 목표는 일반적으로 결과를 모든 데이터로 일반화하는 것입니다 (예 : 향후 수요를 예측하기 위해 제품 소비자의 현재 데이터 분석). 소비자). 데이터 마이닝의 목표 중 하나는 대량의 데이터를 줄이거 나 압축하여 일반화없이 간단한 데이터를 표현하는 것입니다.