プログラミング
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記述的データマイニングと予測的データマイニングの違い

この投稿では、記述的データマイニングと予測的データマイニングの違いを理解します。

記述的データマイニング

  • 保存されたデータを分析することで、過去に何が起こったのかを理解しようとします。

  • 提供されるデータは正確です。

  • 標準のレポートを提供します。

  • また、アドホックレポートも提供します。

  • リアクティブなアプローチを使用しています。

  • データ集約とデータマイニングを使用します。

  • ターゲットデータセット内のデータの特性について説明します。

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    などの質問

    • 何が起こったの？

    • 問題はどこにありますか？

    • この問題の頻度はどれくらいですか？

予測データマイニング

  • 過去のデータ分析を使用して、将来何が起こる可能性があるかを理解しようとします。

  • 正確な結果ではない可能性があります。

  • 予測モデリング、予測、シミュレーション、アラートで使用されます。

  • 統計と予測方法を使用します。

  • プロアクティブなアプローチを使用しています。

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    などの質問

    • 次に何が起こりますか？

    • トレンドが続くとどうなるでしょうか？

    • どのような行動を取る必要がありますか？


  1. グラフとツリーの違い

    プログラミングでは、データ型は、ユーザーが使用することを目的としたデータの種類と性質を示します。これは、コンパイラまたはインタプリタが処理するデータ型であり、メインメモリに対応する格納場所を提供します。データを保存するために、データの性質に応じて異なるデータ構造を導入しました。データは主に線形クラスと非線形クラスに分類されるため、特に非線形データの場合、理解を深めるためにそのようなデータを表すグラフとツリーの概念があります。 グラフとツリーの両方が非線形データを表すために使用されたため、両方がノードとエッジで構成されているため、いくつかの共通の特性を共有していますが、以下にリストされている両

  2. データ型とデータ構造の違い

    私たちが知っているように、プログラミングは完全にデータを中心に展開します。これは、すべてのビジネスロジックが実装されるデータであり、アプリケーションまたはプロジェクトの機能を構成するデータの流れです。そのため、最適化された使用のためにデータを整理して保存し、優れたデータモデルを使用して効果的なプログラミングを行うことが非常に重要になります。 一般に、データ型とデータ構造はどちらもデータの性質と編成を扱うのと同じように見えますが、2つのうち、1つはデータの種類と性質を表し、もう1つはそのデータを保存できるコレクションを表します。 データ型とデータ構造の重要な違いは次のとおりです Sr。