空間データウェアハウスの構築と利用に関する課題は何ですか？
空間データウェアハウスの構築と利用に関しては、いくつかの難しい問題があります。最初の課題は、異種のソースとシステムからの空間情報を統合することです。空間データは通常、さまざまなデータ形式を使用してさまざまな業界企業や政府機関に保存されます。
データ形式は、構造固有（たとえば、ラスターベースとベクトルベースの空間データ、オブジェクト指向モデルとリレーショナルモデル、さまざまな空間ストレージおよびインデックス構造）だけでなく、ベンダー固有（たとえば、ベンダー固有）（例：ESRI、MapInfo、Intergraph）。異種の空間データの統合と交換に関する膨大な作業が行われ、空間データの統合と空間データウェアハウスの構築への道が開かれました。
2番目の課題は、空間データウェアハウスでの高速で柔軟なオンライン分析処理の実現です。スタースキーマモデルは、簡潔で整理されたウェアハウス構造をサポートし、OLAPサービスをサポートするため、空間データウェアハウスのモデリングに最適です。ただし、空間ウェアハウスでは、ディメンションとメジャーの両方に空間要素を含めることができます。
非空間次元 −非空間ディメンションには、非空間データのみが含まれます。非空間次元の温度と嵐は、倉庫で生成される可能性があります。たとえば、それぞれに非空間データが含まれているため、その一般化は非空間的です（温度の場合は「ホット」、降水量の場合は「ウェット」を含む）。
空間から非空間への次元 −空間から非空間への次元は、プリミティブレベルのデータが空間であるが、特定の高レベルから始まる一般化が非空間になる次元です。
空間から空間への次元 −空間から空間への次元は、プリミティブレベルとそのすべての高レベルの一般化されたデータが空間である次元です。たとえば、次元equi _temperature領域には、0〜5度（摂氏）、5〜10度などをカバーする領域を含む、その一般化のすべてと同様に、空間データが含まれます。
空間データキューブには、次の2種類のメジャーがあります-
数値測定 −数値メジャーには数値データのみが含まれます。たとえば、空間データウェアハウスの1つのメジャーは、地域の月間収益である可能性があります。これにより、ロールアップで、年別、郡別などの総収益を評価できます。数値メジャーは、分配法則、代数法則、および全体論に分類できます。 。
空間測定 −空間メジャーには、空間オブジェクトへのポインターのコレクションが含まれます。たとえば、同じ範囲の気温と降水量を持つ領域の空間データキューブの一般化（またはロールアップ）では、同じセルにグループ化され、そのように形成されたメジャーには、それらの領域への一連のポインターが含まれます。
非空間データキューブ −非空間データキューブには、非空間ディメンションと数値メジャーのみが含まれます。空間データキューブに空間ディメンションが含まれているが、空間メジャーが含まれていない場合、ドリルやピボットを含むそのOLAP操作。非空間データキューブの場合と同様の側面で実行できます。
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外れ値検出の課題は何ですか？
外れ値は、別の構造によって生成されたかのように、本質的に残りのオブジェクトから逸脱するデータオブジェクトです。表示を簡単にするために、外れ値ではないデータオブジェクトを「通常の」情報または期待される情報として定義できます。同様に、外れ値を「異常な」データとして定義できます。 外れ値は、特定のクラスまたはクラスターで組み合わせることができないデータコンポーネントです。これらは、さまざまなデータオブジェクトの一般的な動作からいくつかの動作を持つデータオブジェクトです。この種のデータの分析は、知識を掘り起こすために重要になる可能性があります。 外れ値の検出にはさまざまな課題があります- 通常の
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ステガノグラフィの長所と短所は何ですか？
ステガノグラフィは、他のメッセージ内で秘密にされるべきメッセージの隠蔽を単純化するアプローチです。この結果は、隠されたメッセージ自体の秘密です。ステガノグラフィアプローチは、画像、ビデオファイル、またはオーディオファイルに使用できます。 肉眼では簡単に発明できない文書をオーバーレイすることにより、透かしの中に著作権データを隠す透かしなどのステガノグラフィの使用。これにより、不正行為が回避され、著作権で保護されたメディアの保護が強化されます。 ステガノグラフィの利点 ステガノグラフィの利点は次のとおりです- ステガノグラフィの利点は、メッセージが自分自身に配慮を送信しないことです。どん