プログラミング

データウェアハウジングは、主にさまざまなソースからデータを収集および管理して、ビジネスに有意義なビジネス洞察を与えるために使用される手法です。データウェアハウスは、管理上の意思決定をサポートするように特別に設計されています。 簡単に言うと、データウェアハウスは、組織の運用データベースから独立して維持されるデータベースを定義します。データウェアハウスシステムは、複数のアプリケーションシステムの統合を可能にします。分析用の統合された履歴情報の強固なプラットフォームを提供することにより、データ処理を提供します。 データウェアハウスは、データを多次元空間で一般化および一元化します。データウェアハウ

運用データベース オペレーショナルデータベースは、データウェアハウスのデータソースです。これには、ビジネスの通常の運用を実行するために使用される詳細なデータが含まれています。データは通常、更新が作成されると変更され、最終的なトランザクションの最新の値を反映します。これはOLTP（Online Transactions Processing Databases）とも呼ばれ、動的データをリアルタイムで管理するために使用されます。 運用データベースの要件は、データの操作と表示のメカニズムに効率的にアクセスして、情報の挿入と更新を簡単に制御できることです。 データウェアハウス データウェアハウス

データウェアハウジングは、主にさまざまなソースからデータを収集および管理して、ビジネスに有意義なビジネス洞察を与えるために使用される手法です。データウェアハウスは、管理上の意思決定をサポートするように特別に設計されています。 簡単に言うと、データウェアハウスとは、組織の運用データベースとは別に管理されているデータベースを指します。データウェアハウスシステムは、いくつかのアプリケーションシステムの統合を可能にします。分析用の統合された履歴情報の強固なプラットフォームをサポートすることにより、データ処理を提供します。 データウェアハウスのクエリには、要約されたレベルでの膨大な情報グループの計算

データウェアハウスの主なコンポーネントは次のとおりです- データソース −データソースは、管理用または分析用の対象データを含むレコードの電子リポジトリを定義します。データベースのメインフレーム（IBM DB2、ISAM、Adabas、Teradataなど）、クライアントサーバーデータベース（Teradata、IBM DB2、Oracleデータベース、Informix、Microsoft SQL Serverなど）、PCデータベース（Microsoft Access、 Alpha Five）、スプレッドシート（​​Microsoft Excelなど）およびその他のデータの電子ストレージ。 デ

データウェアハウジングは、主にさまざまなソースからデータを収集および管理して、ビジネスに有意義なビジネス洞察を与えるために使用される手法です。データウェアハウスは、管理上の意思決定をサポートするように特別に設計されています。 簡単に言うと、データウェアハウスは、組織の運用データベースから独立して維持されるデータベースを定義します。データウェアハウスシステムは、複数のアプリケーションシステムの統合を可能にします。分析用の統合された履歴情報の強固なプラットフォームをサポートすることにより、データ処理を提供します。 データウェアハウスのテクノロジーには、データクリーニング、データ統合、オンライン

データウェアハウスは、3つのアプローチを使用して構築できます- トップダウンアプローチ ボトムアップアプローチ 両方のアプローチの組み合わせ トップダウンアプローチは、完全な設計と計画から始まります。テクノロジーが洗練されていて馴染みがあり、解決しなければならないビジネス上の問題が明確でよく理解されている場合に役立ちます。 ボトムアップアプローチは、実験とプロトタイプから始まります。これは、ビジネスモデリングと技術開発の初期段階で有益です。これにより、組織はかなり少ない費用で前進し、重要なコミットメントを作成する前にテクノロジーの利点を計算できます。 組み合わせたア

データウェアハウスには通常、-を含む3レベル（層）アーキテクチャがあります。 最下層 は、比較的常にリレーショナルデータベースシステムであるウェアハウスデータベースサーバーです。バックエンドツールとユーティリティを使用して、運用データベースまたはその他の外部ソース（外部コンサルタントがサポートするユーザープロファイルデータを含む）から最下層にレコードをフィードします。 これらのツールとユーティリティは、データの抽出、クリーニング、変換（たとえば、複数のソースからの同じデータを統一された形式にマージするため）、およびデータウェアハウスを更新するためのロードと更新機能を実装します。デー

データウェアハウジングは、主にさまざまなソースからデータを収集および管理して、ビジネスに有意義なビジネス洞察を与えるために使用される手法です。データウェアハウスは、管理上の意思決定をサポートするように特別に設計されています。 簡単に言うと、データウェアハウスとは、組織の運用データベースとは別に管理されているデータベースを指します。データウェアハウスシステムは、複数のアプリケーションシステムの統合を可能にします。分析用の統合された履歴情報の強固なプラットフォームをサポートすることにより、データ処理を提供します。 データウェアハウスは、多次元領域の情報を一般化および統合します。データウェアハウ

データ統合は、いくつかの異なるソースからのデータを結合するフェーズです。データ統合を実装する際には、データの冗長性、不整合、重複などに対処する必要があります。データマイニングでは、データ統合は、多数の異種データソースからのデータをコヒーレントデータにマージして、統合された視点を保持およびサポートするデータ前処理技術です。情報の。 さまざまなソースからのデータを、データウェアハウジングを含む一貫したデータストアに結合します。これらのソースには、複数のデータベース、データキューブ、フラットファイルなどが含まれる可能性があります。データ統合時に考慮すべき問題が複数あります。 スキーマの統合と

データ変換では、データはマイニングに適した形式に変換または結合されます。データ変換には、次のことが含まれます- スムージング −データからノイズを除去するために機能する可能性があります。このようなメソッドには、ビニング、回帰、およびクラスタリングが含まれます。 集約 −集計では、要約または集計操作がデータに適用されます。たとえば、日次の売上データを集計して、月次および年次の合計金額を計算できます。このフェーズは通常、複数の粒度でデータを分析するためのデータキューブを作成する際に使用されます。 一般化 −一般化では、低レベルまたは「プリミティブ」（生）データが、概念階層を使用して大規模な概

データマイニングは、大量のデータベースで選択されたデータに適用されます。大量のデータに対してデータ分析とマイニングを行うと、処理に非常に長い時間がかかり、非現実的で実行不可能になります。データ分析の処理時間を短縮できます。データ削減手法を使用して、元のデータの整合性を維持することにより、ボリュームがはるかに小さいデータセットの削減された表現を取得します。データを減らすことで、データマイニングプロセスの効率が向上し、同じ分析結果が得られます。 データ削減は、よりコンパクトに定義することを目的としています。データサイズが小さい場合、高度で計算コストの高いアルゴリズムを適用する方が簡単です。データ

属性サブセットを選択すると、無関係または冗長な属性（またはディメンション）が削除され、データセットのサイズが小さくなります。属性サブセットの選択は、データクラスの結果の確率分布が、すべての属性を使用してアクセスする元の分布に可能な限り近くなるように、属性の最小セットを検出することを目的としています。削減された属性セットでのデータマイニングには、追加の利点があります。検出されたパターンで発生する複数の属性を減らし、理解しやすいパターンを作成できるようにします。 n個の属性には、2 nがあります。 可能なサブセット。属性の最適なサブセットを徹底的に検索すると、特にn個のデータクラスと複数のデー

次元削減では、データのエンコードまたは変換を適用して、元のデータの削減または「圧縮」された表現を取得します。情報に障害が発生することなく、圧縮データから元のデータを再構築できる場合、データ削減はロスレスと呼ばれます。再構築されたデータが元のデータの近似値のみである場合、データ削減は不可逆と呼ばれます。 損失を減らすには、次の2つの方法があります- ウェーブレット変換 −離散ウェーブレット変換（DWT）は、データベクトルXに適用されると、ウェーブレット係数の数値的に異なるベクトルX’に変換する線形信号処理技術です。 2つのベクトルは同じ長さです。この手法をデータ削減に使用する場合、各タプ

数の削減では、代替のより小さな形式のデータ表現を選択することにより、データ量が削減されます。これらの手法は、パラメトリックまたはノンパラメトリックの場合があります。パラメトリック法の場合、モデルを使用してデータを推定するため、対数線形モデルなどの実際のデータではなく、データパラメーターのみを保存する必要があります。ノンパラメトリック手法は、ヒストグラム、クラスタリング、サンプリングなど、データの縮小表現を保存するために使用されます。 数を減らすには、次のようなテクニックがあります- 回帰および対数線形モデル −これらのモデルは、特定のデータを概算するために使用できます。線形回帰では、データ

主成分分析は、機械学習の次元削減に使用される教師なし学習アルゴリズムです。これは、直交データのサポートにより、相関のある特徴の観測値を線形に相関のない特徴のコレクションに変換する統計的プロセスです。これらの新しい変換された機能は、主成分として知られています。 これは、探索的データ分析とモデリングの予測に使用される有名なツールです。これは、分散を減らすことによって、特定のデータセットから強力な設計を引き出すためのアプローチです。 PCAは、各属性の分散を処理することによって機能します。これは、高い属性がクラス間の分割を示し、したがって次元が減少するためです。 PCAの実際のアプリケーションに

次元削減 次元削減では、データのエンコードまたは変換を使用して、元のデータの縮小または「圧縮」された描写にアクセスします。データを失うことなく元のデータを圧縮データから再生成できる場合、データ削減はロスレスと呼ばれます。再構築されたデータが元のデータの近似値のみである場合、データ削減は不可逆と呼ばれます。 DWTは、正弦と余弦を含む信号処理技術である離散フーリエ変換（DFT）とほぼ関連しています。一般に、DWTはより優れた非可逆圧縮を実現します。つまり、特定のデータベクトルのDWTとDFTに対して同様の数の係数が維持されている場合、DWTバージョンは元のデータのより正確な近似をサポートしま

データ離散化手法を使用すると、属性の範囲を間隔に分割することにより、特定の連続属性の値の数を減らすことができます。間隔ラベルを使用して、実際のデータ値を復元できます。間隔ラベルの数が少ない連続属性の複数の値を復元できるため、元の情報が減少して単純化されます。 これにより、マイニング結果の簡潔で使いやすい知識レベルの表現が可能になります。離散化手法は、クラスデータを使用するかどうかや、進行する方向（トップダウンとボトムアップ）など、離散化がどのように実装されているかによって分類できます。離散化プロセスがクラスデータを使用する場合、それは教師あり離散化であると言えます。したがって、教師なしです。

適用可能なデータ範囲が幅広く多様であり、データ値が頻繁に更新されるため、数値属性の概念階層を定義するのは複雑で面倒です。数値データの概念階層生成には、次のようなさまざまな方法があります- ビニング −ビニングは、定義された数のビンに基づくトップダウン分割手法です。これらの方法は、数の削減と概念階層の生成のための離散化方法としても使用されます。これらの手法を結果のパーティションに再帰的に使用して、概念階層を作成できます。ビニングはクラスデータを使用しないため、教師なし離散化手法です。ユーザーが指定した数のビン、および外れ値の存在の影響を受けやすくなります。 ヒストグラム分析 −ビニングと同様

この投稿では、AIにおける前向き推論と後向き推論の違いを理解します- 前向き推論 これはデータ駆動型のタスクです。 新しいデータから始まります。 目的は、続く結論を見つけることです。 日和見型のアプローチを使用しています。 それは初期から結果へと流れます。 推論エンジンは、制約に応じて、指定された情報を使用してナレッジベースを検索します。 これらの制約の優先順位は、現在の状態と一致する必要があります。 最初のステップは、システムに1つ以上の制約を与えることです。 ルールは、すべての制約についてナレッジベースで検索されます。 条件を満た

データマイニングは、統計的および数学的手法を含むパターン認識技術を使用して、リポジトリに保存された大量のデータを転送することにより、有用な新しい相関関係、パターン、および傾向を見つけるプロセスです。事実に基づくデータセットを分析して、疑わしい関係を発見し、論理的でデータ所有者に役立つ新しい方法でレコードを要約します。 これは、データベースの所有者にとって明確で有益な結果を得るために、最初は未知である規則性または関係を見つけるための大量の情報の選択、調査、およびモデリングの手順です。 データマイニングはデータサイエンスに似ています。それは、特定の状況で、特定のデータセットに対して、目的を持っ