プログラミング

データウェアハウジングは、複数のソースからデータを収集して処理し、ビジネスに有意義なビジネス洞察を与えることができるアプローチです。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。データウェアハウスの開発に

フォーカスされたWebクローラーは、Webの比較的狭いセグメントを定義する特定の主題のセットに関するページを調査、取得、索引付け、およびサポートするハイパーテキストシステムです。ハードウェアとWebリソースへの投資はごくわずかですが、実行することが比較的少ないという理由だけで、かなりのカバレッジを迅速に管理します。 焦点を絞ったWebクローラーは、トピック分類に埋め込まれた例から関連性を識別することを学習する分類子と、インターネット上のトピックの見晴らしの良い場所を認識する蒸留器によって実行されます。 焦点を絞ったWebクローラーは、垂直検索エンジンを使用して、ターゲットトピックに固有のW

フォーカスされたWebクローラーには、次のようなさまざまなコンポーネントがあります- シード検出器 −シード検出器のサービスは、最初のn個のURLをフェッチすることにより、definiteキーワードのシードURLを決定することです。シードページは、PageRankアルゴリズム、ヒットアルゴリズム、またはそれと同じアルゴリズムに応じて識別され、優先度が割り当てられます。 クローラーマネージャー − Crawler Managerは、ハイパーテキストアナラ​​イザーに続くシステムの重要なコンポーネントです。コンポーネントは、グローバルWebからファイルをダウンロードします。 URLリポジトリ内

Webマイニングは、データマイニング技術を使用して、Webベースのレコードとサービス、サーバーログ、およびハイパーリンクから処理することにより、一般にWebの助けを借りて有益なパターンの傾向とデータを抽出するプロセスを定義します。 Webマイニングの目的は、情報を収集および分析して重要な洞察を得ることにより、Webレコードでデザインを見つけることです。 Webマイニングは、インターネットへの適応データマイニングアプローチのソフトウェアと見なすことができますが、データマイニングは、知識発見プロセスに固定された一般的な構造化データのパターンを発見するためのアルゴリズムのアプリケーションとして定義

Web構造マイニングは、データでリンクされたWebページや直接リンク接続の関係を認識できるツールです。この構造化データは、Webページのデータベース技術を介してWeb構造スキーマを提供することで検出できます。 この接続により、検索エンジンは、検索クエリに関連付けられたデータを、コンテンツが置かれているWebサイトから接続しているWebページに直接プルできます。この完了は、スパイダーがWebサイトをスキャンし、ホームページを取得してから、参照接続を介してデータを接続し、目的の情報を含む特定のページを表示する必要があるために行われます。 Webマイニングは、適応されたデータマイニング手法をWe

Webコンテンツマイニングはテキストマイニングと呼ばれます。コンテンツマイニングとは、Webページのテキスト、画像、グラフを参照してマイニングし、検索クエリに対するコンテンツの関連性を判断することです。 このブラウジングは、構造マイニングによるWebページのクラスタリングの後に行われ、提案されたクエリとの関連性の方法に応じて結果をサポートします。 ワールドワイドウェブ上で利用可能な大量のデータを使用して、コンテンツマイニングは、クエリ内のキーワードへの適用性が最も高い順に、検索エンジンへの結果リストをサポートします。 これは、標準言語のテキストから重要なデータを抽出するフェーズとして定義

Webマイニングは、知識の学習または導出を目的とした、Webベースのデータへの機械学習（データマイニング）アプローチのアプリケーションです。 Webマイニングの方法論は、次の3つの異なる要素のいずれかに定義できます- Web使用状況マイニング − Web使用マイニングは、WebページのWebアクセスデータのセットを有効にする一種のWebマイニングです。この使用状況データは、アクセスされたWebページにつながる方向をサポートします。 このデータは、Webサーバーを介して接続ログに自動的に収集されます。 CGIスクリプトは、リファラーログ、ユーザーサブスクリプションデータ、調査ログなどの有用な

PageRankは、人間の興味に注意を払いながら、Webページを客観的かつ機械的に評価するための方法です。 Web検索エンジンは、経験の浅いクライアントや従来のランキングサービスを操作するページで整理する必要があります。 Webページの複製可能な性質をカウントするいくつかの評価方法は、操作の影響を受けません。 タスクは、Webのハイパーリンク構造を利用して、すべてのWebページのグローバルな重要度ランキングを作成することです。このランキングはPageRankと呼ばれます。 Webのメカニズムは、約1億5000万のノード（Webページ）と17億のエッジ（ハイパーリンク）を持つグラフに依存して

これは、クエリを管理し、クエリを最も効果的なデータソースに転送することでクエリを高速化するプロセスです。このプロセスにより、通常はクエリの実行をスケジュールすることにより、すべてのシステムリソースが最も効果的に使用されるようになります。クエリ管理プロセスは、生成する集計を決定するために使用される実際のクエリプロファイルを監視します。 このプロセスは、データウェアハウスがエンドユーザーに利用可能になっている間は常に動作します。このプロセスには主要な連続したステップはなく、常に稼働している一連の施設があります。 クエリの送信 −要約されたデータを含むデータウェアハウスは、特定のクエリに応答する

OLAPは、On-LineAnalyticalProcessingの略です。 OLAPは、アナリスト、マネージャー、およびエグゼクティブが、生の情報から実際の次元を反映するように変更された情報のさまざまなビューで、高速で一貫性のあるインタラクティブなアクセスを通じてデータへの洞察を得ることができるようにするソフトウェアテクノロジーの要素です。クライアントが学んだ企業。 OLAPを使用すると、ユーザーはデータやその他の分析クエリのオンライン記述または比較要約を生成できます。これは、分析を目的とした多次元レコードの収集、保存操作、および複製を可能にするソフトウェアおよびテクノロジーの要素を指定し

OLAPツールには次の3つの主要なカテゴリがあります- MOLAP −MOLAPは多次元OLAPを表します。データストレージユニットとしてタプルをサポートします。 MOLAPは、専用のn次元配列ストレージエンジンとOLAPミドルウェアを適用してデータを処理します。したがって、OLAPクエリは、関連する多次元ビュー（データキューブ）に直接アドレス指定することで完了します。 この構造は、トランザクション情報の集計への事前計算に重点を置いているため、クエリの実行パフォーマンスが高速になります。特に、MOLAPは、ロード時に各階層レベルで集計されたメジャーを事前に計算して保存し、これらの値を保

OLAPは、On-LineAnalyticalProcessingの略です。 OLAPは、アナリスト、マネージャー、およびエグゼクティブが、生の情報から実際の次元を反映するように変更された情報のさまざまなビューで、高速で一貫性のあるインタラクティブなアクセスを通じてデータへの洞察を得ることができるようにするソフトウェアテクノロジーの要素です。クライアントが学んだ企業。 OLAPを使用すると、ユーザーはデータやその他の分析クエリのオンライン記述または比較要約を生成できます。これは、分析を目的とした多次元データの収集、保存操作、および複製を可能にするソフトウェアおよびテクノロジーの要素を指定しま

OLAPは、On-LineAnalyticalProcessingの略です。 OLAPは、アナリスト、マネージャー、およびエグゼクティブが、生の情報から実際の次元を反映するように変更されたデータのさまざまなビューで、高速で一貫性のあるインタラクティブなアクセスを通じてデータへの洞察を得ることができるようにするソフトウェアテクノロジーの要素です。クライアントが学んだ企業。 OLAPサーバーは、データが保存される方法や場所を気にすることなく、データウェアハウスやデータマートからの多次元情報をビジネスユーザーに提供します。 OLAPサーバーの物理的な構造と実行では、データストレージの問題を考慮する

これは、クエリを管理し、クエリを最も効果的なデータソースに転送することでクエリを高速化するプロセスです。このプロセスにより、通常はクエリの実行をスケジュールすることにより、すべてのシステムリソースが最も効果的に使用されるようになります。クエリ管理プロセスは、生成する集計を決定するために使用される実際のクエリプロファイルを監視します。 このプロセスは、データウェアハウスがエンドユーザーにアクセス可能に作成されることを常に提供します。このプロセスには主要な連続したステップはなく、常に稼働している一連の施設があります。 OLAPは、アナリスト、マネージャー、およびエグゼクティブが、生データから実

OLAPサーバーには、次のようなさまざまな機能があります- 多次元の概念図 −エンタープライズデータのユーザービューは多次元です。 OLAPモデルの概念図は多次元である必要があります。多次元モデルは、一次元モデルの場合よりも簡単かつ直感的に操作できます。 透明性 −ユーザーは、データのソースに関係なく、OLAPエンジンから完全な値を取得できる必要があります。 OLAPシステムのテクノロジー、基盤となるデータベース、コンピューティングアーキテクチャ、および入力データソースの異質性は、使い慣れたフロントエンド環境とツールの生産性と習熟度を維持するために、ユーザーに対して透過的である必要がありま

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。 データマイニングをアウトソーシングすることで、すべての作業をより迅速に、低い運用コストで実行できます。特

データウェアハウジングは、ビジネスに重要なビジネス洞察を与えるために、複数のソースからデータを収集して処理するために一般的に使用されるアプローチです。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

バックアップとリカバリは、損失の方法でレコードをバックアップし、データ損失のためにそのデータリカバリを可能にするシステムをセットアップするプロセスを定義します。データのバックアップには、データの削除や破損の場合に適用できるように、コンピューター情報のコピーとアーカイブが必要でした。 バックアップの目的は、プライマリデータに障害が発生した場合に更新できるデータのコピーを作成することです。一次データ障害は、ハードウェアまたはソフトウェアの障害、データの破損、または悪意のある攻撃（ウイルスまたはマルウェア）を含む人為的なイベント、または情報の偶発的な削除の結果である可能性があります。バックアップコ

バギング バギングは、ブートストラップ集約とも呼ばれます。これは、ノイズの多いデータセット内の分散を減らすために一般的に使用されるアンサンブル学習方法です。バギングでは、トレーニングセット内のデータのランダムなサンプルが置換されて選択されます。つまり、単一のデータポイントを複数回選択できます。 いくつかのデータサンプルが生成された後、これらの弱いモデルは個別にトレーニングされ、タスクの回帰または分類の要素に依存します。たとえば、これらの予測の平均により、より効率的な見積もりが得られます。 ランダムフォレストは、バギングの延長です。レコードのランダムなサブセットを予測するには、もう1つのス

データマイニング 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。 データマイニングでは、データの隠されたパターンが複数のカテゴリに従って考慮され、有用なデータになります。このデータは、データウェアハウスを含む領域で分析のために集められ、データマイニングアルゴリズムが実行されます。このデータは、価値を削減し、収益を増やす効果