| Файлдын түрү | APK |
|---|---|
| Нускасы | 1.1 |
| Publisher | PapershipApp |
| Чыккан датасы | 2020-ж., 8-май |
| Кошулган күнү | 2020-ж., 8-май |
| Os талаптар | Android |
| Талаптар | Requires Android 4.1 and up |
| Жалпы жүктөлүүлөр | 0 |
| Баасы | Free |
Сүрөттөмө
Маалыматтарды казып алуу - бул машина үйрөнүү, статистика жана маалымат базасы тутумдарынын кесилишиндеги ыкмаларды камтыган чоң маалымат топтомдорундагы үлгүлөрдү ачуу процесси. Маалыматтарды казып алуу - информатика илиминин жана статистикасынын дисциплиналар аралык чакан тармагы, жалпы максаты маалымат топтомунан маалыматты (акылдуу ыкмалар менен) алуу жана маалыматты андан ары колдонуу үчүн түшүнүктүү структурага айландыруу. Маалыматтарды казып алуу - бул "маалымат базаларында билимди табуу" процессинин же KDD талдоо кадамы. Чийки талдоо кадамынан тышкары, ал ошондой эле маалымат базасын жана маалыматтарды башкаруу аспектилерин, маалыматтарды алдын ала иштетүүнү, моделди жана тыянактарды, кызыктуулук метрикаларын, татаалдыкты эске алууларды, ачылган структураларды кийинки иштетүүнү, визуализацияны жана онлайн жаңыртууларды камтыйт.
"Маалыматтарды казып алуу" термини жаңылыштык, анткени максат маалыматтардын өзүн казып алуу эмес, чоң көлөмдөгү маалыматтардан үлгүлөрдү жана билимдерди алуу болуп саналат. Бул ошондой эле кеп болуп саналат жана көп учурда масштабдуу маалыматтардын же маалыматты иштеп чыгуунун (жыйноо, алуу, сактоо, талдоо жана статистика) ар кандай формасына, ошондой эле компьютердик чечимдерди колдоо тутумунун, анын ичинде жасалма интеллекттин (мисалы, машина) ар кандай колдонулушуна колдонулат. окуу) жана бизнес-интеллект. Маалыматтарды казып алуу китеби: Java менен практикалык машина үйрөнүү куралдары жана ыкмалары (көбүнчө машина үйрөнүү материалдарын камтыйт) башында жөн гана практикалык машина үйрөнүү деп аталчу жана маалыматтарды иштетүү термини маркетингдик себептерден улам гана кошулган. Көбүнчө көбүрөөк жалпы терминдер (чоң масштабдуу) маалыматтарды талдоо жана аналитика же чыныгы методдорго кайрылганда, жасалма интеллект жана машинаны үйрөнүү ылайыктуу.
Маалыматтарды казып алуунун иш жүзүндөгү милдети – бул маалымат жазууларынын топтору (кластердик талдоо), адаттан тыш жазуулар (аномалияларды аныктоо) жана көз карандылыктар (ассоциация эрежелерин казуу, ырааттуу түрдө казып алуу). Бул, адатта, мейкиндик индекстери сыяктуу маалымат базасынын ыкмаларын колдонууну камтыйт. Бул үлгүлөр андан кийин киргизилген маалыматтардын кыскача түрү катары каралышы мүмкүн жана андан аркы талдоодо же, мисалы, машинаны үйрөнүүдө жана болжолдуу аналитикада колдонулушу мүмкүн. Мисалы, маалыматтарды казып алуу кадамы маалыматтардагы бир нече топторду аныкташы мүмкүн, алар андан кийин чечимди колдоо системасы тарабынан так болжолдоо натыйжаларын алуу үчүн колдонулушу мүмкүн. Маалыматтарды чогултуу, маалыматтарды даярдоо, натыйжаларды чечмелөө жана отчет берүү да маалыматтарды казып алуу кадамынын бир бөлүгү эмес, бирок кошумча кадамдар катары жалпы KDD процессине таандык.
Маалымат кампасы бир нече гетерогендик булактардан алынган маалыматтарды интеграциялоо жолу менен курулат.
Бул аналитикалык отчеттуулукту, структураланган жана/же атайын суроо-талаптарды жана чечим кабыл алууну колдойт. Бул окуу куралы маалыматтарды кампасынын бардык зарыл түшүнүктөрүн түшүндүрүү үчүн этап-этабы менен мамилени кабыл алат.
Категориялардын үйрөткүч жыйнактары төмөндө келтирилген жана бардык темаларды камтыйт, Like,
Маалыматтар кампасы
Маалымат кампасы түшүнүктөрү
Маалымат кампасы тутумунун процесстери
Берилиштер кампасы архитектурасы
Маалымат кампасы терминологиясы
Маалымат кампасын жеткирүү процесси
Көп өлчөмдүү OLAP маалымат кампасы
Маалымат кампасы схемалары
Маалымат кампасы тестирлөө
Берилиштер кампасы келечектеги аспектилери
Маалымат кампасы интервью суроолору
Маалымат кампасын бөлүү стратегиясы
Берилиштер кампасы метадайындар түшүнүктөрү
Data Warehouse Data Marting
Маалыматтар кампасы системасынын менеджерлери
Маалымат кампасы процессинин менеджерлери
Маалымат кампасы коопсуздугу
Маалымат кампасын жөндөө
жана башкалар
