Мазмұны:
Бейне: Деректерді өндірудегі деректердің қандай түрлері бар?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Қандай деректер түрін өндіруге болатынын талқылайық:
- Жалпақ файлдар.
- Реляциялық мәліметтер базасы.
- Деректер қоймасы.
- Транзакциялық деректер базалары.
- Мультимедиялық мәліметтер базасы.
- Кеңістіктік мәліметтер базасы.
- Уақыт сериясының деректер қоры.
- World Wide Web (WWW)
Осылайша, деректерді өңдеуде деректердің қандай түрлері бар?
Деректер түрлері
- Реляциялық мәліметтер қоры.
- Мәліметтер қоймалары.
- Жетілдірілген МҚ және ақпарат қоймалары.
- Объектіге бағытталған және объектілік реляциялық мәліметтер базасы.
- Транзакциялық және кеңістіктік мәліметтер базасы.
- Гетерогенді және бұрынғы мәліметтер базасы.
- Мультимедиялық және ағындық деректер базасы.
- Мәтіндік мәліметтер қоры.
Сондай-ақ, деректер көздерінің әртүрлі түрлері қандай? Олар екеу деректер көздерінің түрлері : машина деректер көздері және файл деректер көздері . Екеуінде де бұл туралы ұқсас ақпарат бар көзі -ның деректер , олар бұл ақпаратты сақтау тәсілімен ерекшеленеді. Осы айырмашылықтарға байланысты олар біршама қолданылады әртүрлі әдептілік.
Сонда деректердің әртүрлі түрлері қандай?
Деректер түрлері & Өлшем шкалалары: номиналды, реттік, интервал және қатынас. Статистикада төртеуі бар деректер өлшеу шкалалары: номиналды, реттік, интервалдық және қатынас. Бұл жай ғана қосалқы санаттарға бөлу тәсілдері деректердің әртүрлі түрлері (бұл жерде статистикалық мәліметтерге шолу деректер түрлері ).
Деректерді өндірудің мақсаты қандай?
Деректерді өндіру , деп те аталады деректер немесе білімді ашу, талдау процесі болып табылады деректер және оны бизнес шешімдерін хабардар ететін түсінікке айналдыру. Деректерді өндіру бағдарламалық қамтамасыз ету ұйымдарға талдау жасауға мүмкіндік береді деректер үлгілерді анықтау үшін бірнеше көздерден.
Ұсынылған:
Электр қосқыштарының қандай түрлері бар?
Қосылым түрлеріне USB, желілік кабель, HDMI, DVI, RCA, SCSI, тақтаға орнату, аудио, коаксиалды, кабель және т.б. кіреді. Көбінесе бейне және дыбысты, автомобиль қолданбаларын, есептеулерді және ПХД құрылғыларын өңдейтін көптеген тұтынушылық электроникада қолданылады
Деректерді өндірудегі кластерлеудің талаптары қандай?
Кластерлеу алгоритмі қанағаттандыруы тиіс негізгі талаптар: масштабтау мүмкіндігі; атрибуттардың әртүрлі түрлерімен жұмыс істеу; ерікті пішінді кластерлерді табу; енгізу параметрлерін анықтау үшін домендік білімге қойылатын минималды талаптар; шумен және шектен тыс факторлармен күресу мүмкіндігі;
Деректерді өндірудегі кластерлік талдау дегеніміз не?
Кластерлеу – абстрактілі объектілер тобын ұқсас объектілердің кластарына айналдыру процесі. Есте сақтау керек нүктелер. Деректер нысандарының кластерін бір топ ретінде қарастыруға болады. Кластерлік талдау кезінде біз алдымен деректердің ұқсастығына қарай деректер жинағын топтарға бөлеміз, содан кейін топтарға белгілерді тағайындаймыз
Деректерді өндірудегі көпқабатты перцептрон дегеніміз не?
Көпқабатты перцептрон (MLP) – алға бағытталған жасанды нейрондық желінің (ANN) класы. Кіріс түйіндерін қоспағанда, әрбір түйін сызықты емес белсендіру функциясын пайдаланатын нейрон болып табылады. MLP оқыту үшін кері таралу деп аталатын бақыланатын оқыту әдісін пайдаланады
Деректерді өндірудегі жақындық дегеніміз не?
Жақындық өлшемдері ұқсастық пен ұқсастық өлшемдеріне жатады. Ұқсастық пен ұқсамаушылық маңызды, өйткені олар кластерлеу, жақын көршілерді жіктеу және аномалияларды анықтау сияқты деректерді өндірудің бірқатар әдістерімен қолданылады