데이터 마이닝은 방대한 양의 데이터에서 지식을 추출하거나 마이닝하는 것을 정의합니다. 데이터 마이닝은 일반적으로 엄청난 양의 데이터가 저장되고 처리되는 곳에서 사용됩니다. 예를 들어, 은행 시스템은 데이터 마이닝을 사용하여 지속적으로 처리되는 엄청난 양의 데이터를 저장합니다. 데이터 마이닝에서 데이터의 숨겨진 패턴은 여러 범주에 따라 유용한 데이터 조각으로 고려됩니다. 이 데이터는 데이터 웨어하우스가 포함된 영역에서 이를 분석하여 수집하고 데이터 마이닝 알고리즘을 수행합니다. 이 데이터는 가치를 줄이고 수익을 높이는 효과적인 결정

데이터 마이닝 기능은 데이터 마이닝 작업에서 발견해야 하는 패턴 유형을 나타내는 데 사용됩니다. 일반적으로 데이터 마이닝 작업은 기술 및 예측의 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 설명적 마이닝 작업은 데이터베이스에 있는 데이터의 공통 기능을 정의하고 예측적 마이닝 작업은 예측을 개발하기 위해 현재 정보에 대한 추론을 수행합니다. 다음과 같은 다양한 데이터 마이닝 기능이 있습니다 - 데이터 특성화 - 데이터의 객체 클래스의 일반적인 특성을 요약한 것입니다. 사용자 지정 클래스에 해당하는 데이터는 일반적으로 데이터베이스 쿼

데이터 마이닝은 많은 양의 데이터에서 지식을 추출하거나 마이닝하는 것을 말합니다. 데이터 마이닝은 일반적으로 엄청난 양의 데이터가 저장되고 처리되는 곳에서 사용됩니다. 데이터 마이닝은 데이터베이스 시스템, 통계, 머신 러닝, 시각화 및 데이터 과학과 같은 일련의 분야가 결합된 학제 간 분야입니다. 사용된 데이터 마이닝 접근 방식에 따라 신경망, 퍼지 및/또는 대략적인 집합 이론, 지식 표현, 귀납적 논리 프로그래밍 또는 고성능 컴퓨팅과 같은 다른 분야의 기술이 적용될 수 있습니다. 마이닝할 데이터 유형 또는 주어진 데이터 마이닝

데이터 마이닝은 통계 및 수학적 기법을 포함한 패턴 인식 기술을 사용하여 저장소에 저장된 많은 양의 데이터를 전송하여 유용한 새로운 상관 관계, 패턴 및 추세를 찾는 프로세스입니다. 의심하지 않은 관계를 발견하고 데이터 소유자에게 논리적이고 도움이 되는 새로운 방법으로 기록을 요약하기 위한 사실 데이터 세트의 분석입니다. 데이터 마이닝 작업은 데이터 마이닝 시스템에 입력되는 데이터 마이닝 쿼리의 디자인에서 정의할 수 있습니다. 데이터 마이닝 쿼리는 데이터 마이닝 작업 프리미티브의 조건으로 표현됩니다. 이러한 기본 요소를 통해 사용

데이터 마이닝 시스템은 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스 시스템과 통합되어 효과적인 상태에서 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 마이닝 시스템은 데이터베이스 시스템과 같은 다른 데이터 시스템과 통신하는 데 필요한 환경에서 작동합니다. 다음과 같은 이러한 시스템을 통합할 수 있는 가능한 통합 계획이 있습니다. - 커플링 없음 − 결합 없음은 데이터 마이닝 시스템이 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스 시스템의 기능을 사용하지 않을 것임을 정의합니다. 특정 소스(파일 시스템 포함)에서 데이터를 검색하고 일부 데이터 마이닝 알고리즘을

데이터 마이닝은 통계 및 수학적 기법을 포함한 패턴 인식 기술을 사용하여 저장소에 저장된 많은 양의 데이터를 공유하여 유용한 새로운 상관 관계, 패턴 및 추세를 찾는 절차입니다. 의심하지 않은 관계를 발견하고 데이터 소유자에게 논리적이고 도움이 되는 새로운 방법으로 기록을 요약하기 위한 사실 데이터 세트의 분석입니다. 데이터 마이닝과 관련된 다양한 문제는 다음과 같습니다 - 개인정보 보호 문제 − 이것은 기술의 비즈니스가 아닌 사회적인 비즈니스와 관련된 근본적인 문제입니다. 싱글 프라이버시 문제입니다. 데이터 마이닝을 통해

데이터 마이닝은 통계 및 수학적 기법을 포함한 패턴 인식 기술을 사용하여 저장소에 저장된 많은 양의 데이터를 공유하여 유용한 새로운 상관 관계, 패턴 및 추세를 찾는 절차입니다. 의심하지 않은 관계를 발견하고 데이터 소유자에게 논리적이고 도움이 되는 새로운 방법으로 기록을 요약하기 위한 사실 데이터 세트의 분석입니다. 데이터베이스 소유자에게 명확하고 유익한 결과를 얻기 위해 처음에는 알려지지 않은 규칙성 또는 관계를 찾기 위해 다량의 정보를 선택, 탐색 및 모델링하는 절차입니다. 컴퓨터 알고리즘이나 통계 기법의 사용에 국한되지

데이터 정리는 누락된 값을 채우고, 잡음이 있는 데이터를 평활화하고, 이상값을 분석 및 제거하고, 데이터의 불일치를 제거하여 데이터를 정리하는 것을 정의합니다. 때때로 여러 세부 수준의 데이터가 필요한 것과 다를 수 있습니다. 예를 들어 20-30, 30-40, 40-50의 연령 범위가 필요할 수 있고 가져온 데이터에는 생년월일이 포함됩니다. 데이터를 적절한 유형으로 분할하여 데이터를 정리할 수 있습니다. 데이터 정리 유형 다음과 같은 다양한 유형의 데이터 정리가 있습니다 - 결측값 − 누락된 값은 적절한 값으로 채워집니다.

이번 포스팅에서는 DBMS의 일반화와 전문화의 차이점을 알아보도록 하겠습니다. 일반화 상향식 접근 방식을 사용하여 작동합니다. 스키마의 크기가 줄어듭니다. 일반적으로 엔터티 그룹에 적용됩니다. 상속은 일반화에 사용되지 않습니다. 여러 항목 집합에서 그룹화를 만드는 프로세스로 정의할 수 있습니다. 두 개 이상의 하위 항목 집합을 결합하여 상위 수준 항목 집합을 생성합니다. 공통 기능 중 일부는 결과적인 상위 수준 엔터티 집합에서 얻습니다. Union 운영에 필요한 엔티티 간의 차이점과 유사점

이 포스트에서는 데이터 마이닝과 데이터 웨어하우징의 차이점을 이해할 것입니다. 데이터 마이닝 데이터 패턴을 결정하는 데 사용되는 프로세스입니다. 데이터 집합에서 유용한 데이터를 추출하는 일반적인 방법으로 이해할 수 있습니다. 이 과정에서 데이터가 반복적으로 분석됩니다. 의미 있는 데이터를 추출하기 위해 기업가와 엔지니어가 수행합니다. 패턴 인식을 포함한 많은 기술을 사용하여 데이터의 패턴을 식별합니다. 시스템에서 발생할 수 있는 원치 않는 오류를 감지하는 데 도움이 됩니다. 다른 통계 데이터 처

이번 포스트에서는 스타 스키마와 눈송이 스키마의 차이점을 알아보도록 하겠습니다. 스타 스키마 차원의 계층 구조는 차원 테이블에 저장됩니다. 여기에는 차원 테이블로 둘러싸인 팩트 테이블이 포함됩니다. 이 스키마에서 단일 조인은 팩트 테이블과 차원 테이블 간의 관계를 생성합니다. 단순한 데이터베이스 디자인입니다. 높은 수준의 데이터 중복성이 있습니다. 큐브 처리가 빠릅니다. 단일 차원 테이블에는 집계된 데이터가 포함됩니다. 비정규화된 데이터 구조입니다. 쿼리는 다른 스키마에 비해 빠르게

이번 포스팅에서는 트리거와 프로시저의 차이점을 알아보도록 하겠습니다. 트리거 데이터베이스의 테이블에서 INSERT, DELETE, UPDATE와 같은 이벤트가 발생할 때 암시적으로 호출됩니다. 트리거 중첩은 테이블을 사용하여 수행할 수 있습니다. 트리거는 다른 트리거 내에서 호출하거나 정의할 수 없습니다. COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT와 같은 트랜잭션 문은 트리거를 사용할 수 없습니다. 참조 무결성을 유지하는 데 사용됩니다. 이것은 테이블에서 수행된 활동의 기록을 유지함으로써 수행

이 게시물에서는 스택과 힙의 차이점을 이해할 것입니다. 스택 선형 데이터 구조입니다. 메모리는 연속(연속) 블록에 할당됩니다. 스택에 대한 메모리는 컴파일러의 명령을 사용하여 자동으로 할당 및 할당 해제됩니다. 스택을 구축하고 유지 관리하는 데 비용이 적게 듭니다. 구현하기 쉽습니다. 크기가 고정되어 있습니다. 따라서 유연하지 않습니다. 유일한 단점은 크기가 고정되어 있기 때문에 메모리가 부족하다는 것입니다. 모든 블록이 점유되지 않으면 메모리도 낭비됩니다. 스택 요소에 액세스하는 데

이 게시물에서 우리는 멀티미디어와 하이퍼미디어의 차이점을 이해할 것입니다 - 멀티미디어 다양한 형태의 정보 표현을 나타냅니다. 선형 및 비선형의 두 가지 유형이 있습니다. 하이퍼텍스트를 자체와 결합하여 하이퍼미디어를 형성합니다. 상호 작용 및 상호 작용을 기반으로 합니다. 멀티미디어 전달 시스템으로 알려진 자체 전달 시스템이 필요합니다. 여러 기기에 걸쳐 정보를 형태로 저장하는 미디어와 콘텐츠의 조합입니다. 하이퍼미디어 하이퍼텍스트의 확장으로 간주할 수 있습니다. 텍스트 기반이 아닙니다

이 포스트에서 우리는 USART와 UART 모드의 차이점을 이해할 것입니다 - USART(범용 동기/비동기 수신기/송신기) 반이중 모드를 사용합니다. USART의 속도는 UART에 비해 더 빠릅니다. 데이터 신호와 시계를 사용하여 작동합니다. 데이터는 블록 형태로 전송됩니다. UART와 유사하게 작동할 수 있습니다. UART에 비해 복잡합니다. 수신기는 송신기의 전송 속도를 알 필요가 없습니다. 마스터와 클럭 신호로 정보를 얻기 때문입니다. 데이터는 명확한(특정) 속도로 전송됩니다.

이 포스트에서 우리는 SIMD와 MIMD의 차이점을 이해할 것입니다 - 심드 단일 명령 다중 데이터의 약자입니다. 메모리가 덜 필요합니다. MIMD에 비해 가격이 저렴합니다. 단일 디코더가 있습니다. 잠재(암묵) 동기화를 사용합니다. 동기식 프로그래밍 기법입니다. MIMD에 비해 간단합니다. 성능 면에서 MIMD만큼 효율적이지 않습니다. MIMD Multiple Instruction Multiple Data의 약자입니다. 더 많은 메모리가 필요합니다. SIMD에 비해 비

이 게시물에서 우리는 SATA와 PATA의 차이점을 이해할 것입니다 - 파타 Parallel Advanced Technology Attachment의 약자입니다. 40핀 커넥터입니다. 비싸요. 데이터 전송 속도가 느립니다. 더 많은 전력을 소모합니다. 케이블 크기가 큽니다. 핫스왑 기능은 제공되지 않습니다. 외장 하드 드라이브는 PATA와 함께 사용할 수 없습니다. SATA Serial Advanced Technology Attachment의 약자입니다. 7핀 커넥터입니다.

이 게시물에서 우리는 카디널리티와 모달리티의 차이점을 이해할 것입니다 - 카디널리티 테이블 행 간의 최대 연관 수에 대해 알려줍니다. 일대일, 일대다, 다대다 등 다양한 유형이 있습니다. 1:1은 객체 A의 발생이 객체 B의 단 한 번의 발생과 관련될 수 있고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 일대다에서는 객체 A의 발생이 객체 B의 다중 발생과 관련될 수 있지만 객체 B는 객체 A의 단일 발생과 관련될 수 있습니다. 다대다 방식은 객체 A가 여러 번 발생하는 경우 객체 B가 여러 번 발생할 수 있으며 그

문제 Python에서 불변 데이터 구조를 구현해야 합니다. 소개.. 불변 데이터 구조는 여러 사람이 동시에 병렬 프로그래밍에서 데이터 조각을 수정하는 것을 방지하려는 경우에 매우 편리합니다. 가변 데이터 구조(예:Array)는 언제든지 변경할 수 있지만 불변 데이터 구조는 변경할 수 없습니다. 그것을 하는 방법.. 변경할 수 없는 데이터 구조를 처리하는 방법을 단계별로 보여드리겠습니다. 예시 # STEP 01 - 가변 배열 생성.# 배열 정의atp_players =[Murray, Nadal, Djokovic]print(f **

Floyd 주기는 주어진 단일 연결 목록에서 주기를 감지하는 주기 감지 알고리즘 중 하나입니다. Floyd Cycle 알고리즘에는 처음에 머리를 가리키는 두 개의 포인터가 있습니다. 토끼와 거북이 이야기에서 토끼는 거북이보다 2배 빠르게 움직이며 토끼가 길의 끝에 도달할 때마다 거북이는 길의 중간에 도달합니다. 알고리즘 List의 헤드 노드에서 Hare와 Tortoise를 초기화합니다. 처음에는 토끼가 거북이보다 두 배 빠르게 움직입니다. 토끼와 거북이 둘 다 움직여서 토끼가 연결 목록의 끝에 도달했는지 확인하고