FASMI 테스트 수행 방법을 지시하지 않고 특정 방법으로 OLAP 응용 프로그램의 특성을 나타낼 수 있습니다. 빠름 − 시스템이 사용자에게 약 5초 이내에 대부분의 응답을 생성하는 것을 목표로 하고 있으며, 이해할 수 있는 분석은 1초 이상 걸리지 않고 극히 일부는 20초 이상 소요된다고 정의합니다. 네덜란드의 독립적인 연구에 따르면 최종 사용자는 결과가 30초 이내에 수신되지 않으면 프로세스가 거부된 것으로 간주하며 보고 시간이 더 오래 걸릴 것으로 시스템이 필요로 하지 않는 한 ALT+Ctrl+Delete를 누르는 것이

다음과 같은 다양한 웹 기반 도구가 있습니다 - Arbor Essbase 웹 − 이 도구는 드릴업, 다운, 가로질러와 같은 기능을 제공합니다. 슬라이스 및 다이스, 강력한 보고 기능, 모두 OLAP용입니다. 또한 완전한 다중 사용자 동시 쓰기 기능과 같은 데이터 입력을 제공합니다. Arbor Essbase는 서버 제품일 뿐 사용자 패키지가 존재하지 않으므로 자체 데스크톱 클라이언트 버전 시장을 보장합니다. 웹 제품은 관리 및 개발 구조를 복원하지 않지만 쿼리 및 업데이트에 대한 사용자 액세스만 복원합니다. Information

다음과 같은 데이터 큐브의 효율적인 계산을 위한 다음과 같은 일반적인 최적화 기술이 있습니다. 정렬, 해싱 및 그룹화 − 관련 튜플을 재정렬하고 클러스터링하기 위해 차원 속성에 정렬, 해싱 및 그룹화 작업을 사용해야 합니다. 큐브 계산에서 집계는 유사한 차원 값 집합을 공유하는 튜플(또는 셀)에서 구현됩니다. 따라서 이러한 집계의 계산을 촉진하기 위해 이러한 데이터에 액세스하고 그룹화하기 위해 정렬, 해싱 및 그룹화 서비스를 탐색하는 것이 필수적입니다. 예를 들어, 분기별, 요일별, 품목별로 총 매출을 평가할 수 있으며, 튜

다음과 같은 원래 알고리즘의 효율성 개발을 목표로 예상되는 Apriori 알고리즘의 몇 가지 변형이 있습니다. 해시 기반 기술(항목 집합을 해당 버킷으로 해싱) − 해시 기반 기술을 사용하여 후보 k-항목 집합 Ck 1. 예를 들어, 데이터베이스의 각 트랜잭션을 스캔하여 빈번한 1-itemsets,L1 , C1의 후보 1-항목 집합에서 , 각 트랜잭션에 대해 2개 항목 집합을 만들고 해시 테이블 구조의 여러 버킷에 해시(즉, 매핑)하고 동등한 버킷 수를 늘릴 수 있습니다. 거래 감소 k인 j-itemsets에 대한 데이터베이스의 후

다음과 같은 데이터 마이닝 클러스터링의 요구 사항이 있습니다 - 확장성 − 일부 클러스터링 알고리즘은 수백 개 미만의 데이터 개체를 포함하는 작은 데이터 세트에서 잘 작동합니다. 거대한 데이터베이스에는 수백만 개의 개체가 포함될 수 있습니다. 주어진 거대한 데이터 세트의 샘플에 대한 클러스터링은 부분적인 결과를 초래할 수 있습니다. 확장성이 뛰어난 클러스터링 알고리즘이 필요합니다. 다양한 유형의 속성을 처리하는 능력 − 일부 알고리즘은 간격 기반(숫자) 정보를 클러스터링하도록 설계되었습니다. 그러나 응용 프로그램은 이진, 범주(

PAM과 같은 고전적인 k-medoid 분할 알고리즘은 작은 데이터 세트에서는 효율적으로 작동하지만 거대한 데이터 세트에서는 잘 확장되지 않습니다. 더 높은 데이터 세트를 처리할 수 있으며 CLARA(Clustering Large Applications)로 알려진 샘플링 기반 방법을 사용할 수 있습니다. CLARA의 접근 방식은 다음과 같습니다. 샘플이 상당히 무작위로 선택된 경우 원본 데이터 세트를 밀접하게 정의해야 합니다. 선택된 대표 객체(medoids)는 전체 데이터 세트에서 선택되었을 객체와 유사합니다. CLARA는 데이

카멜레온은 동적 모델링을 사용하여 클러스터 쌍 간의 유사성을 결정하는 계층적 클러스터링 알고리즘입니다. ROCK 및 CURE와 같은 두 가지 계층적 클러스터링 알고리즘의 관찰된 약점을 기반으로 변경되었습니다. ROCK 및 관련 디자인은 클러스터 근접성에 관한 데이터를 무시하면서 클러스터 상호 연결성을 강조합니다. CURE 및 관련 설계는 클러스터 근접성을 고려하지만 클러스터 상호 연결성은 무시합니다. 카멜레온에서 클러스터 유사성은 클러스터 내부의 객체가 얼마나 잘 연결되어 있는지와 클러스터의 근접성에 따라 평가됩니다. 특히, 두 클

그리드 기반 클러스터링 방법은 다중 해상도 그리드 데이터 구조를 사용합니다. 그것은 개체 영역을 클러스터링을 위한 모든 작업이 구현되는 그리드 구조를 형성하는 유한한 수의 셀로 양자화합니다. 이 방법의 이점은 빠른 처리 시간으로, 일반적으로 데이터 개체의 수와 무관하며 여전히 양자화된 공간의 각 차원에 있는 여러 셀에만 의존합니다. 그리드 기반 접근 방식의 예로는 그리드 셀에 저장된 통계 데이터를 탐색하는 STING, 웨이블릿 변환 접근 방식을 사용하여 개체를 클러스터링하는 WaveCluster, 고차원 데이터 공간에서 클러스터링

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. 데이터베이스 소유자에게 명확하고 유익한 결과를 얻기 위해 처음에는 알려지지 않은 규칙성 또는 관계를 찾기 위해 다량의 정보를 선택, 탐색 및 모델링하는 절차입니다. 데이터 마이닝은 데이터 과학과 유사합니다. 특

KDD는 데이터베이스의 지식 발견을 나타냅니다. 데이터에서 지식을 발견하는 광범위한 프로세스를 정의하고 명확한 데이터 마이닝 기술의 상위 수준 응용 프로그램을 강조합니다. 인공 지능, 머신 러닝, 패턴 인식, 데이터베이스, 통계, 전문 시스템을 위한 지식 습득, 데이터 시각화 등 여러 분야의 연구자들이 관심을 갖고 있는 분야입니다. KDD 프로세스의 주요 목적은 거대한 데이터베이스의 맥락에서 정보에서 데이터를 추출하는 것입니다. 지식으로 간주되는 것을 인식하기 위해 데이터 마이닝 알고리즘을 사용하여 이를 수행합니다. 데이터베이스의

KDD는 데이터베이스의 지식 발견을 나타냅니다. 데이터에서 지식을 발견하는 광범위한 프로세스를 정의하고 명확한 데이터 마이닝 기술의 상위 수준 응용 프로그램을 강조합니다. 인공 지능, 머신 러닝, 패턴 인식, 데이터베이스, 통계, 전문 시스템을 위한 지식 습득, 데이터 시각화 등 여러 분야의 연구자들이 관심을 갖고 있는 분야입니다. 지식 발견 프로세스는 9단계를 포함하는 반복적이고 상호작용적입니다. 이 프로세스는 모든 단계에서 반복되므로 이전 작업으로 다시 변환해야 할 수 있습니다. 이 프로세스에는 하나의 공식을 제시하거나 각 단

다음과 같은 데이터 마이닝 방법론과 관련된 다양한 사용자 상호 작용 문제가 있습니다. - 데이터베이스에서 다양한 종류의 지식 마이닝 − 다른 사용자는 다른 종류의 지식에 관심을 가질 수 있습니다. 따라서 데이터 마이닝은 데이터 특성화, 식별, 연관, 분류, 클러스터링, 추세 및 편차 분석, 유사성 분석을 포함하는 광범위한 데이터 분석 및 지식 발견 작업을 다루어야 합니다. 다중 추상화 수준에서 대화형 지식 마이닝 − 데이터베이스 내에서 무엇을 찾을 수 있는지 정확히 아는 것은 복잡하기 때문에 데이터 마이닝 프로세스는 대화식이어야

데이터 마이닝은 지각 모델, 분석 모델 및 다중 알고리즘을 사용하여 인간 두뇌의 기술을 시뮬레이션하는 인공 지능의 한 형태입니다. 데이터 마이닝은 기계가 인간의 결정을 내리고 인간의 선택을 할 수 있도록 지원합니다. 데이터 마이닝 도구의 사용자는 의사 결정을 지원하기 위해 기계 규칙, 기본 설정 및 경험을 지시해야 합니다. 데이터 마이닝 메트릭은 다음과 같습니다. - 유용성 − 유용성은 모델이 유용한 데이터를 제공하는지 여부를 알려주는 몇 가지 메트릭을 포함합니다. 예를 들어, 위치 저장과 판매 사이의 상관 관계를 나타내는 데이

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 시스템은 개인을 식별하고 다른 그룹이나 세그먼트로 분류하도록 설계되었습니다. 상업 회사의 측면에서, 그리고 아마도 산업 전체의 측면에서 데이터 마이닝의 사용을 합리적인 이윤 추구의 차별적 기술로 해

다음과 같은 데이터 마이닝의 다양한 과제가 있습니다 - 데이터 마이닝 알고리즘의 효율성 및 확장성 − 데이터베이스의 많은 양의 데이터에서 데이터를 효과적으로 추출할 수 있으므로 지식 발견 알고리즘은 효율적이고 거대한 데이터베이스로 확장 가능해야 합니다. 특히 데이터 마이닝 알고리즘의 실행 시간은 거대한 데이터베이스에서 예측 가능하고 수용 가능해야 합니다. 지수 또는 채널 차수 다항식 복잡성이 있는 알고리즘은 효율적으로 사용되지 않습니다. 데이터 마이닝 결과의 유용성, 확실성 및 표현력 − 식별된 지식은 데이터베이스의 내용을 정확

물리적 또는 추상적인 개체 집합을 동일한 개체의 클래스로 결합하는 프로세스를 클러스터링이라고 합니다. 클러스터는 동일한 클러스터 내에서 서로 동일하고 다른 클러스터의 개체와 다른 데이터 개체 집합입니다. 데이터 개체의 클러스터는 여러 응용 프로그램에서 집합적으로 하나의 그룹으로 간주될 수 있습니다. 클러스터 분석은 필수적인 인간 활동입니다. 클러스터 분석은 이러한 레코드에 대해 수행된 다양한 측정에 따라 동일한 레코드의 그룹 또는 클러스터를 형성하는 데 사용됩니다. 핵심 설계는 분석 목적에 유용할 수 있는 방식으로 클러스터를 정의

다음과 같은 클러스터링의 다양한 응용 프로그램이 있습니다 - 확장성 − 일부 클러스터링 알고리즘은 200개 미만의 데이터 개체를 포함하는 작은 데이터 세트에서 잘 작동합니다. 그러나 거대한 데이터베이스에는 수백만 개의 개체가 포함될 수 있습니다. 주어진 거대한 데이터 세트의 샘플에 대한 클러스터링은 편향된 결과를 초래할 수 있습니다. 확장성이 뛰어난 클러스터링 알고리즘이 필요합니다. 다양한 유형의 속성을 처리하는 능력 − 일부 알고리즘은 간격 기반(숫자) 레코드를 클러스터링하도록 설계되었습니다. 그러나 응용 프로그램은 이

다음과 같은 다양한 클러스터링 방법이 있습니다. - 파티셔닝 방법 - n개의 객체 또는 데이터 튜플의 데이터베이스가 주어지면, 분할 방법은 정보의 k 분할을 조합하며, 여기서 각 분할은 클러스터를 정의하고 k

HOLAP은 하이브리드 OLAP을 나타냅니다. ROLAP의 확장성과 MOLAP의 쿼리 구현 간의 균형을 관리할 수 있으며 일부 상용 OLAP 서버는 HOLAP 방식에 의존합니다. 이 경우 사용자는 MOLAP에 저장할 데이터 부분과 ROLAP에 저장할 데이터 부분을 결정합니다. 예를 들어, 일반적으로 하위 수준의 데이터는 관계형 데이터베이스를 사용하여 저장되고 집계를 포함한 상위 수준의 데이터는 독립적인 MOLAP에 저장됩니다. HOLAP은 OLAP의 다른 구현인 ROLAP(관계형 OLAP)과 MOLAP(다차원 OLAP)의 혼합입니

비트맵 필터는 선택적인 경우에만 유용합니다. 쿼리 최적화 프로그램은 최적화된 비트맵 필터가 도움이 될 만큼 선택적인 시기와 필터가 사용되는 연산자를 결정합니다. 옵티마이저 필드는 스타 조인의 모든 부서에서 최적화된 비트맵 필터를 사용하고 비용 계산 규칙을 ​​사용하여 계획이 가장 작은 예상 구현 비용을 지원하는지 여부를 결정합니다. 최적화된 비트맵 필터가 비선택적이면 일반적으로 예상 비용이 너무 높아 계획이 거부됩니다. 계획에서 최적화된 비트맵 필터를 찾을 위치를 고려할 때 해시 조인 변형에 대한 최적화 프로그램 보기에는 해시 조