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श्रेणीबद्ध डेटा के लिए डिस्क्रीटाइजेशन और कॉन्सेप्ट हायरार्की जनरेशन की तकनीकें क्या हैं?

श्रेणीबद्ध डेटा असतत डेटा हैं। श्रेणीबद्ध विशेषताओं में मानों की एक निश्चित संख्या होती है, जिसमें मानों के बीच कोई क्रम नहीं होता है, जिसमें भौगोलिक क्षेत्र, नौकरी श्रेणी, और आइटम प्रकार शामिल हैं। श्रेणीबद्ध डेटा के लिए कॉन्सेप्ट हायरार्की की पीढ़ी के लिए विभिन्न विधियां निम्नलिखित हैं:

  • उपयोगकर्ताओं या विशेषज्ञों द्वारा स्कीमा स्तर पर विशेषताओं के आंशिक क्रम का स्पष्ट विनिर्देश: श्रेणीबद्ध विशेषताओं या आयामों के लिए कॉन्सेप्ट हायरार्की में आमतौर पर विशेषताओं का एक समूह होता है। एक उपयोगकर्ता या पेशेवर स्कीमा स्तर पर विशेषताओं के आंशिक या कुल क्रम को परिभाषित करके कॉन्सेप्ट हायरार्की को आसानी से परिभाषित कर सकता है।

उदाहरण के लिए, एक रिलेशनल डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस के आयाम क्षेत्र में सड़क, शहर, प्रांत या राज्य, और देश जैसे विशेषताओं का समूह शामिल हो सकता है। स्कीमा स्तर पर इन विशेषताओं के बीच कुल क्रम को परिभाषित करके एक हायरार्की को परिभाषित किया जा सकता है, जिसमें सड़क < शहर < प्रांत या राज्य < देश शामिल है।

  • स्पष्ट डेटा समूहन द्वारा हायरार्की के एक हिस्से का विनिर्देश: यह कॉन्सेप्ट हायरार्की के एक हिस्से की मैन्युअल परिभाषा है। एक बड़े डेटाबेस में, मान स्पष्ट गणना द्वारा पूरी कॉन्सेप्ट हायरार्की को परिभाषित करना अवास्तविक है। इसके विपरीत, मध्यवर्ती-स्तर के डेटा के एक छोटे हिस्से के लिए स्पष्ट समूहन को आसानी से परिभाषित किया जा सकता है।

  • विशेषताओं के एक सेट का विनिर्देश, लेकिन उनके आंशिक क्रम का नहीं: एक उपयोगकर्ता कॉन्सेप्ट हायरार्की बनाने वाली विशेषताओं के एक सेट को परिभाषित कर सकता है, लेकिन स्पष्ट रूप से उनके आंशिक क्रम को नहीं बता सकता। सिस्टम एक सार्थक कॉन्सेप्ट हायरार्की बनाने के लिए विशेषता क्रम को स्वचालित रूप से उत्पन्न करने का प्रयास कर सकता है।

यह अवलोकन पर आधारित है, दी गई विशेषता सेट में प्रति विशेषता कई विशिष्ट मानों के आधार पर एक कॉन्सेप्ट हायरार्की स्वचालित रूप से बनाई जा सकती है। सबसे अधिक विशिष्ट मानों वाली विशेषता हायरार्की के सबसे निचले स्तर पर स्थित होती है। एक विशेषता के जितने कम विशिष्ट मान होते हैं, वह उत्पन्न कॉन्सेप्ट हायरार्की में उतनी ही ऊंची होती है। यह ह्यूरिस्टिक नियम कुछ मामलों में अच्छा काम करता है। उत्पन्न हायरार्की के विश्लेषण के बाद, आवश्यकता पड़ने पर उपयोगकर्ताओं या पेशेवरों द्वारा कुछ स्थानीय-स्तरीय स्वैपिंग या समायोजन का उपयोग किया जा सकता है।

  • केवल विशेषताओं के आंशिक सेट का विनिर्देश: उपयोगकर्ता को इस बारे में अस्पष्ट विचार हो सकता है कि हायरार्की में क्या शामिल किया जाना चाहिए, उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता नाम केवल पहला और अंतिम नाम निर्दिष्ट कर सकता है और मध्य नाम शामिल नहीं कर सकता। इस तरह के आंशिक रूप से निर्दिष्ट हायरार्की को डेटाबेस डिजाइन में डेटा सिमेंटिक्स स्थापित करके मजबूत सिमेंटिक कनेक्शन वाली विशेषताओं को एक साथ जोड़कर प्रबंधित किया जाता है।

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