अवधारणा विवरण (Concept Description)
अवधारणा विवरण डेटा माइनिंग का एक निश्चित प्रकार है। यह डेटा के एक सेट को परिभाषित करता है जिसमें लगातार खरीदार, स्नातक उम्मीदवार, आदि शामिल हैं। यह डेटा के लक्षण वर्णन और तुलना का वर्णन करता है। इसे कक्षा विवरण के रूप में भी जाना जाता है जब वर्णन की जाने वाली अवधारणा को ऑब्जेक्ट्स की एक कक्षा के रूप में परिभाषित किया जाता है। इन विवरणों को डेटा लक्षण वर्णन की सहायता से निर्धारित किया जा सकता है।
डेटा लक्षण वर्णन लक्ष्य कक्षा के डेटा की सामान्य विशेषताओं का सारांश है। एक विशिष्ट उपयोगकर्ता-परिभाषित कक्षा से संबंधित डेटा आमतौर पर एक डेटाबेस क्वेरी द्वारा पुनर्प्राप्त किया जाता है। डेटा लक्षण वर्णन का आउटपुट बार चार्ट, कर्व्स, पाई चार्ट, और लाइव ग्राफ आदि जैसे कई रूपों में प्रस्तुत किया जा सकता है।
लक्षण वर्णन डेटा के एक दिए गए सेट का संक्षिप्त सारांश प्रदान करता है, जबकि अवधारणा या कक्षा तुलना दो या अधिक डेटा सेट्स की तुलना करने वाले विवरण प्रदान करती है।
OLAP
OLAP का अर्थ है On-Line Analytical Processing। OLAP सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकी का एक वर्गीकरण है जो विश्लेषकों, प्रबंधकों, और प्रशासन को कच्ची जानकारी से परिवर्तित डेटा के संभावित दृश्यों की एक बड़ी विविधता में त्वरित, नियमित, इंटरैक्टिव पहुंच के माध्यम से डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का अधिकार देता है जो उपयोगकर्ताओं द्वारा प्राप्त उद्यम की वास्तविक आयामिता को दर्शाता है।
OLAP सर्वर वर्तमान व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को डेटा वेयरहाउस या डेटा मार्ट से बहुआयामी डेटा प्रदान करता है, बिना इस चिंता के कि डेटा कैसे या कहाँ सहेजा जाता है। OLAP सर्वर की भौतिक संरचना और प्रदर्शन को डेटा भंडारण मुद्दों पर विचार करना चाहिए।
बड़े डेटाबेस में अवधारणा विवरण और OLAP टूल्स की तुलना
| बड़े डेटाबेस में अवधारणा विवरण | OLAP टूल्स |
|---|---|
| डेटाबेस विशेषताएं कई प्रकार की हो सकती हैं, जैसे संख्यात्मक, गैर-संख्यात्मक, स्थानिक, टेक्स्ट, या छवि। | डेटा वेयरहाउस और OLAP टूल्स एक बहुआयामी डेटा मॉडल पर स्थापित हैं जो डेटा को डेटा क्यूब के रूप में देखता है, विशेषताओं को माप बनाता है और आयामों को गैर-संख्यात्मक डेटा तक सीमित करता है। |
| एकत्रीकरण के साथ, डेटाबेस में अवधारणा विवरण विशेषताओं के जटिल डेटा प्रकारों को प्रबंधित कर सकते हैं। | OLAP डेटा विश्लेषण के लिए एक सरलीकृत मॉडल को परिभाषित करता है, क्योंकि इसकी संभावित आयाम और माप प्रकारों पर शर्त है। |
| डेटा माइनिंग में अवधारणा विवरण को एक अधिक स्वचालित प्रक्रिया की आवश्यकता होती है जो उपयोगकर्ताओं को यह तय करने में सहायता करती है कि किन विशेषताओं को विश्लेषण में शामिल किया जाना चाहिए, और किस हद तक दिए गए डेटा को सामान्यीकृत किया जाना चाहिए ताकि डेटा का दिलचस्प सारांश बनाया जा सके। | डेटा वेयरहाउस में OLAP एक सरल उपयोगकर्ता-नियंत्रित प्रक्रिया है। आयामों का चयन और OLAP ऑपरेशंस का अनुप्रयोग, जिसमें ड्रिल-डाउन, रोल-अप, स्लाइसिंग, और डाइसिंग शामिल हैं, उपयोगकर्ताओं द्वारा पर्यवेक्षित और नियंत्रित किए जाते हैं। OLAP में, उपयोगकर्ताओं को OLAP ऑपरेशंस की एक लंबी श्रृंखला को परिभाषित करने की आवश्यकता होती है। |
