डेटा माइनिंग बड़ी मात्रा में डेटा से ज्ञान निकालने या खनन करने को परिभाषित करता है। डेटा माइनिंग का उपयोग आमतौर पर उन जगहों पर किया जाता है जहां बड़ी मात्रा में डेटा सहेजा और संसाधित किया जाता है। उदाहरण के लिए, बैंकिंग प्रणाली बड़ी मात्रा में डेटा को बचाने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग करती है जिसे

डेटा माइनिंग फ़ंक्शंस का उपयोग डेटा माइनिंग कार्यों में खोजे जाने वाले पैटर्न के प्रकार का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है। सामान्य तौर पर, डेटा माइनिंग कार्यों को वर्णनात्मक और भविष्य कहनेवाला सहित दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है। वर्णनात्मक खनन कार्य डेटाबेस में डेटा की सामान्य विशे

डेटा माइनिंग से तात्पर्य बड़ी मात्रा में डेटा से ज्ञान निकालने या खनन करने से है। डेटा माइनिंग का उपयोग आम तौर पर उन जगहों पर किया जाता है जहां बड़ी मात्रा में डेटा सहेजा और संसाधित किया जाता है। डेटा माइनिंग एक अंतःविषय क्षेत्र है, जो डेटाबेस सिस्टम, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा

डेटा माइनिंग सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों सहित पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करके, रिपॉजिटरी में सहेजे गए डेटा की एक उच्च मात्रा के माध्यम से उपयोगी नए सहसंबंध, पैटर्न और प्रवृत्तियों को खोजने की प्रक्रिया है। यह अनपेक्षित संबंधों की खोज करने के लिए तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है और डेटा स्वामी के

डेटा माइनिंग सिस्टम को डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस सिस्टम के साथ एकीकृत किया जाता है ताकि यह अपने कार्यों को प्रभावी उपस्थिति में कर सके। एक डेटा माइनिंग सिस्टम एक ऐसे वातावरण में काम करता है जिसे डेटाबेस सिस्टम जैसे अन्य डेटा सिस्टम के साथ संचार करने की आवश्यकता होती है। ऐसी संभावित एकीकरण योजनाएं हैं

डेटा माइनिंग सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों सहित पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करके, रिपॉजिटरी में सहेजे गए डेटा की एक उच्च मात्रा के माध्यम से साझा करके उपयोगी नए सहसंबंध, पैटर्न और प्रवृत्तियों को खोजने की प्रक्रिया है। यह अनपेक्षित संबंधों की खोज करने के लिए तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है और डेटा

डेटा माइनिंग सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों सहित पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करके, रिपॉजिटरी में सहेजे गए डेटा की एक उच्च मात्रा के माध्यम से साझा करके उपयोगी नए सहसंबंध, पैटर्न और प्रवृत्तियों को खोजने की प्रक्रिया है। यह अनपेक्षित संबंधों की खोज करने के लिए तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है और डेटा

डेटा की सफाई, लापता मानों को भरकर, शोर वाले डेटा को सुचारू करके, आउटलेर्स का विश्लेषण और हटाकर और डेटा में विसंगतियों को दूर करके डेटा को साफ करने के लिए परिभाषित करता है। कभी-कभी विवरण के कई स्तरों पर डेटा आवश्यक से भिन्न हो सकता है, उदाहरण के लिए, इसमें 20-30, 30-40, 40-50 की आयु सीमा की आवश्यकता

इस पोस्ट में, हम DBMS में सामान्यीकरण और विशेषज्ञता के बीच के अंतर को समझेंगे। सामान्यीकरण यह बॉटम-अप अप्रोच का उपयोग करके काम करता है। स्कीमा का आकार छोटा कर दिया गया है। यह आम तौर पर संस्थाओं के समूह पर लागू होता है। सामान्यीकरण में वंशानुक्रम का उपयोग नहीं किया जाता है। इसे एक ऐसी

इस पोस्ट में, हम डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग के बीच के अंतर को समझेंगे। डेटा माइनिंग यह डेटा पैटर्न निर्धारित करने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया है। इसे डेटा के एक सेट से उपयोगी डेटा निकालने की एक सामान्य विधि के रूप में समझा जा सकता है। इस प्रक्रिया में डेटा का बार-बार विश्लेषण

इस पोस्ट में, हम स्टार स्कीमा और स्नोफ्लेक स्कीमा के बीच के अंतर को समझेंगे। स्टार स्कीमा आयामों के पदानुक्रम एक आयामी तालिका में संग्रहीत किए जाते हैं। इसमें एक तथ्य तालिका होती है जो आयाम तालिकाओं से घिरी होती है। इस स्कीमा में, एक एकल जुड़ाव एक तथ्य तालिका और किसी भी आयाम तालिका के बीच स

इस पोस्ट में, हम ट्रिगर और एक प्रक्रिया के बीच के अंतर को समझेंगे। ट्रिगर जब किसी डेटाबेस की तालिका में INSERT, DELETE, और UPDATE जैसी कोई घटना घटित होती है, तो इसे परोक्ष रूप से लागू किया जाता है। एक तालिका का उपयोग करके ट्रिगर्स की नेस्टिंग प्राप्त की जा सकती है। एक ट्रिगर को किसी अन्य ट्

इस पोस्ट में हम स्टैक और हीप के बीच के अंतर को समझेंगे स्टैक यह एक रैखिक डेटा संरचना है। मेमोरी एक सन्निहित (निरंतर) ब्लॉक में आवंटित की जाती है। स्टैक के लिए मेमोरी को कंपाइलर के निर्देशों का उपयोग करके स्वचालित रूप से आवंटित और हटा दिया जाता है। स्टैक बनाने और बनाए रखने में कम खर्च होत

इस पोस्ट में, हम मल्टीमीडिया और हाइपरमीडिया के बीच के अंतर को समझेंगे - मल्टीमीडिया यह सूचना प्रतिनिधित्व के विभिन्न रूपों का प्रतिनिधित्व करता है। यह दो प्रकारों में उपलब्ध है:रैखिक और गैर-रैखिक। यह हाइपरटेक्स्ट को अपने साथ जोड़कर हाइपरमीडिया बनाता है। यह परस्पर क्रिया और अन्तरक्रियाशील

इस पोस्ट में, हम USART और UART मोड के बीच के अंतर को समझेंगे - USART (यूनिवर्सल सिंक्रोनस/एसिंक्रोनस रिसीवर/ट्रांसमीटर) हाफ-डुप्लेक्स मोड का उपयोग किया जाता है। UART की तुलना में USART की गति अधिक है। यह काम करने के लिए डेटा सिग्नल के साथ-साथ घड़ी का भी उपयोग करता है। डेटा को ब्लॉक के प्

इस पोस्ट में हम SIMD और MIMD के बीच के अंतर को समझेंगे - सिमड यह सिंगल इंस्ट्रक्शन मल्टीपल डेटा के लिए है। इसके लिए कम मेमोरी की आवश्यकता होती है। यह MIMD की तुलना में सस्ता है। इसका एक ही डिकोडर है। यह गुप्त (मौन) तुल्यकालन का उपयोग करता है। यह एक सिंक्रोनस प्रोग्रामिंग तकनीक है।

इस पोस्ट में हम SATA और PATA के बीच के अंतर को समझेंगे - पाटा यह समानांतर उन्नत प्रौद्योगिकी अनुलग्नक के लिए है। यह एक 40 पिन कनेक्टर है। यह महंगा है। डेटा ट्रांसफर की गति कम है। यह अधिक बिजली की खपत करता है। केबल का आकार बड़ा है। यह हॉट स्वैपिंग फीचर के साथ नहीं आता है। बाहर

इस पोस्ट में, हम कार्डिनैलिटी और मॉडेलिटी के बीच के अंतर को समझेंगे - कार्डिनैलिटी यह तालिकाओं की पंक्तियों के बीच संघों की अधिकतम संख्या के बारे में बताता है। विभिन्न प्रकार हैं:एक-से-एक, एक-से-अनेक, अनेक-से-अनेक। एक से एक वह है जहां वस्तु ए की घटना वस्तु बी की एक और केवल एक घटना से संबंधि

समस्या आपको पायथन में अपरिवर्तनीय डेटा संरचनाओं को लागू करने की आवश्यकता है। परिचय.. जब आप एक ही समय में समानांतर प्रोग्रामिंग में डेटा के एक टुकड़े को संशोधित करने वाले कई लोगों को रोकना चाहते हैं तो अपरिवर्तनीय डेटा संरचनाएं बहुत आसान होती हैं। परिवर्तनशील डेटा संरचनाएं (जैसे ऐरे) को किसी भी समय

फ़्लॉइड साइकिल किसी एकल लिंक की गई सूची में चक्र का पता लगाने के लिए चक्र का पता लगाने वाले एल्गोरिदम में से एक है। फ़्लॉइड साइकिल एल्गोरिथम में, हमारे पास दो पॉइंटर्स हैं जो शुरू में सिर पर इंगित करते हैं। हरे और कछुआ की कहानी में, हरे कछुए की तुलना में दुगनी गति से चलता है, और जब भी खरगोश रास्ते