डेटा वेयरहाउसिंग एक तकनीक है जिसका उपयोग मुख्य रूप से विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने के लिए किया जाता है ताकि व्यवसाय को सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि मिल सके। एक डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से प्रबंधन निर्णयों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सरल शब्दों में, एक डेटा वेयर

ऑपरेशनल डेटाबेस ऑपरेशनल डेटाबेस डेटा वेयरहाउस के लिए डेटा का स्रोत है। इसमें व्यवसाय के सामान्य संचालन को चलाने के लिए उपयोग किया जाने वाला विस्तृत डेटा होता है। डेटा आमतौर पर अपडेट के रूप में बदलता है और अंतिम लेनदेन के नवीनतम मूल्य को दर्शाता है। इसे OLTP (ऑनलाइन ट्रांजैक्शन प्रोसेसिंग डेटाबेस) भी

डेटा वेयरहाउसिंग एक तकनीक है जिसका उपयोग मुख्य रूप से विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने के लिए किया जाता है ताकि व्यवसाय को सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि मिल सके। एक डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से प्रबंधन निर्णयों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सरल शब्दों में, एक डेटा वेयर

डेटा वेयरहाउस के प्रमुख घटक निम्नलिखित हैं: डेटा स्रोत (Data Sources) डेटा स्रोत रिकॉर्ड के एक इलेक्ट्रॉनिक भंडार को परिभाषित करते हैं जिसमें प्रशासनिक उपयोग या विश्लेषण के लिए रुचि का डेटा शामिल होता है। इसमें मेनफ्रेम डेटाबेस (जैसे IBM DB2, ISAM, Adabas, Teradata), क्लाइंट-सर्वर डेटाबेस (जैसे Ter

डेटा वेयरहाउसिंग एक तकनीक है जिसका उपयोग मुख्य रूप से विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने के लिए किया जाता है ताकि व्यवसाय को सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि मिल सके। एक डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से प्रबंधन निर्णयों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सरल शब्दों में, एक डेटा वेयर

एक डेटा वेयरहाउस को तीन दृष्टिकोणों का उपयोग करके बनाया जा सकता है: टॉप-डाउन दृष्टिकोण बॉटम-अप दृष्टिकोण दोनों दृष्टिकोणों का संयोजन टॉप-डाउन दृष्टिकोण पूर्ण डिजाइन और योजना के साथ शुरू होता है। यह उन मामलों में उपयोगी है जहां तकनीक परिष्कृत और परिचित है, और जहां हल की जाने वाली व्यावसायिक समस्या

डेटा वेयरहाउस में आमतौर पर तीन-स्तरीय (टियर) आर्किटेक्चर होता है जिसमें शामिल हैं: बॉटम टियर (Bottom Tier): एक वेयरहाउस डेटाबेस सर्वर जो लगभग हमेशा एक रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम होता है। बैक-एंड टूल्स और उपयोगिताओं का उपयोग ऑपरेशनल डेटाबेस या अन्य बाहरी स्रोतों (बाहरी सलाहकारों द्वारा समर्थित उपयोगकर्

डेटा वेयरहाउसिंग एक तकनीक है जिसका उपयोग मुख्य रूप से विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने के लिए किया जाता है ताकि व्यवसाय को सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि मिल सके। एक डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से प्रबंधन निर्णयों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सरल शब्दों में, एक डेटा वेयर

डेटा इंटीग्रेशन कई असमान स्रोतों से डेटा को संयोजित करने का चरण है। डेटा इंटीग्रेशन लागू करते समय, डेटा अतिरेक, असंगति, डुप्लीकेशन आदि पर काम करना चाहिए। डेटा माइनिंग में, डेटा इंटीग्रेशन एक डेटा प्री-प्रोसेसिंग तकनीक है जिसमें कई विषम डेटा स्रोतों से डेटा को सुसंगत डेटा में मर्ज करना शामिल है ताकि

डेटा ट्रांसफॉर्मेशन में, डेटा को खनन के लिए उपयुक्त रूपों में परिवर्तित या संयोजित किया जाता है। डेटा ट्रांसफॉर्मेशन में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैं: डेटा ट्रांसफॉर्मेशन के प्रकार स्मूथिंग (Smoothing) यह डेटा से शोर को हटाने का काम करता है। ऐसी विधियों में बिनिंग, रिग्रेशन, और क्लस्टरिंग शामिल है

डेटा माइनिंग को एक बड़े डेटाबेस में चयनित डेटा पर लागू किया जाता है। जब बड़ी मात्रा में डेटा पर विश्लेषण और खनन किया जाता है, तो प्रसंस्करण में बहुत लंबा समय लगता है, जो इसे अव्यावहारिक और अव्यवहार्य बना देता है। डेटा विश्लेषण के लिए प्रसंस्करण समय को कम करने के लिए, डेटा कमी तकनीकों का उपयोग मूल डे

विशेषता उपसमुच्चय चयन अप्रासंगिक या अनावश्यक विशेषताओं (या आयामों) को हटाकर डेटा सेट का आकार कम करता है। इसका उद्देश्य विशेषताओं का एक न्यूनतम सेट खोजना है जिससे डेटा वर्गों का परिणामी संभाव्यता वितरण मूल वितरण के जितना संभव हो उतना करीब हो, जो सभी विशेषताओं का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है। कम वि

आयामीता कमी में, मूल डेटा के कम या संपीड़ित प्रतिनिधित्व को प्राप्त करने के लिए डेटा एन्कोडिंग या परिवर्तन लागू किए जाते हैं। यदि संपीड़ित डेटा से मूल डेटा को बिना किसी जानकारी की हानि के पुनर्निर्मित किया जा सकता है, तो डेटा कमी को लॉसलेस (lossless) कहा जाता है। यदि पुनर्निर्मित डेटा केवल मूल डेटा

संख्यात्मकता कमी में, डेटा वॉल्यूम को डेटा प्रतिनिधित्व के एक वैकल्पिक, छोटे रूप को चुनकर कम किया जाता है। ये तकनीकें पैरामीट्रिक या नॉन-पैरामीट्रिक हो सकती हैं। पैरामीट्रिक विधियों के लिए, डेटा का अनुमान लगाने के लिए एक मॉडल का उपयोग किया जाता है, ताकि वास्तविक डेटा के बजाय केवल डेटा पैरामीटर्स को

प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) मशीन लर्निंग में आयामीता कमी के लिए उपयोग किया जाने वाला एक अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम है। यह एक सांख्यिकीय प्रक्रिया है जो सहसंबद्ध विशेषताओं के अवलोकनों को ऑर्थोगोनल डेटा की सहायता से रैखिक रूप से असहसंबद्ध विशेषताओं के संग्रह में बदल देती है। ये नई परिवर्तित

आयामीता कमी (Dimensionality Reduction) आयामीता कमी में, मूल डेटा के कम या संपीड़ित प्रतिनिधित्व को प्राप्त करने के लिए डेटा एन्कोडिंग या परिवर्तनों का उपयोग किया जाता है। यदि संपीड़ित डेटा से मूल डेटा को बिना किसी डेटा हानि के पुनर्जीवित किया जा सकता है, तो डेटा कमी को लॉसलेस (lossless) कहा जाता है।

डेटा डिस्क्रीटाइजेशन तकनीकों का उपयोग किसी सतत विशेषता के मानों की संख्या को कम करने के लिए किया जाता है, जिसमें उस विशेषता की सीमा को अंतरालों में विभाजित किया जाता है। अंतराल लेबलों का उपयोग वास्तविक डेटा मानों को पुनर्स्थापित करने के लिए किया जा सकता है। यह एक सतत विशेषता के कई मानों को कम संख्या

लागू डेटा रेंज की व्यापक विविधता और डेटा मूल्यों के लगातार अपडेट के कारण संख्यात्मक विशेषताओं के लिए कॉन्सेप्ट हायरार्की को परिभाषित करना जटिल और श्रमसाध्य है। संख्यात्मक डेटा के लिए कॉन्सेप्ट हायरार्की जनरेशन के विभिन्न तरीके निम्नलिखित हैं:बिनिंग - बिनिंग परिभाषित संख्या के बिन्स के आधार पर एक टॉप

इस पोस्ट में, हम AI में फॉरवर्ड रीजनिंग और बैकवर्ड रीजनिंग के बीच अंतर को समझेंगे:फॉरवर्ड रीजनिंगयह एक डेटा-चालित कार्य है।यह नए डेटा से शुरू होता है।उद्देश्य एक निष्कर्ष ढूंढना है जो अनुसरण करेगा।यह एक अवसरवादी दृष्टिकोण का उपयोग करता है।यह कारण से परिणाम की ओर प्रवाहित होता है।इनफेरेंस इंजन दिए गए

डेटा माइनिंग रिपॉजिटरी में सहेजे गए भारी मात्रा में डेटा के माध्यम से स्थानांतरित करके उपयोगी नए सहसंबंधों, पैटर्न और प्रवृत्तियों को खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग किया जाता है जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकें शामिल हैं। यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है ताकि अनपेक