FASMI टेस्ट (The FASMI Test) यह OLAP एप्लिकेशन की विशेषताओं को एक विशिष्ट विधि में दर्शा सकता है, बिना यह निर्देश दिए कि इसे कैसे किया जाना चाहिए। Fast (तेज) यह परिभाषित करता है कि सिस्टम अधिकांश प्रतिक्रियाओं को उपयोगकर्ताओं को लगभग पांच सेकंड के भीतर उत्पन्न करने के लिए लक्षित है, समझने योग्य विश

विभिन्न वेब-आधारित टूल निम्नलिखित हैं: Arbor Essbase Web यह टूल OLAP के लिए ड्रिलिंग अप, डाउन, अक्रॉस; स्लाइस और डाइस, और शक्तिशाली रिपोर्टिंग जैसी सुविधाएं प्रदान करता है। यह डेटा एंट्री भी प्रदान करता है, जैसे पूर्ण मल्टी-यूजर समवर्ती लिखने की क्षमताएं। Arbor Essbase केवल एक सर्वर उत्पाद है, कोई

डेटा क्यूब के कुशल गणना के लिए निम्नलिखित सामान्य अनुकूलन तकनीकें हैं: सॉर्टिंग, हैशिंग, और ग्रुपिंग (Sorting, hashing, and grouping) - आयाम एट्रिब्यूट पर सॉर्टिंग, हैशिंग, और ग्रुपिंग ऑपरेशन का उपयोग संबंधित टपल को पुनः क्रमबद्ध और क्लस्टर करने के लिए किया जाना चाहिए। क्यूब गणना में, एग्रीगेशन उन

Apriori एल्गोरिदम के कुछ रूपांतर प्रस्तावित किए गए हैं जो मूल एल्गोरिदम की दक्षता विकसित करने को लक्षित करते हैं जो निम्नलिखित हैं: हैश-आधारित तकनीक (hashing itemsets into corresponding buckets) 1। उदाहरण के लिए, डेटाबेस में प्रत्येक लेनदेन को स्कैन करके उम्मीदवार 1-आइटमसेट C₁ से बारंबार 1-आइटमसेट

डेटा माइनिंग में क्लस्टरिंग की निम्नलिखित आवश्यकताएं हैं: स्केलेबिलिटी (Scalability) कुछ क्लस्टरिंग एल्गोरिदम कुछ सौ डेटा ऑब्जेक्ट वाले छोटे डेटा सेट पर अच्छा काम करते हैं। एक विशाल डेटाबेस में लाखों ऑब्जेक्ट शामिल हो सकते हैं। दिए गए विशाल डेटा सेट के नमूने पर क्लस्टरिंग से पक्षपाती परिणाम हो सकते

PAM जैसे क्लासिक k-मेडॉइड्स पार्टीशनिंग एल्गोरिदम छोटे डेटा सेट के लिए कुशलता से काम करते हैं लेकिन विशाल डेटा सेट के लिए अच्छी तरह से स्केल नहीं करते। उच्च डेटा सेट से निपटने के लिए, CLARA (क्लस्टरिंग लार्ज एप्लिकेशन) नामक एक सैंपलिंग-आधारित विधि का उपयोग किया जा सकता है। CLARA के पीछे का दृष्टिको

चमेलियन एक हायरार्किकल क्लस्टरिंग एल्गोरिदम है जो क्लस्टर के जोड़े के बीच समानता तय करने के लिए डायनामिक मॉडलिंग का उपयोग करता है। इसे दो हायरार्किकल क्लस्टरिंग एल्गोरिदम जैसे ROCK और CURE की देखी गई कमजोरियों के आधार पर बदला गया था। ROCK और संबंधित डिजाइन क्लस्टर इंटरकनेक्टिविटी पर जोर देते हुए क्

ग्रिड-आधारित क्लस्टरिंग मेथड एक मल्टी-रिज़ॉल्यूशन ग्रिड डेटा संरचना का उपयोग करते हैं। यह ऑब्जेक्ट क्षेत्रों को कोशिकाओं की एक परिमित संख्या में क्वांटाइज़ करता है जो एक ग्रिड संरचना बनाते हैं जिस पर क्लस्टरिंग के लिए सभी ऑपरेशन लागू किए जाते हैं। इस विधि का लाभ इसका त्वरित प्रसंस्करण समय है, जो आमत

डेटा माइनिंग पैटर्न पहचान प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके भंडारों में संग्रहीत बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से स्थानांतरित करके उपयोगी नए सहसंबंध, पैटर्न और रुझान खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीक शामिल हैं। यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है ताकि अनपेक्षित संबंधों की खोज की

KDD का अर्थ नॉलेज डिस्कवरी इन डेटाबेस है। यह डेटा में ज्ञान खोजने की व्यापक प्रक्रिया को परिभाषित करता है और निश्चित डेटा माइनिंग तकनीकों के उच्च-स्तरीय अनुप्रयोगों पर जोर देता है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, पैटर्न पहचान, डेटाबेस, सांख्यिकी, विशेषज्ञ प्रणालियों के लिए ज्ञान अधिग्रहण, और ड

KDD का अर्थ नॉलेज डिस्कवरी इन डेटाबेस है। यह डेटा में ज्ञान खोजने की व्यापक प्रक्रिया को परिभाषित करता है और निश्चित डेटा माइनिंग तकनीकों के उच्च-स्तरीय अनुप्रयोगों पर जोर देता है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, पैटर्न पहचान, डेटाबेस, सांख्यिकी, विशेषज्ञ प्रणालियों के लिए ज्ञान अधिग्रहण, और ड

डेटा माइनिंग पद्धति से संबंधित विभिन्न उपयोगकर्ता इंटरैक्शन मुद्दे निम्नलिखित हैं: डेटाबेस में विभिन्न प्रकार के ज्ञान का खनन (Mining different kinds of knowledge in databases) विभिन्न उपयोगकर्ता विभिन्न प्रकार के ज्ञान में रुचि रख सकते हैं। इस प्रकार, डेटा माइनिंग को डेटा विश्लेषण और ज्ञान खोज कार

डेटा माइनिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रूपों में से एक है जो मानव मस्तिष्क की तकनीकों का अनुकरण करने के लिए धारणा मॉडल, विश्लेषणात्मक मॉडल, और कई एल्गोरिदम का उपयोग करता है। डेटा माइनिंग मशीनों को मानव निर्णय लेने और मानव विकल्प बनाने में सहायता करता है। डेटा माइनिंग टूल के उपयोगकर्ता को मशीन नियम, वर

डेटा माइनिंग पैटर्न पहचान प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके भंडारों में संग्रहीत बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से स्थानांतरित करके उपयोगी नए सहसंबंध, पैटर्न और रुझान खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीक शामिल हैं। यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है ताकि अनपेक्षित संबंधों की खोज की

डेटा माइनिंग की विभिन्न चुनौतियां निम्नलिखित हैं: डेटा माइनिंग एल्गोरिदम की दक्षता और स्केलेबिलिटी (Efficiency and scalability of data mining algorithms) डेटाबेस में बड़ी मात्रा में डेटा से प्रभावी ढंग से डेटा निकालने के लिए, ज्ञान खोज एल्गोरिदम कुशल और विशाल डेटाबेस के लिए स्केलेबल होने चाहिए। विश

भौतिक या अमूर्त वस्तुओं के एक सेट को समान वस्तुओं के वर्गों में संयोजित करने की प्रक्रिया को क्लस्टरिंग के रूप में जाना जाता है। एक क्लस्टर डेटा ऑब्जेक्ट का एक समूह है जो उसी क्लस्टर के भीतर एक-दूसरे के समान हैं और अन्य क्लस्टर में ऑब्जेक्ट से भिन्न हैं। डेटा ऑब्जेक्ट के एक क्लस्टर को कई एप्लिकेशन म

क्लस्टरिंग के विभिन्न अनुप्रयोग निम्नलिखित हैं: स्केलेबिलिटी (Scalability) - कुछ क्लस्टरिंग एल्गोरिदम छोटे डेटा सेट में अच्छी तरह से काम करते हैं जिनमें 200 से कम डेटा ऑब्जेक्ट होते हैं; हालांकि, एक विशाल डेटाबेस में लाखों ऑब्जेक्ट शामिल हो सकते हैं। दिए गए विशाल डेटा सेट के नमूने पर क्लस्टरिंग से

क्लस्टरिंग के विभिन्न तरीके निम्नलिखित हैं: पार्टीशनिंग मेथड (Partitioning Methods) n ऑब्जेक्ट या डेटा टपल्स के डेटाबेस को देखते हुए, एक पार्टीशनिंग मेथड जानकारी के k पार्टीशन को असेंबल करता है, जहां प्रत्येक पार्टीशन एक क्लस्टर को परिभाषित करता है, और k < n। यह डेटा को k समूहों में आवंटित कर सकता

HOLAP का अर्थ हाइब्रिड OLAP है। यह ROLAP की स्केलेबिलिटी और MOLAP के क्वेरी कार्यान्वयन के बीच ट्रेडऑफ का प्रबंधन कर सकता है, कुछ वाणिज्यिक OLAP सर्वर HOLAP पद्धति पर निर्भर हैं। इस मामले में, उपयोगकर्ता निर्धारित करता है कि डेटा के किस हिस्से को MOLAP में सहेजा जाए और किसे ROLAP में। उदाहरण के लिए,

एक बिटमैप फ़िल्टर केवल तभी फायदेमंद होता है जब यह चयनात्मक हो। क्वेरी ऑप्टिमाइज़र तय करता है कि ऑप्टिमाइज़्ड बिटमैप फ़िल्टर कब पर्याप्त रूप से चयनात्मक है ताकि उपयोगी हो और किन ऑपरेटरों पर फ़िल्टर लागू किया जाता है। ऑप्टिमाइज़र स्टार जॉइन के सभी विभागों पर ऑप्टिमाइज़्ड बिटमैप फ़ील्ड करता है और यह तय