डेटा वेयरहाउसिंग एक दृष्टिकोण है जो व्यवसाय को सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि देने के लिए कई स्रोतों से डेटा एकत्र और संभाल सकता है। एक डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से प्रबंधन निर्णयों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सरल शब्दों में, एक डेटा वेयरहाउस एक डेटाबेस को परिभाषित करता है जिसे संगठन के

एक फोकस्ड वेब क्रॉलर एक हाइपरटेक्स्ट सिस्टम है जो वेब के अपेक्षाकृत संकीर्ण खंड को परिभाषित करने वाले विषयों के एक निश्चित सेट पर पेजों की जांच, अधिग्रहण, इंडेक्स, और समर्थन करता है। इसे हार्डवेयर और वेब संसाधनों में बहुत छोटे निवेश की आवश्यकता होती है और फिर भी एक त्वरित दर पर सम्मानजनक कवरेज का प्

फोकस्ड वेब क्रॉलर के विभिन्न घटक निम्नलिखित हैं: घटक सीड डिटेक्टर (Seed Detector) सीड डिटेक्टर की सेवा निश्चित कीवर्ड के लिए पहले n URL लाकर सीड URL तय करना है। सीड पेज की पहचान की जाती है और पेजरैंक एल्गोरिदम या हिट्स एल्गोरिदम या उसके समान एल्गोरिदम के आधार पर प्राथमिकता दी जाती है। क्रॉलर मैने

वेब माइनिंग वेब-आधारित रिकॉर्ड्स और सेवाओं, सर्वर लॉग्स, और हाइपरलिंक्स से निपटने के द्वारा वेब की मदद से आमतौर पर डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग करके लाभकारी पैटर्न, रुझान और डेटा निकालने की प्रक्रिया को परिभाषित करता है। वेब माइनिंग का उद्देश्य डेटा को एकत्र करके और विश्लेषण करके वेब रिकॉर्ड में डि

वेब स्ट्रक्चर माइनिंग एक उपकरण है जो डेटा या प्रत्यक्ष लिंक कनेक्शन द्वारा लिंक किए गए वेब पेजों के बीच संबंध को पहचान सकता है। यह संरचित डेटा वेब पेजों के लिए डेटाबेस तकनीकों के माध्यम से वेब स्ट्रक्चर स्कीमा के प्रावधान द्वारा खोजने योग्य है। यह कनेक्शन एक खोज इंजन को खोज क्वेरी से जुड़े डेटा को

वेब कंटेंट माइनिंग को टेक्स्ट माइनिंग के रूप में संदर्भित किया जाता है। कंटेंट माइनिंग एक वेब पेज के टेक्स्ट, छवियों, और ग्राफ की ब्राउज़िंग और माइनिंग है ताकि खोज क्वेरी के लिए सामग्री की प्रासंगिकता तय की जा सके। यह ब्राउज़िंग स्ट्रक्चर माइनिंग के माध्यम से वेब पेजों के क्लस्टरिंग के बाद की जाती

वेब माइनिंग वेब-आधारित डेटा के लिए मशीन लर्निंग (डेटा माइनिंग) दृष्टिकोण का अनुप्रयोग है, जिसका उद्देश्य सीखना या ज्ञान प्राप्त करना है। वेब माइनिंग पद्धतियों को तीन अलग-अलग तत्वों में से एक में परिभाषित किया जा सकता है: वेब उपयोग माइनिंग (Web Usage Mining) वेब उपयोग माइनिंग एक प्रकार की वेब माइनिं

पेजरैंक वेब पेज को वस्तुनिष्ठ और यांत्रिक रूप से रेटिंग देने की एक विधि है, जो मानव रुचि पर ध्यान देती है। वेब खोज इंजन को अपरंपरागत रैंकिंग सेवाओं में हेरफेर करने वाले अनुभवहीन ग्राहकों और पेजों के साथ व्यवस्थित करना पड़ता है। कुछ मूल्यांकन विधियां जो वेब पेज की दोहराने योग्य प्रकृति को गिनती हैं,

यह वह प्रक्रिया है जो क्वेरी को प्रबंधित करती है और उन्हें सबसे प्रभावी डेटा स्रोत पर निर्देशित करके गति देती है। यह प्रक्रिया यह भी सुनिश्चित करती है कि सभी सिस्टम संसाधनों का सबसे प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाता है, आमतौर पर क्वेरी के निष्पादन को शेड्यूल करके। क्वेरी प्रबंधन प्रक्रिया वास्तविक क्वे

OLAP का अर्थ ऑन-लाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग है। OLAP एक सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकी तत्व है जो विश्लेषकों, प्रबंधकों, और अधिकारियों को डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए तेज, सुसंगत, इंटरैक्टिव एक्सेस को सक्षम करता है, जो कच्ची जानकारी से बदलकर उद्यम की वास्तविक आयामिता को दर्शाता है जैसा कि ग्राहक द

OLAP उपकरणों की तीन मुख्य श्रेणियां निम्नलिखित हैं: OLAP उपकरणों के प्रकार MOLAP (Multidimensional OLAP) MOLAP मल्टीडायमेंशनल OLAP का प्रतिनिधित्व करता है। यह डेटा स्टोरेज यूनिट के रूप में टपल्स का समर्थन करता है। MOLAP एक समर्पित n-आयामी सरणी स्टोरेज इंजन और OLAP मिडलवेयर को डेटा संभालने के लिए ल

OLAP का अर्थ ऑन-लाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग है। OLAP एक सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकी तत्व है जो विश्लेषकों, प्रबंधकों, और अधिकारियों को डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए तेज, सुसंगत, इंटरैक्टिव एक्सेस को सक्षम करता है, जो कच्ची जानकारी से बदलकर उद्यम की वास्तविक आयामिता को दर्शाता है जैसा कि ग्राहक द

OLAP का अर्थ ऑन-लाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग है। OLAP एक सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकी तत्व है जो विश्लेषकों, प्रबंधकों, और अधिकारियों को डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए तेज, सुसंगत, इंटरैक्टिव एक्सेस को सक्षम करता है, जो कच्ची जानकारी से बदलकर उद्यम की वास्तविक आयामिता को दर्शाता है जैसा कि ग्राहक द

यह वह प्रक्रिया है जो क्वेरी को प्रबंधित करती है और उन्हें सबसे प्रभावी डेटा स्रोत पर निर्देशित करके गति देती है। यह प्रक्रिया यह भी सुनिश्चित करती है कि सभी सिस्टम संसाधनों का सबसे प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाता है, आमतौर पर क्वेरी के निष्पादन को शेड्यूल करके। क्वेरी प्रबंधन प्रक्रिया वास्तविक क्वे

OLAP सर्वर की विभिन्न विशेषताएं निम्नलिखित हैं: प्रमुख विशेषताएं बहुआयामी वैचारिक दृष्टिकोण (Multidimensional Conceptual View) उद्यम डेटा का एक उपयोगकर्ता दृष्टिकोण बहुआयामी है। OLAP मॉडल का वैचारिक दृष्टिकोण बहुआयामी होना चाहिए। बहुआयामी मॉडल को एकल-आयामी मॉडल के मामले की तुलना में अधिक आसानी से

डेटा माइनिंग रिपॉजिटरी में संग्रहीत बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से उपयोगी नए सहसंबंधों, पैटर्न और रुझानों को खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों सहित पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग किया जाता है। यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण करके अनपेक्षित संबंधों की खोज करना और डेटा माल

डेटा वेयरहाउसिंग एक दृष्टिकोण है जिसका उपयोग आमतौर पर व्यवसाय को महत्वपूर्ण व्यावसायिक अंतर्दृष्टि देने के लिए कई स्रोतों से डेटा एकत्र करने और संभालने के लिए किया जाता है। एक डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से प्रबंधन निर्णयों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सरल शब्दों में, एक डेटा वेयरहाउस एक

बैकअप और रिकवरी डेटा हानि की स्थिति में रिकॉर्ड का बैकअप लेने की प्रक्रिया और उन प्रणालियों को स्थापित करने को परिभाषित करती है जो डेटा हानि के कारण डेटा रिकवरी को सक्षम करती हैं। डेटा का बैकअप लेने के लिए कंप्यूटर जानकारी की प्रतिलिपि बनाने और संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है, ताकि यह डेटा हटाने य

बैगिंग (Bagging) बैगिंग को बूटस्ट्रैप एकत्रीकरण के रूप में भी जाना जाता है। यह एक पहनावा सीखने की विधि है जिसका उपयोग आमतौर पर शोर वाले डेटासेट के भीतर विचरण को कम करने के लिए किया जाता है। बैगिंग में, एक प्रशिक्षण सेट में डेटा का एक यादृच्छिक नमूना प्रतिस्थापन के साथ चुना जाता है, जिसका अर्थ है कि

डेटा माइनिंग डेटा माइनिंग रिपॉजिटरी में संग्रहीत बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से उपयोगी नए सहसंबंधों, पैटर्न और रुझानों को खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों सहित पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग किया जाता है। यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण करके अनपेक्षित संबंधों की खोज करना