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

एक केंद्रित वेब क्रॉलर एक हाइपरटेक्स्ट सिस्टम है जो वेब के अपेक्षाकृत संकीर्ण खंड को परिभाषित करने वाले विषयों के एक निश्चित सेट पर पृष्ठों की जांच, अधिग्रहण, अनुक्रमण और समर्थन करता है। इसके लिए हार्डवेयर और वेब संसाधनों में बहुत कम निवेश की आवश्यकता होती है और फिर भी एक त्वरित दर पर सम्मानजनक कवरे

फ़ोकस किए गए वेब क्रॉलर के विभिन्न घटक हैं जो इस प्रकार हैं - बीज डिटेक्टर -सीड डिटेक्टर की सेवा पहले n URL लाकर निश्चित कीवर्ड के लिए सीड URL तय करना है। पेजरैंक एल्गोरिथम या उसके समान हिट एल्गोरिथम या एल्गोरिथम के आधार पर सीड पेजों की पहचान की जाती है और उन्हें प्राथमिकता दी जाती है। क्रॉलर प्रब

वेब माइनिंग वेब-आधारित रिकॉर्ड और सेवाओं, सर्वर लॉग्स और हाइपरलिंक्स से निपटने के द्वारा वेब की मदद से आम तौर पर लाभकारी पैटर्न प्रवृत्तियों और डेटा को निकालने के लिए डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग करने की प्रक्रिया को परिभाषित करता है। वेब माइनिंग का उद्देश्य आवश्यक जानकारी प्राप्त करने के लिए जानका

वेब स्ट्रक्चर माइनिंग एक ऐसा उपकरण है जो डेटा या डायरेक्ट लिंक कनेक्शन से जुड़े वेब पेजों के बीच संबंध को पहचान सकता है। यह संरचित डेटा वेब पेजों के लिए डेटाबेस तकनीकों के माध्यम से वेब संरचना स्कीमा के प्रावधान द्वारा खोजा जा सकता है। यह कनेक्शन एक खोज इंजन को एक खोज क्वेरी से जुड़े डेटा को सीधे उ

वेब कंटेंट माइनिंग को टेक्स्ट माइनिंग कहा जाता है। सामग्री खनन खोज क्वेरी के लिए सामग्री की प्रासंगिकता तय करने के लिए वेब पेज के टेक्स्ट, छवियों और ग्राफ़ की ब्राउज़िंग और खनन है। यह ब्राउज़िंग संरचना खनन के माध्यम से वेब पेजों के क्लस्टरिंग के बाद की जाती है और सुझाई गई क्वेरी की प्रासंगिकता के त

वेब माइनिंग सीखने या ज्ञान प्राप्त करने के लक्ष्यों के लिए वेब-आधारित डेटा के लिए मशीन लर्निंग (डेटा माइनिंग) दृष्टिकोण का अनुप्रयोग है। वेब माइनिंग के तरीकों को तीन अलग-अलग तत्वों में से एक में परिभाषित किया जा सकता है जो इस प्रकार हैं - वेब उपयोग खनन - वेब यूसेज माइनिंग एक तरह का वेब माइनिंग है ज

पेजरैंक वेब पेजों को वस्तुनिष्ठ और यांत्रिक रूप से रेटिंग देने का एक तरीका है, जिसमें मानवीय हितों पर ध्यान दिया जाता है। वेब खोज इंजनों को अनुभवहीन ग्राहकों और पारंपरिक रैंकिंग सेवाओं में हेरफेर करने वाले पृष्ठों के साथ व्यवस्थित करना होता है। कुछ मूल्यांकन विधियां जो वेब पेजों की नकल करने योग्य प्

यह वह प्रक्रिया है जो प्रश्नों का प्रबंधन करती है और प्रश्नों को सबसे प्रभावी डेटा स्रोत तक निर्देशित करके उन्हें 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 प्रश्नों के निष्पादन को शेड्यूल करके। क्वेरी प्रबंधन प्रक्रिय

OLAP,ऑन-लाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण के लिए खड़ा है। OLAP सॉफ्टवेयर तकनीक का एक तत्व है जो विश्लेषकों, प्रबंधकों और अधिकारियों को सूचना के संभावित विचारों की एक विस्तृत विविधता में तेज, सुसंगत, इंटरैक्टिव एक्सेस के माध्यम से डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अधिकृत करता है, जिसे वास्तविक आया

OLAP टूल की तीन मुख्य श्रेणियां हैं जो इस प्रकार हैं - मोलैप - MOLAP बहुआयामी OLAP का प्रतिनिधित्व करता है। यह डेटा स्टोरेज यूनिट के रूप में टुपल्स को सपोर्ट करता है। MOLAP डेटा को संभालने के लिए एक समर्पित n-आयामी सरणी भंडारण इंजन और OLAP मिडलवेयर लागू करता है। इसलिए, OLAP प्रश्नों को संबंधित बहुआ

OLAP,ऑन-लाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण के लिए खड़ा है। OLAP सॉफ्टवेयर तकनीक का एक तत्व है जो विश्लेषकों, प्रबंधकों और अधिकारियों को सूचना के संभावित विचारों की एक विस्तृत विविधता में तेज, सुसंगत, इंटरैक्टिव एक्सेस के माध्यम से डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अधिकृत करता है, जिसे वास्तविक आया

OLAP,ऑन-लाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण के लिए खड़ा है। OLAP सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकी का एक तत्व है जो विश्लेषकों, प्रबंधकों और अधिकारियों को डेटा के संभावित विचारों की एक विस्तृत विविधता में तेज, सुसंगत, इंटरैक्टिव एक्सेस के माध्यम से डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अधिकृत करता है, जिसे वास्तव

यह वह प्रक्रिया है जो प्रश्नों का प्रबंधन करती है और प्रश्नों को सबसे प्रभावी डेटा स्रोत तक निर्देशित करके उन्हें 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 प्रश्नों के निष्पादन को शेड्यूल करके। क्वेरी प्रबंधन प्रक्रिय

OLAP सर्वर की विभिन्न विशेषताएं हैं जो इस प्रकार हैं - बहुआयामी वैचारिक दृष्टिकोण - एंटरप्राइज़ डेटा का एक उपयोगकर्ता दृश्य बहुआयामी है। OLAP मॉडलों का वैचारिक दृष्टिकोण बहुआयामी होना चाहिए। बहुआयामी मॉडल को एकल-आयामी मॉडल की तुलना में अधिक आसानी से और सहज रूप से हेरफेर किया जा सकता है। पारदर्शिता

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 क

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

बैकअप और पुनर्प्राप्ति हानि की विधि में रिकॉर्ड का बैकअप लेने की प्रक्रिया को परिभाषित करता है और सिस्टम सेट अप करता है जो डेटा हानि के कारण डेटा पुनर्प्राप्ति को सक्षम करता है। डेटा का बैकअप लेने के लिए कंप्यूटर की जानकारी को कॉपी और संग्रहित करना आवश्यक है, ताकि यह डेटा हटाने या भ्रष्टाचार के मामल

बैगिंग बैगिंग को बूटस्ट्रैप एग्रीगेशन के रूप में भी जाना जाता है। यह 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, प्रशिक्षण सेट में डेटा का एक यादृच्छिक नमूना प्रतिस्थापन के साथ चुना जाता है जिसका अर्थ है कि एकल डेटा बिंदुओं

डेटा माइनिंग 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