TAILIEUCHUNG - Data Preparation for Data Mining- P2

Data Preparation for Data Mining- P2: Ever since the Sumerian and Elam peoples living in the Tigris and Euphrates River basin some 5500 years ago invented data collection using dried mud tablets marked with tax records, people have been trying to understand the meaning of, and get use from, collected data. More directly, they have been trying to determine how to use the information in that data to improve their lives and achieve their objectives. | This brief look at the process of data exploration emphasizes that none of the pieces stands alone. Problems need to be identified which leads to identifying potential solutions which leads to finding and preparing suitable data that is then surveyed and finally modeled. Each part has an inextricable relationship to the other parts. Modeling the types of tools and the types of models made also has a very close relationship with how data is best prepared and before leaving this introduction a first look at modeling is helpful to set the frame of reference for what follows. Data Mining Modeling and Modeling Tools One major purpose for preparing data is so that mining can discover models. But what Zs modeling In actual fact what is being attempted is very simple. The ways of doing it may not be so simple but the actual intent is quite straightforward. It is assumed that a data set either one immediately available or one that is obtainable might contain information that would be of interest if we could only understand what was in it. Therein lies the rub. Since we don t understand the information that is in the data just by looking at it some tool is needed that will turn the information enfolded in the data set into a form that is understandable. That s all. That s the modeling part of data mining a process for transforming information enfolded in data into a form amenable to human cognition. Ten Golden Rules As discussed earlier in this chapter the data exploration process helps build a framework for data mining so that appropriate tools are applied to appropriate data that is appropriately prepared to solve key business problems and deliver required solutions. This framework or one similar to it is critical to helping miners get the best results and return from their data mining projects. In addition to this framework it may be helpful to keep in mind the 10 Golden Rules for Building Models 1. Select clearly defined problems that will yield tangible .

• Cơ sở dữ liệu
• bảo mật cơ sở dữ liệu
• giáo trình oracle căn bản
• giáo trình cơ sở dữ liệu
• cơ sở dữ liệu Mysql
• cơ sở dữ liệu sql
• Bài giảng Bảo mật cơ sở dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Bảo mật thông tin
• Yêu cầu về bảo mật CSDL
• Nguyên tắc bảo mật hệ điều hành
• Bảo mật theo cơ chế MAC
• Điều khiển truy cập bắt buộc
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Bảo mật hệ thống thông tin
• Bài giảng Bảo mật hệ thống thông tin
• Quản trị cơ sở dữ liệu an toàn
• Thiết kế bảo mật cơ sở dữ liệu
• Thiết kế cơ sở dữ liệu an toàn
• Bảo mật SQL sever
• Bảo mật SQL Server
• Bảo mật dữ liệu
• Tài liệu bảo mật dữ liệu
• Cấu trúc cơ sở dữ liệu
• Access Control
• Cơ chế bảo mật DAC
• Hệ quản trị CSDL
• Discretionary Access Control
• ảo mật theo cơ chế MAC
• Access Control Models
• Secrecy preserving models
• Multi Level security
• Bài giảng Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Bảo mật hệ thống
• An toàn dữ liệu
• Phục hồi cơ sở dữ liệu
• Quản lý người dùng
• Tác vụ quản trị hệ thống
• Phân quyền bảo mật dữ liệu
• Điều khiển truy cập tùy
• Các loại quyền trong DAC
• Ưu và nhược điểm của DAC
• Các mô hình của DAC
• Security models
• Types of Access control
• Mandatory access control
• Discretionary Access Control
• Compare to Other CS Problems
• Role based access control models
• Điều khiển truy cập dựa trên vai trò
• Role Based Access control
• An toàn CSDL thống kê
• Kỹ thuật chống suy diễn
• Kiểu tấn công suy diễn
• Audit Database
• Database Auditing Models
• Application Data Auditing
• Additing trong SQL
• Auditing trong Oracle
• HIPAA compliance
• Types of statistical databases
• Security methods
• Query set restriction
• Output perturbation
• Gain an overview of auditing fundamentals
• Understand the database auditing environment
• List the basic objectives of an audit
• Virtual private database
• Row level security
• Kỹ thuật làm việc với policy function
• Quyền Exempt Access Policy
• Service provider architecture
• Searching over encrypted data
• Building the index
• Lỗ hổng bảo mật cơ sở dữ liệu
• Bảo vệ bản quyền số
• Bảo vệ tính riêng tư
• Phân loại lỗ hổng cơ sở dữ liệu
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Quản trị hoạt động trong SQL Server
• Lập trình cơ sở dữ liệu trong SQL Server
• Kiến trúc hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Bảo mật và an toàn dữ liệu Trigger
• An toàn dữ liệu Trigger
• thủ thuật cơ sở dữ liệu
• bảo mật Access
• thủ thuật trong access
• microsoft access
• Giáo án Tin học 12
• Tin học 12
• Giáo án Tin học 12 Bài 13
• Các hệ cơ sở dữ liệu
• Nghiên cứu khoa học
• Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường
• Truy vấn trực tiếp dữ liệu mã hóa
• Bảo mật cơ sở dữ liệu trực tuyến
• Tìm kiếm dựa trên chỉ mục mã hóa
• thủ thuật bảo mật access
• khai thác tính năng bảo mật
• thủ thuật máy tính