TAILIEUCHUNG - Data Preparation for Data Mining- P3

Data Preparation for Data Mining- P3: 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. | letters are used to identify other programs. However by the time only the records that are relevant to the gold card upgrade program are extracted into a separate file the variable program name becomes a constant containing only G in this data set. The variable is a defining feature for the object and thus becomes a constant. Nonetheless a variable in a data set that does not change its value does not contribute any information to the modeling process. Since constants carry no information within a data set they can and should be discarded for the purposes of mining the data. Two-Valued Variables At least variables with two values do vary Actually this is a very important type of variable and when mining it is often useful to deploy various techniques specifically designed to deal with these dichotomous variables. An example of a dichotomous variable is gender. Gender might be expected to take on only values of male and female in normal use. In fact there are always at least three values for gender in any practical application male female and unknown. Empty and Missing Values A Preliminary Note A small digression is needed here. When preparing data for modeling there are a number of problems that need to be addressed. One of these is missing data. Dealing with the problem is discussed more fully later but it needs to be mentioned here that even dichotomous variables may actually take on four values. These are the two values it nominally contains and the two values missing and empty. It is often the case that there will be variables whose values are missing. A missing value for a variable is one that has not been entered into the data set but for which an actual value exists in the world in which the measurements were made. This is a very important point. When preparing a data set the miner needs to fix missing values and other problems in some way. It is critical to differentiate if at all possible between values that are missing and those that are empty. An empty .

• 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