TAILIEUCHUNG - Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 2: Phát hiện sai lệch với InfoSphere Warehouse và Cognos

Mở đầu Phát hiện hành vi đáng ngờ đúng lúc là một nhiệm vụ quan trọng trong nhiều ứng dụng CNTT hiện nay. Ví dụ, hãy tưởng tượng các giao dịch thẻ tín dụng. Nếu một người dùng cho thấy có hành vi mua sắm cao bất thường (ví dụ, mua sắm tại một cửa hàng giảm giá thường xuyên và sau đó mua đồ trang sức đắt tiền), thì thật là tốt để có thể kiểm tra các giao dịch tương ứng có dấu hiệu gian lận. Tuy nhiên, có thể sử dụng các sai lệch trong nhiều tình. | Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 2 Phát hiện sai lệch với InfoSphere Warehouse và Cognos Mở đầu Phát hiện hành vi đáng ngờ đúng lúc là một nhiệm vụ quan trọng trong nhiều ứng dụng CNTT hiện nay. Ví dụ hãy tưởng tượng các giao dịch thẻ tín dụng. Nếu một người dùng cho thấy có hành vi mua sắm cao bất thường ví dụ mua sắm tại một cửa hàng giảm giá thường xuyên và sau đó mua đồ trang sức đắt tiền thì thật là tốt để có thể kiểm tra các giao dịch tương ứng có dấu hiệu gian lận. Tuy nhiên có thể sử dụng các sai lệch trong nhiều tình huống khác hơn là chỉ để phát hiện gian lận và giả mạo. Các cơ quan về nguồn nhân lực sử dụng việc phát hiện sai lệch để tìm ra các nhân viên hoặc các ứng cử viên không phù hợp với các phạm trù thông thường và có thể bỏ qua khi áp dụng các quy tắc cố định để xác định các tiềm năng cao. Các bản ghi dữ liệu lệch khỏi toàn bộ phân bố các bản ghi dữ liệu được gọi là các ngoại lệ. Việc xử lý ngoại lệ thường không phải là một nhiệm vụ hoàn toàn được tự động hóa. Đúng hơn là sử dụng việc khai phá dữ liệu để chỉ ra các bản ghi dữ liệu đáng được xem xét kỹ hơn bởi một nhà phân tích hoặc một chuyên gia về con người là người sau đó phải quyết định xem có hành động hay không. Vì thế một giao diện người dùng và mô hình tương tác tinh vi là một điều kiện tiên quyết để xử lý thành công các ngoại lệ. Cognos rất thích hợp cho công việc này. Trên thực tế một bản ghi tương tự như bản ghi được tạo ra trong bài viết đầu tiên của loạt bài này có thể được sử dụng để hiển thị trực quan các ngoại lệ. Hãy tận dụng toàn bộ tiềm năng của Cognos để hiển thị các ngoại lệ tuy nhiên bạn cần sử dụng một số tính năng cao cấp hơn. Trước tiên hãy xem cách sử dụng truy vấn ngược-drill-through ND drill-through là một tính năng cho phép người dùng từ báo cáo tổng hợp tìm ngược về tận bản ghi dữ liệu gốc. Sau đây gọi là truy vấn ngược để tạo các báo cáo Cognos tương tác và cách liên kết các bản ghi. Điều này sẽ giúp tóm .

• Cơ sở dữ liệu
• Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse
• việc tạo báo cáo Cognos của IBM
• Phát hiện sai lệch với InfoSphere Warehouse và Cognos
• hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• lập trình XML
• cơ sở dữ liệu nâng cao
• Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos
• việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 4 Phân đoạn khách hàng
• InfoSphere Warehouse và Cognos
• tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 3 Gọi khai phá động từ Cognos
• ví dụ phân tích giỏ thị trường
• quản trị dữ liệu
• ngôn ngữ SQL
• data base
• hệ quản trị
• lưu trữ dữ liệu
• bộ nhớ
• tài liệu máy tính
• thủ thuật máy tính
• mẹo cài đặt
• cơ sở dữ liệu
• kiến trúc dữ liệu
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Quản lý cơ sở dữ liệu
• Khôi phục cơ sở dữ liệu
• Cài đặt cơ sở dữ liệu
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Lập trình cơ sở dữ liệu
• Thực hành Cơ sở dữ liệu
• Tài liệu Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng
• Thành phần CSDL hướng đối tượng
• Chuẩn CSDL hướng đối tượng
• Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ
• Khái niệm PostgreSQL
• Tính năng của PostgreSQL
• Tiểu luận môn Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Mã hóa cơ sở dữ liệu
• Mã hóa cơ sở dữ liệu Database Encryption
• Mô hình hoạt động Encryption algorithm
• Cơ sở dữ liệu phân tán
• Lập trình PL/SQL
• Toàn vẹn dữ liệu
• Dữ liệu active
• Khái niệm trigger
• Mô hình phân tán dữ liệu
• Các kiểu phân đoạn dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu suy diễn
• Mô hình cơ sở dữ liệu mờ
• Mô hình dữ liệu
• Chức năng của HQTCSDL
• Mô hình hóa dữ liệu
• Mô hình quan hệ
• Mở rộng mô hình quan hệ
• Mô hình đối tượng
• Cách sử dụng logic
• Câu truy vấn đệ quy
• Hình thức hóa câu truy vấn đệ quy
• Luật không đệ qui
• Suy diễn với luật đệ qui
• Các khía cạnh của Datalog
• Bất động của các phương trình Datalog
• Tổng quan về CSDL phân tán
• Hệ thống thông tin
• Hệ cơ sở dữ liệu phân tán
• Tối ưu truy vấn phân tán
• Phân rã truy vấn
• Xử lý truy vấn
• Phương pháp thiết kế Cơ sở dữ liệu
• Đặc điểm chính của hệ phân tán
• Đề cương môn Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Thiết kế cơ sở dữ liệu ở mức logic
• Chuẩn hóa dữ liệu
• Các giai đoạn thiết kế dữ liệu
• Quá trình thiết kế một cơ sở dữ liệu
• Truy xuất dữ liệu
• Lệnh SQL cơ bản
• Xen dữ liệu
• Xóa dữ liệu
• Cập nhật dữ liệu
• Quản trị hệ thống cơ sở dữ liệu nâng cao
• Giáo trình Quản trị hệ thống cơ sở dữ liệu
• Hệ thống cơ sở dữ liệu
• Ràng buộc dữ liệu
• Thiết kế CSDL phân tán
• Thiết kế phân tán
• Phân mảnh dữ liệu
• Cách gọi hàm member
• Trích lọc dữ liệu
• Creating databases
• Database files
• Disaster recovery
• Disaster recovery planning
• Restore strategy