TAILIEUCHUNG - Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 1: Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos

Mở đầu Khai phá dữ liệu cho phép các chuyên gia, các nhà phân tích và những người sử dụng có được cái nhìn sâu sắc với các mẫu trong các bộ sưu tập dữ liệu lớn và kết hợp chúng vào quy trình nghiệp vụ hàng ngày. Về lịch sử, khai phá dữ liệu là một nhiệm vụ mà chỉ các chuyên gia về thống kê và phân tích dữ liệu mới có thể thực hiện được. Mặt khác, các kết quả của việc khai phá dữ liệu thường liên quan đến những người dùng khác nhau trên toàn. | Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 1 Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos Mở đầu Khai phá dữ liệu cho phép các chuyên gia các nhà phân tích và những người sử dụng có được cái nhìn sâu sắc với các mẫu trong các bộ sưu tập dữ liệu lớn và kết hợp chúng vào quy trình nghiệp vụ hàng ngày. Về lịch sử khai phá dữ liệu là một nhiệm vụ mà chỉ các chuyên gia về thống kê và phân tích dữ liệu mới có thể thực hiện được. Mặt khác các kết quả của việc khai phá dữ liệu thường liên quan đến những người dùng khác nhau trên toàn công ty. Hãy xem xét kịch bản sau đây. Bạn thu thập dữ liệu về khách hàng của mình bao gồm các khía cạnh nhân khẩu học như tuổi tác nghề nghiệp và nơi cư trú cũng như các giao dịch trong quá khứ như các mặt hàng đã bán và các hợp đồng . Bộ phận tiếp thị của bạn muốn phát triển các đề xuất chào hàng mới được thiết kế riêng cho các nhóm khách hàng cụ thể với các đặc tính giống nhau. Làm thế nào để tìm ra các nhóm người dùng điển hình như vậy Phân cụm dữ liệu cung cấp một giải pháp cho vấn đề này. Nó tự động nhóm các tập dữ liệu theo các đặc tính hoặc các tính năng của chúng. Sau đó một nhà phân tích có thể rà soát lại các nhóm này và điều chỉnh chúng dần dần cho đến khi chúng đáp ứng các yêu cầu của mình. Ví dụ một chuyên gia tiếp thị có thể thấy rằng có một nhóm khách hàng nhỏ nhưng là nhóm khách hàng quan trọng về kinh tế có độ tuổi trên trung bình và không sử dụng dịch vụ ngân hàng Internet. Dựa vào thông tin này các đề xuất chào hàng riêng biệt có thể được thực hiện cho những khách hàng này. Một bước quan trọng trong quá trình phân tích là cho phép những người dùng hiểu các kết quả của bước phân cụm dữ liệu này. Các chuyên gia phân tích thường không phải là các chuyên gia về lập trình các cơ sở dữ liệu mức thấp. Làm thế nào có thể phân phối các kết quả khai phá dữ liệu đến các nhà phân tích và các nhân viên cần dùng nó Làm thế nào có thể trình bày các kết quả sao cho phản .

• Cơ sở dữ liệu
• Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse
• việc tạo báo cáo Cognos của IBM
• Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos
• hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• lập trình XML
• cơ sở dữ liệu nâng cao
• việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 4 Phân đoạn khách hàng
• InfoSphere Warehouse và Cognos
• Phát hiện sai lệch với 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