Çok Boyutlu Toplu Veriler – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * Her bölümden, Ödev Yaptırma, Proje Yazdırma, Tez Yaptırma, Rapor Yaptırma, Makale Yaptırma, spss ödev yaptırma, Araştırma Yaptırma, Tez Önerisi Hazırlatma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Çok Boyutlu Toplu Veriler – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

10 Mayıs 2022 Excel hazır veri seti indir Hazır veri setleri excel İstatistik veri seti örnekleri 0
Elektronik Tablo Sistemleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

Çok Boyutlu Toplu Verilerle İlgili Temel Kavramlar

Çok boyutlu toplu veri terimi genellikle, belirli bir olgunun, bir veya daha az karmaşık toplama işlevi (sayım, toplam, ortalama, yüzde vb.) boyutlar adı verilen bir dizi değişken tarafından yapılır.

MAD, onları kullanan uygulama alanına bağlı olarak farklı temsillerle modellenebilir. Örneğin, birkaç yıl önce bu terim esas olarak istatistiksel verilere, yani kullanımı esas olarak sosyo-ekonomik analiz olan verilere atıfta bulunuyordu.

Son zamanlarda, veri küpü metaforu yeniden ele alındı ​​ve iş analizi için toplu ve toplu olmayan verilere atıfta bulunan Çevrimiçi Analitik İşleme (OLAP) gibi yeni uygulamalar için kullanıldı.

Genel olarak çok boyutlu (istatistiksel) verilerin iki geniş sınıfı vardır: mikro veriler ve makro veriler. İlki, temel veya ham verileri, yani bireysel varlıkların veya olayların kayıtlarını içeren SDB’lere atıfta bulunur.

İkincisi, ham veriler üzerinde toplu işlevlerin uygulanmasından kaynaklanan, genellikle istatistiksel tablolar olarak gösterilen çok boyutlu toplu verileri içeren veritabanlarına atıfta bulunur.

Mikro veriler genellikle ilişkisel bir veritabanında ilişkiler olarak depolanır ve bunlara bir toplama işlevi uygulandığında sonuç, makro veriler adı verilen, tanımlayıcı bir kısım ve bir özet kısımdan oluşan karmaşık bir veridir. İkincisine özet öznitelik veya ölçü denir ve yukarıda bahsedilen meta veri adı verilen açıklayıcı kısım ile karakterize edilir. En basit tanımı “verileri tanımlayan verilerdir”.

Toplu verileri modellemek için bu verileri hem kavramsal hem de mantıksal bir bakış açısıyla tanımlarız. Aralarındaki temel fark, çok boyutlu toplu veri (MAD) olarak adlandıracağımız kavramsal veriler söz konusu olduğunda, bunların fiziksel depolamasını dikkate almamamız, mantıksal veriler söz konusu olduğunda ise çok boyutlu toplu veri yapısı (MADS), fiziksel depolamalarına açıkça atıfta bulunuyoruz.

Çok boyutluluk kavramının Shoshani ve Wong (1985) tarafından MAD’yi kategori özniteliklerinin (bağımsız değişken) alanlarından özet özniteliklerin (sayısal) alanlarına (bağımlı değişken) bir eşleme olarak tanımladığını hatırlamakta fayda var. ).

Her kategori niteliği genellikle o MAD’nin o boyutunda mevcut olan bir hiyerarşi düzeyini temsil eder ve çok boyutluluk kavramını türeten n-boyutlu bir uzayda (kategori öznitelik örneklerinin n-tup’larının uzayı) uzanır.

Şimdi, toplama sürecini, yani birinin çok boyutlu toplu veritabanını ilişkisel bir ayrıştırılmış veritabanından elde etmesine izin veren süreci tanımlamada yararlı olan bazı tanımlar veriyoruz.


İstatistik veri seti örnekleri
Hazır veri setleri excel
Excel hazır veri seti indir
Veri seti örnekleri Excel
Python veri seti örnekleri
Koşullu biçimlendirme formül
R hazır veri setleri
Türkiye veri setleri


TEMEL KAVRAMLAR

Θ veri tabanı evreni, yani ham verilerin (mikro veri) depolandığı çok büyük ilişkisel veri tabanını oluşturan tüm ilişkiler kümesi olsun. R, çok boyutlu toplu (makro) veri tabanının tanımında kullanılan ve bu nedenle incelenen tüm fenomenlere atıfta bulunan tüm ilişkilere göre Θ’nin alt kümesi olsun.

Her olgunun, veri tabanında depolanan fiziksel nesneler olan bir veya daha fazla olgudan oluştuğunu unutmayın. R x ={R i}i=1,…,h bu ilişkiler içinR 1,R 2,…,R h olsun (bunların her biri sayı ve ad bakımından farklı niteliklere sahiptir), bu da teks-fenomene atıfta bulunur.

A1 ,A1 , A1, R ilişkisinin öznitelikler kümesi olsun, burada k1 1 üst simge, dikkate alınan ilişkiyi karakterize eden dizine atıfta bulunur, k1, bu ilişkinin öznitelik sayısıdır (yani, kardinalitesi), her biri ∆i , ∆i , … ,∆i tanım alanına sahiptir ve benzer şekilde diğer ilişkiler içindir.

Toplanacak R’nin alt kümelerinin nasıl karakterize edildiğini netleştirmek için, kategori özniteliği kavramını analiz edelim. Kategori özniteliği, mikro verinin bir veya daha fazla özniteliği üzerinde bir soyutlamanın sonucudur; benzer şekilde örnekleri, tek mikro verilerle fiilen ilişkilendirilen (sayısal, Boolean, dize, vb.) değerler üzerinde bir soyutlamanın sonucudur.

Tanım1.Çok boyutlu bir toplu veri tabanının tanımında kullanılan bu ilişkilere karşılık R olsun, Ω R’de görünen tüm özniteliklerin kümesi olsun, Ax ∈ Ω bu veri tabanının genel bir özniteliği olsun ve axy onun örneklerinden biri olsun (y = ile) 1,…, k, burada k, A’nın tanım alanının kardinalitesidir). R’nin mikro verilerinde tanımlanan mantıksal x yüklemi (Ax = axy), temel yüklem olarak adlandırılır.

A, toplama işleminin sonunda çok boyutlu toplu veri tabanını oluşturacak tüm MAD’lerin tanımlayıcı (veya kategori) öznitelikleri veya ölçüleri olacak Ω’un tüm özniteliklerinin alt kümesi olsun.

O halde A, çok boyutlu toplu veri tabanında görünen tüm gerçekleri tanımlayan tüm ve yalnızca niteliklerin kümesidir. Bu niteliklerin çoğu, R’nin farklı ilişkilerinde görünür. Farklı nitelikler tek bir hiyerarşi oluşturmaya katkıda bulunabilir. Farklı hiyerarşiler, hiyerarşi çiftlerinin en az bir ortak özelliği olması koşuluyla aynı boyuta ait olabilir.

Uzmanlık hiyerarşileri adı verilen paralel hiyerarşilerin var olabileceğini unutmayın. Ayrıca, A’da görünmeyen diğer nitelikler, yukarıda bahsedilen hiyerarşileri tamamlayabilir (bunlar ile aynı hiyerarşinin diğer nitelikleri arasındaki ilişkinin tanımlanması şartıyla).

A *, bu son öznitelikler artı A özniteliklerinin kümesidir. Bu hiyerarşilere ilkel hiyerarşiler diyoruz, çünkü bunlardan birine atıfta bulunan tüm hiyerarşiler buna dahildir. Benzer şekilde, tüm ilkel hiyerarşilerini içeren boyuta ilkel boyut diyoruz.

H, A*’da tanımlanan tüm hiyerarşilerin (özel hiyerarşiler dahil) kümesi olsun. D, A*’da tanımlanan (farklı hiyerarşilerden oluşabilen) tüm boyutların kümesi olsun. Kullanıcıların, gerçekte, bu boyuta göre bir hiyerarşinin seviyeleri olan bir MAD’nin tanımlayıcı değişkenlerine genellikle bir boyutun adını verdiklerine dikkat edin.

∆, A özniteliklerinin tüm tanım alanlarının (yani, tüm örneklerin) kümesi olsun ve ∆*, A * özniteliklerinin tüm olası örneklerini de içeren tüm tanım alanlarının kümesi olsun. her öznitelik üstlenebilir (dolayısıyla, Θ bağıntılarında mevcut olmayan örnekler de dahil).

Bu tanım alanları, ilkel alanlar olarak adlandırılır. Bu, çok boyutlu toplu veritabanında görünen tüm özniteliklerin (ve tüm göreli örneklerin) sırasıyla A* ve ∆*’nin bir parçası olduğu anlamına gelir.

Kategori öznitelikleri, çok boyutlu toplu verilerin tek üst verisi değildir: birkaç başka özellik, özet verilerin anlamsal bir tanımını sağlayabilir. Bunlar arasında özellikle aşağıdakileri dikkate alıyoruz:

• Makro verileri elde etmek için mikro verilere uygulanan işlev türü (örn. sayım, toplam, ortalama vb.) olan ve ölçünün özet türünü tanımlayan toplama türü. Bu özellik her zaman belirtilmelidir.
• Özet niteliğin türü olan veri türü (örneğin, gerçek, tamsayı, negatif olmayan gerçek, negatif olmayan tamsayı).
• Çok boyutlu toplu tablo tarafından açıklanan F j olgusu (örneğin, üretim, nüfus, gelir, yaşam beklentisi).
• Tanımlandığı gibi, örneğin “veri kaynağı” (bilinmeyen), “ölçü birimi” ve “sayma birimi” gibi diğer özellikler eksik olabilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir