Çok Boyutlu Veritabanlarında Hiyerarşiler – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Çok Boyutlu Veritabanlarında Hiyerarşiler
Hiyerarşiler, bilgi temsilinde ve akıl yürütmede temel bir rol oynar. Soyutlama süreçleri tarafından oluşturulan yapılar olarak kabul edilmiştir. Smith ve Smith’e göre soyutlama süreci içgüdüsel olarak bilinen bir insan etkinliğidir ve soyutlama süreçleri ve özellikleri genellikle bilgi sistemlerinde çok seviyeli nesne temsili için kullanılır.
Bir soyutlama, belirli kriterlere göre çok daha büyük bir nitelikler, nesneler veya eylemler kümesinden bir dizi nitelik, nesne veya eylemin seçimi olarak anlaşılabilir. Bu seçimi birkaç kez tekrarlayarak, yani her bir nesne alt kümesinden, daha da soyut özelliklere sahip başka bir nesne alt kümesinden seçim yapmaya devam ederek, nesnelerin diğer (anlamsal) ayrıntı düzeylerini yaratırız.
Soyutlama sürecinin yarattığı tüm yapı bir hiyerarşidir ve hiyerarşinin türü, soyutlama süreci için kullanılan işleme ve ilişkilere bağlıdır. İlişkilere gelince, literatürde en iyi bilinenleri sınıflandırma, genelleme, ilişkilendirme (veya gruplama) ve kümelemedir. Başlıca özellikleri aşağıda kısaca listelenmiştir.
Sınıflandırma, bir nesne türünün bir dizi örnek olarak tanımlandığı basit bir veri soyutlama biçimidir. Şemadaki bir nesne türü ile veritabanındaki örnekleri arasında bir ilişki örneği sunar.
Genelleme, benzer nesnelerin daha üst düzey bir genel nesneyle ilişkili olduğu bir soyutlama biçimidir. Mevcut bir kavramın özelliklerini dışarıda bırakarak yeni bir kavram oluşturur. Böyle bir soyutlama ile, benzer kurucu nesneler, türsel nesnelerin uzmanlaşmalarıdır. Jenerik nesne düzeyinde, uzmanlıkların benzerlikleri vurgulanırken farklılıklar bastırılır.
Bu, nesneler arasında bir is-a ilişkisini tanıtır. Bu ilişki, kalıtım, ima ve dahil etme gibi diğer çerçevelerde kullanılan çok çeşitli kategorileri kapsar. Sözlüksel anlambilimde taksonomi adı verilen kavramların alt bölümlere ayrılmasından kaynaklanan en sık ilişkidir. Uzmanlaşma adı verilen genelleme ilişkisinin tersi, var olan bir kavrama özellikler ekleyerek yeni bir kavram oluşturur.
Filtre hiyerarşisi adı verilen özel bir genelleme hiyerarşisi türü, sözde filtreleme işlemi ile tanımlanır. Bu işlem, bir düzeydeki bir dizi nesneye bir filtre işlevi uygular ve daha yüksek bir düzeyde bu nesnelerin bir alt kümesini oluşturur. Genelleme hiyerarşisinden temel farkı, filtreyi geçmeyen nesnelerin daha üst düzeyde bastırılacak olmasıdır.
İlişkilendirme veya gruplama, üye nesneler arasındaki ilişkinin daha yüksek düzeyde bir nesneler kümesi olarak kabul edildiği bir soyutlama biçimidir. Bu ilişki ile üye nesnelerin detayları bastırılır ve küme nesnesinin özellikleri vurgulanır. Bu, bir üye nesne ile bir dizi nesne arasındaki üye ilişkisini tanıtır.
Toplama, nesneler arasındaki ilişkinin daha üst düzey bir toplu nesne olarak kabul edildiği bir soyutlama biçimidir. Bir toplu nesnenin her bir örneği, bileşen nesnelerinin örneklerine ayrıştırılabilir. Bu, nesneler arasındaki ilişkinin bir kısmını tanıtır. Bu soyutlama tarafından oluşturulan hiyerarşi tipine toplama hiyerarşisi denir.
Veri ambarı ve OLAP (çevrimiçi analitik işleme) gibi, yukarıda bahsedilen toplama hiyerarşileri, veri toplamayı desteklemek için yaygın olarak kullanılır. Basit bir biçimde, böyle bir hiyerarşi, değerler alanları arasındaki ilişkileri gösterir. Bir hiyerarşideki her işlem, bir etki alanından daha küçük bir etki alanına eşleme olarak görüntülenebilir.
Hiyerarşik düzenleme psikoloji
OLAP küpü oluşturma
Hiyerarşik düzenleme örnek
OLAP cube
Büyük veri ve veri GÖRSELLEŞTİRME
Olap nedir nasıl kullanılır
Olap küpleri nedir
Veri madenciliği SINIFLANDIRMA teknikleri
OLAP ortamında, hiyerarşiler verileri genelleştirme sürecini, değerlerin bir etki alanından daha küçük veya daha büyük başka bir etki alanının değerlerine, detaya inme veya toplama operatörleri aracılığıyla dönüştürülmesi olarak kavramsallaştırmak için kullanılır. Sonraki bölümlerde, bir veri küpünün analiz boyutlarında toplama hiyerarşilerinin rolleri analiz edilecektir.
Toplama hiyerarşisinin özü, çok fazla ilgi gösterilen basit ve güçlü bir matematiksel kavram olan kısmi düzen etrafında döner. Kısmi sıralama, tepe noktaları alanların elemanlarını ve kenarları elemanlar arasındaki sıralama fonksiyonunu temsil eden bir ağaç olarak temsil edilebilir.
Seviyeler kavramı, ağaçta aynı derinlikteki köşelerin aynı hiyerarşi seviyesine ait olduğu fikriyle tanıtıldı. Böylece hiyerarşideki seviye sayısı ağacın derinliğine karşılık gelir. En üst düzey hiyerarşinin en soyut, en alt düzey ise en ayrıntılı olanıdır.
Veri ambarı ve OLAP’ta olduğu gibi, kısmi sıralama kavramı, bir boyut boyunca farklı veri toplama düzeylerinin hiyerarşisini düzenlemek için yaygın olarak kullanılır. Bazen hiyerarşiler yapısal olarak ağaçlar olarak algılanmıştır, yani hiçbir türsel nesne iki veya daha fazla genel nesnenin doğrudan ardılı değildir ve herhangi bir düğümün (herhangi bir hiyerarşinin bir grafikle temsil edildiğini varsayarsak) doğrudan soyundan gelenler birbirini dışlayan sınıflardır.
Ortak bir ebeveyni paylaşan, birbirini dışlayan bir genel nesne grubuna sahip bir sınıfa küme denir. Genel olarak konuşursak, birçok gerçek durum bu tür hiyerarşiler tarafından modellenemez.
Bu nedenle, genellikle bir boyut hiyerarşisi, yönlendirilmiş bir döngüsel olmayan grafik (DAG) olarak temsil edilir. Bazen, TÜMÜ ile gösterilen benzersiz bir alt seviye ve benzersiz bir üst seviye ile tanımlanabilir.
Toplama hiyerarşisi ile ilgili en önemli konulardan biri verilerin doğru bir şekilde toplanmasıdır. Sezgisel olarak bireysel toplu sonuçların doğrudan yeni toplu sonuçlar üretmek için birleştirilebileceği anlamına gelen özetlenebilirlik olarak bilinir.
Daha sonra Lenz ve Shoshani’de (1997) tartışıldığı gibi, özetlenebilirlik koşulları, özetleme işleminin doğru sonucu ürettiği koşullardır. Yazarlar, özetlenebilirliğin üç gerekli koşulunun yerine getirilmesi gerektiğini onaylarlar.
Bunlar, hiyerarşilerdeki seviyelerin (veya kategori niteliklerinin) ayrıklığı, hiyerarşilerdeki tamlık ve istatistiksel fonksiyonlarla ölçünün (özet nitelikler) doğru kullanımıdır. Ayrıklık, boyutlardaki düzey örneklerinin bir düzeyin öğelerinin ayrık alt kümelerini oluşturduğunu ima eder.
Hiyerarşilerdeki tamlık, tüm öğelerin boyutlardan birinde meydana gelmesi ve her öğenin hiyerarşide onun üstündeki düzeyde bir kategoriye atanması anlamına gelir. İstatistiksel işlevlere sahip ölçülerin doğru kullanımı, ölçünün tipine ve istatistiksel işleve bağlıdır.
Daha yakın zamanlarda, toplama hiyerarşi yapılarındaki heterojenlik sorunu ve bunun veri toplama üzerindeki etkisi OLAP veritabanı topluluğunun dikkatini çekmiştir. Kimball (1996) tarafından ortaya atıldığı şekliyle heterojenlik terimi, aynı kavramsal varlığı temsil eden, ancak farklı kategori ve niteliklere sahip birkaç boyutun tek bir boyut olarak modellendiği durumu ifade eder.
Büyük veri ve veri GÖRSELLEŞTİRME Hiyerarşik düzenleme örnek Hiyerarşik düzenleme psikoloji OLAP cube Olap küpleri nedir OLAP küpü oluşturma Olap nedir nasıl kullanılır Veri madenciliği SINIFLANDIRMA teknikleri