TOPLAMA SÜRECİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
TOPLAMA SÜRECİ
İlk adım, toplama işleminin uygulanması gereken tüm olası mikro veri ilişkilerinin R kümesinin tanımlanmasından ve bunun içinde belirli bir fenomene πx atıfta bulunan R ilişkileri kümesinin seçilmesinden oluşur.
R’de görünen tüm özniteliklerin Ω kümesini tanımlayın, ikinci adım, çok boyutlu toplu veritabanında, yani A kümesinde tanımlayıcı (veya kategori) öznitelikler olacak öznitelikleri seçmekten ve olası işlevsel bağımlılıkları tanımlamaktan oluşur. nihai olarak var olan hiyerarşileri muhtemelen tamamlayan nitelikler.
Üçüncü adım, aynı boyuta ait tüm nitelikleri ve bu boyut içindeki hiyerarşileri (ve uzmanlıklarını), yani H ve D kümelerini tanımaktan oluşur. Açıkça görünmeyen ancak tamamlayan tüm nitelikler. belirli bir hiyerarşi buna eklenmelidir. Örneğin, “mekân” boyutunun hiyerarşisi, yani Bölge → İl → Şehir, uzmanlık hiyerarşileri Bölge (ikamet) → İl (ikamet) → Şehir (ikamet) ile bağlantılıdır.
Bu noktada, çok boyutlu toplu veri tabanının tanımlanan fenomene atıfta bulunan kısmı, aşağıdaki adımlar gerçekleştirilerek tekrar tekrar oluşturulabilir:
Dördüncü adım: i-inci olguda yer alan ilişkilerin alt kümesi R i’nin ve MAD’nin oluşturulmasında yalnızca dikkate alınan Ri’nin küme Ai niteliklerinin seçimi. Toplama sürecinin sonunda, özniteliklerin tüm A kümeleri, çok boyutlu toplu veri tabanının tanımlayıcı alanını oluşturacaktır.
Bu adımda, olgunun her boyutundaki sırasıyla boyutları ve olası hiyerarşileri karakterize eden D ve H’deki alt kümeleri de tanımlarız. Bu nedenle, bir hiyerarşi, farklı ayrıntı düzeylerinde aynı boyutu temsil eder.
Çok boyutlu toplu verilerin yenilikçi bir özelliği, toplu bir veri tabanının işleme yeteneklerini önemli ölçüde genişletebilen ve geliştirebilen üçüncü bir öznitelik tipinin, yani örtük kategori özniteliğinin getirilmesi olmuştur.
Aslında, bir MAD’nin boyutlarını tanımlayan bir veya daha fazla öznitelik, yalnızca bir örnek tarafından oluşturulan bir tanım alanına sahipse, bunların her birini “olgu adının” bir parçasına dönüştürür ve buna “örtük öznitelik” veya örtük boyut adını veririz. . Örtük niteliklerin de MAD kardinalitesine katkıda bulunduğunu unutmayın.
Beşinci adım: Toplama fonksiyonunun A’daki ilişkilerin niteliklerine uygulanması. Bu işlemin sonucu, basitçe ölçü (veya özet öznitelik) olarak adlandırılan, mikro veriler üzerinde gerçekleştirilen ölçümü temsil eden sayısal verilerdir. Uygulanan fonksiyonun tipine bağlı olarak, her bir gerçeği karakterize eden parametreler tanımlanmalıdır, dahil olmak üzere:
• mikro verilere uygulanan toplama işlevi türü tarafından tanımlanan özet türü (sayı, toplam, vb.);
• sayma birimi—sonuç örneklerinin 100, 213, 47 vb. olduğunu ve öznenin de “meyve” olduğunu varsayalım. Sayma birimi, örneğin 100’ün gerçekten 100 (100 x 1) veya 100.000 (100 x 1.000) veya 100.000.000 (100 x 100.000) anlamına gelip gelmediğini tanımlar;
• ölçü birimi—önceki örnekte, sayı “meyve parçalarının sayısı” veya “kilogram” veya “ton” vb. olabilir; ve
• veri kaynağı (bu bilgi her zaman mevcut değildir).
Veri toplama süreci nasıl yazılır
Veri toplama Nedir
Birincil veri toplama yöntemleri
Veri toplama Araçları
Nitel veri toplama yöntemleri
Veri toplama örnekleri
Veri toplama Araçları ppt
Veri toplama aracı Nedir
Genel olarak, uygulanan toplama işlevi başlangıçta bir sayı veya toplamdır. Sonraki toplamalar, bu toplu verilere cebirsel işlemler ve istatistiksel-matematiksel işlemler uygulanarak elde edilebilir.
Altıncı adım: Olgu adının tanımı (MAD’nin adı). Toplama işleminin sonunda tanımlanan olguların tüm adları F kümesini oluşturacaktır.
Yedinci adım: Olguda anlatılan öznenin A*’daki bağıntıların öznitelikleri arasından seçilerek tanımlanması. Toplama işleminin sonunda olgularda açıklanan tüm denekler S kümesini oluşturacaktır.
Sekizinci adım: MAD’nin olası anormalliklerini karakterize eden olası Notların tanımı (bu adım eksik olabilir).
Toplama sürecini uyguladığımızda, üretilen tüm MAD’ler kavramsal yapılardır, yani bunların her biri için bunların veritabanında nasıl saklanacağını veya bir olgunun nitelikleri veya etki alanı örnekleri arasında herhangi bir sırayı henüz tanımlamadık. her özellik. Bunları saklamak için bu siparişleri tanımlamamız gerekir.
Bu sonraki adımın sonucu, dokuzuncu adım, çok boyutlu toplu veri yapısı (MADS) olarak adlandırılan karşılık gelen bir mantıksal yapının her MAD için tanımıdır. İçinde, ölçülen verilerin her bir örneği, tam olarak, öğeleri MAD’nin her boyutu (kategori niteliği) için bir örnek tarafından tanımlanan bir tanımlama grubu ile karakterize edilir.
VERİ YAPISI
Bir MAD ölçüsü, bir dizi boyut, yani bir dizi kategori özniteliği ile tanımlanır; her biri, ilkel boyutu oluşturan olası hiyerarşilerden birinin bir düzeyi olabilir. Her kategori özniteliği ayrıca ilkel bir kategori özniteliğine sahiptir.
Toplam verilerin karmaşıklığı, aynı operatörün, Rafanelli ve Ricci’de (1993) gösterildiği gibi, çok boyutlu toplu tablonun özet tipine bağlı olarak, özet değerler için farklı yeniden hesaplama işlevleri gerektirebilmesi gerçeğinden kaynaklanmaktadır. Özet veriler her zaman zaman içinde sabitlenir. Her MAD’de ve uzay boyutunda her zaman (örtülü veya açık olarak) mevcuttur.
Toplam veri için mevcut modellerin çoğu, kategori ve özet öznitelikleri arasında bir eşleme olarak bir MAD temsil eder. Toplama sürecinin analizi, bir MAD’nin, kategori öznitelik örneklerinin demetleri ve özet değerleri arasında değil, toplama kümeleri ve özet değerler arasında işlevsel bir bağlantıyı temsil ettiğini gösterir.
Bezenchek, Rafanelli ve Tininini’de (1996), basit, karmaşık ve bileşik MAD’nin (ve benzer MADS’nin) resmi tanımları verilmiştir. Aşağıdaki şekilde basit, karmaşık ve bileşik bir MADS’nin tablo halinde gösterimini öneriyoruz.
Çok boyutluluk ve çok boyutluluk kavramları arasında ince bir ayrım yapılmalıdır. İlki, ölçülen verilerin çok boyutlu bir tanımlayıcı uzayı tanımlayan farklı parametrelerle tanımlandığı bir veri yapısını ifade eder.
İkincisi, bir kategori özniteliğinin, örneğin tanım alanının bir parçasının bir veya daha fazla başka kategori özniteliği, A, B, … C tarafından sınıflandırıldığı, diğer bölümün ise şu şekilde sınıflandırıldığı tanımlayıcı bir uzaya atıfta bulunur. bir veya daha fazla farklı kategori niteliği, E, F, … H. Kategori niteliklerinin birinci ve ikinci grubunun sayısının farklı olabileceğini unutmayın.
Bu durum, aşağıda gösterilen karmaşık MADS’de mevcuttur. Basit/karmaşık MADS ile bileşik MADS arasındaki fark, ilkinde benzersiz olan ve ikincisinde en az iki farklı türden (bizim durumumuzda, Sayı ve Yüzde) özet türünden oluşur.
Son zamanlarda, çok boyutluluk kavramını üç boyutlu bir temsille temsil eden küp metaforuna dayalı olarak çok boyutlu veri tabanlarını modellemek için başka öneriler sunulmuştur.
Codd (1993), kurumsal verileri çok boyutlu perspektiflerde işlemek, matematiksel formüller veya daha karmaşık istatistiksel analizler kullanarak verilerin çevrimiçi analizini gerçekleştirmek ve verileri birden çok boyuta göre konsolide etmek ve özetlemek için Çevrimiçi Analitik İşleme (OLAP) terimini önerdi.
OLAP için yeni veri modelleri tipik olarak verileri “ölçülebilir iş gerçekleri (ölçüler) veya boyutlar” olarak sınıflandırır. OLAP araştırmasında, çoğu çalışma performans konularına odaklanmıştır.
Bir veri küpünün hangi alt kümesinin önceden hesaplanacağına karar vermek, çok boyutlu toplamların boyutunu tahmin etmek ve önceden hesaplanmış özetleri indekslemek için teknikler geliştirilmiştir. OLAP ve istatistiksel veri tabanları arasındaki benzerlikler ve farklılıklar Shoshani’de tartışılmaktadır.
Birincil veri toplama yöntemleri Nitel veri toplama yöntemleri Veri toplama aracı Nedir Veri toplama Araçları Veri toplama Araçları ppt Veri toplama Nedir Veri toplama örnekleri Veri toplama süreci nasıl yazılır