Varsayımsal Akıl Yürütme – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Veritabanları Üzerinden Varsayımsal Akıl Yürütme
Son yıllarda çevik organizasyon terimi, değişen dış baskılara uyum sağlamak veya ortaya çıkabilecek yeni pazar fırsatlarından yararlanmak için çalışma uygulamalarını hızlı bir şekilde değiştirebilen bir organizasyonu ifade etmek için ortaya çıkmıştır.
Böyle bir çevikliğin kilit unsuru, hızlı ve güvenilir karar vermedir; yani, yeni örgütsel davranışın ne olacağını ve bu davranıştaki değişikliklerin nasıl etkileneceğini belirleme yeteneği. Genel olarak, bir organizasyon, her biri rekabet halindeki güçlü ve zayıf yönleri olan birkaç olası değişim stratejisiyle karşı karşıya kalacaktır.
Yönetim daha sonra hangisinin en iyi tahmin edilen sonuca sahip olduğunu belirlemek için bunların her birini değerlendirmeli ve karşılaştırmalıdır. Bu süreç genellikle “ya olursa?” olarak adlandırılır. analizi (WiA), şu soruyu yanıtlamaya çalıştığı için: X değişikliğini benimsersek sonuç ne olur?
Belki de en tanıdık WiA aracı, kullanıcının bir matematiksel modelin parametreleri için farklı değerler girebildiği ve değişen sonuçları gözlemleyebildiği elektronik tablodur. Örneğin, bir yönetici, kar düzeylerinin nasıl etkilendiğini görmek için tahmini satışlarda farklı iskonto oranları deneyebilir.
Bununla birlikte, bu tekniğin uygulanabilirliği, basit bir matematiksel denklemler seti ile doğru bir şekilde karakterize edilebilen durumlarla sınırlıdır. Bu tür karar verme için çok daha yaygın bir bağlam, kuruluşun performansı hakkında tarihsel bilgileri kaydeden bir şirket veri tabanı (veya veri ambarı) tarafından sağlanır.
Bu bağlamda WiA gerçekleştirmek için, yeni durumun özelliklerini belirlemek için veri tabanını güncelleyebilmek, organizasyonel davranışta önerilen değişiklikleri yansıtabilmek ve ardından sorgulamak istiyoruz. Canlı verilerin kendisini bu şekilde değiştirme riskini alamadığımız için, verilerde bu varsayımsal değişiklikleri yapmak ve bunların bileşik etkisini sorgulamak için alternatif yöntemler bulmamız gerekiyor.
Önerilen değişiklik yeterince basitse, örneğin, hem değişiklik hem de sorgu, sorgu sonucu elde edildikten sonra iptal edilen bir işlem içinde yapılabilir. Bu, canlı verilerin bütünlüğünü koruyacaktır, ancak diğer iş süreçleri üzerinde bir performans etkisine sahip olabilir ve farklı senaryoların kolayca karşılaştırılmasına izin vermez.
Yaygın olarak benimsenen alternatif bir yaklaşım, WiA senaryosunda yer alan verilerin bir kopyasını oluşturmak ve canlı veriler yerine bunda gerekli değişiklikleri yapmaktır. Bu, değişiklik veya sorgular büyük/karmaşık ise çok daha iyi bir çözümdür ve aynı zamanda, değişikliklerin ve sorguların serpiştirildiği ve önceki sorgu kümesinin sonuçlarına göre belirlendiği daha özel bir analiz stiline izin verir.
Bununla birlikte, veri kümeleri büyükse veya birçok farklı strateji karşılaştırılacaksa, gereken disk alanı bu yaklaşımı pratik hale getirebilir. Veri çıkarma işleminin canlı veritabanının performansı ve kullanılabilirliği üzerindeki etkisi de dikkate alınmalıdır.
Bu nedenle araştırmacılar, veri tabanının bütünlüğünü veya performansını bir bütün olarak etkilemeden veri tabanının içeriği üzerinde varsayımsal muhakeme gerçekleştirme yeteneği sağlamak için VTYS’nin kendisine bu WiA formu için tesisler yerleştirme olasılığını değerlendirdiler. Bu tür tesisler, hem gerçek veritabanı durumuna dayalı, ancak talep edilen güncellemelere göre değiştirilmiş bir sözde durum (varsayımsal durum veya HS olarak adlandırılır) oluşturan varsayımsal güncellemeleri (HU’lar) hem de varsayımsal durumlardan özellikler türeten varsayımsal sorguları desteklemelidir.
Akıl yürütme Felsefe
Akıl yürütme Nedir
Akıl yürütme Örnekleri
felsefe akıl yürütme yöntemleri
Tümdengelim Nedir
Endüktif akıl yürütme
Tümevarım Örnekleri
Akıl yürütme örnekleri Felsefe
Güncellemelerin ve sorguların nasıl belirlendiğine ve hipotetik durumların ne ölçüde gerçekleşip gerçekleşmediğine bağlı olarak, bu tür varsayımsal akıl yürütme olanaklarını uygulamak için bir dizi olasılık mevcuttur. Genel olarak, literatürde şimdiye kadar yapılan öneriler iki geniş kategoriye ayrılabilir: HÜ’lerin kapsamlı temsillerini destekleyenler ve HÜ’lerin amaçlı temsillerini destekleyenler.
İlk yaklaşım, varsayımsal bir ilişki (HR) kavramına dayanırken, ikincisi varsayımsal sorgulama olanaklarının sağlanmasına odaklanır. Bu makalenin geri kalanında, her iki kategorideki başlıca katkılara genel bir bakış sunacağız, ardından gelecekte araştırılabilecek bazı ek yaklaşımların kısa bir tartışmasını sunacağız.
HİPOTETİK İLİŞKİLER
Varsayımsal akıl yürütme olanakları için en erken teklif veritabanları için bir İK kavramına dayanıyordu. Bir İK, sorgu sistemine normal bir ilişki gibi görünür, ancak içeriği aslında kullanıcı tarafından belirtilen bazı eklemeler ve silmeler ile başka bir ilişkinin (tipik olarak gerçek bir depolanmış ilişki) içeriği açısından tanımlanır.
İK’nın kendisi verileri saklamaz, bunun yerine temel alınan veritabanına varsayımsal olarak yapılmış eklemeleri ve silmeleri içerir. Bu nedenle, eğer Add, R’ye varsayımsal olarak eklenecek olan kümeler kümesiyse ve Del, R’den varsayımsal olarak silinecek olan R kümelerinin kümesiyse, o zaman, R’nin yeni varsayımsal sürümünde bulunan kümeler, tam olarak sorgu tarafından verilenlerdir.
Çalışma uygulamalarındaki belirli bir değişikliğin sonuçlarını anlamak için İK’ya (veya gerektiği kadar çok varsayımsal ve gerçek ilişkinin bir karışımına) karşı daha fazla soru yöneltilebilir.
Her biri farklı performans ve disk alanı özelliklerine sahip çeşitli İK uygulama yöntemleri önerilmiştir. Bununla birlikte, temel konsept, daha sonra İK’nın kendisini yeniden yapılandırmada kullanılmak üzere, HU’ların ayrıntılarını özel bir yardımcı ilişkide (veya ilişkilerde) depolamaktır. En eski tekliflerde, kullanıcı tarafından yeni bir İK talep edildiğinde (yani başka bir ilişkiye HU yaparak) diferansiyel dosya (DF) adı verilen özel bir ilişki oluşturulur.
DF’nin sütunları, DF’de silinen demetleri temel ilişkideki karşılıklarıyla eşleştirmek için kullanılan özel bir TupleID sütununun eklenmesiyle varsayımsal olarak güncellenen ilişkininkilerle tamamen aynıdır ve bir sütun demetin ana ilişkiye bir ekleme mi yoksa bir silme mi olduğunu gösterir.
DF olarak temsil edilen bir HR’yi sorgulamanın en basit yöntemi, HR’leri içeren herhangi bir sorgunun yalnızca gerçek ilişkilere ve DF’lere başvuran eşdeğer bir sorguya dönüştürüldüğü bir sorgu yeniden yazma yaklaşımı kullanmaktır. Bu, bir İK’ye yapılan herhangi bir referansın, bir İK içeriğini açıklamak için yukarıda verilene benzer bir sorgu ile değiştirilmesiyle yapılır. Ancak bu yaklaşımın (bu basit DF tasarımıyla bağlantılı olarak) birkaç dezavantajı vardır.
DF, belirli bir HR’ye yapılan tüm güncellemeleri izler ve bu nedenle, (örneğin) birçok kez eklenmiş ve silinmişse, temeldeki (gerçek) ilişkideki bir tanımlama grubu DF’de birkaç kez görünebilir. Bu, HU’lar çok sayıda ve sıksa, DF’nin alttaki ilişkinin kendisinden çok daha fazla büyüyebileceği anlamına gelir.
İkinci bir dezavantaj, silinen ve daha sonra aynı HR’ye yeniden eklenen demetlerin sorgu mekanizması tarafından alınmayacağıdır, çünkü tüm varsayımsal silmeler her zaman tüm varsayımsal eklemelerden sonra yürürlüğe girer. En son değişikliklerin İK’da görünür olmasına izin vermek için DF’deki demetler üzerindeki zaman damgalarını kullanan algoritmanın daha sonraki bir revizyonu önerildi.
Daha sonra bu fikirler, Bağımsız Güncellenmiş Görünüm (IUV) adı verilen daha karmaşık bir İK formu üretmek için geliştirildi ve genişletildi. IUV’ler, geleneksel bir ilişkisel görünüm üzerinden tanımlanan sanal ilişkilerdir. HR’lerde olduğu gibi, bir IUV’ye yapılan HU’lar, ebeveyn görüşlerini (yani IUV’nin oluşturulduğu görüşler veya ilişkiler) etkilemeyecektir.
Akıl yürütme Felsefe Akıl yürütme Nedir Akıl yürütme Örnekleri Akıl yürütme örnekleri Felsefe Endüktif akıl yürütme felsefe akıl yürütme yöntemleri Tümdengelim Nedir Tümevarım Örnekleri