ADSP part1
2850 ワード
📝単語を整理する
データ・マイニング:大量のデータから有意義な情報を抽出し、意思決定に使用するテクノロジー
有意義な情報~=システム的、自動的な統計規則またはモード
データマスク:公開された情報と組み合わせて個人を識別することを防止する技術.
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静的:データストアで置換ストレージを行う-
動的:データ照会時の置換データマイニング:各種データを統合し、新しい商品サービスを作成します.
もともとどの詩も音楽用語で異なる曲の演奏を調和させる意味だった.
データ3法には多くの言及がある.
≪メタデータ|Metadata|oem_src≫:データに関連する構造化されたデータ.他のデータの説明に使用されます.
データ・マーケット:データ・ウェアハウスからデータ・ウェアハウス環境で定義されたアクセス・レイヤ[datawarehouse-datamart-user,中間レイヤ]で、ユーザーにデータを提供する役割
データ・ウェアハウス:長期システム・データベースに蓄積されたデータを汎用フォーマットに変換して管理するデータベースで、ユーザーの意思決定を支援します.
데이터 웨어하우징:데이터웨어 하우스(DW)'란 용어는 단순히 데이터가 보관되어 있는 거대한 저장고를 의미한다. 이에 반해 '데이터 웨어하우징(data warehousing)'이란 데이터의 수집 및 처리에서 도출되는 정보의 활용에 이르는 일련의 프로세스라고 정의할 수 있다.
≪データ・ストレージ|Data Storage|emdw≫:大量の構造化および非構造化データを格納する方法で、大量の情報から意味のあるコンテンツを検索します.
分散コンピューティング(Distributed Computing):インターネットに接続された複数のコンピュータの処理能力を利用して巨大なコンピューティング問題を解決する分散処理モデル.
オンライン分析処理:多次元データをインタラクティブに分析するためのテクノロジー
オンライン取引処理(OLT P):リアルタイム取引処理システムにより企業の業務展開をサポート
ビジネス・インテリジェント:データ・ベースの意思決定をサポートするレポート中心のツール
[注]OLAPはBIの一分野である
ビジネス分析:意思決定に専念する統計と数学分析
CRM:お客様のデータを収集し、データを分析し、把握した知識を用いて関係を強固にし、業務業績を向上させることによって発展する
顧客関係管理は社内データベースです
ERP(企業資源計画):会社の各部門(人事、財務、生産を含む)の独立管理システムの管理資源を統合システムに再結合することによって、生産性を最大限に向上させる管理革新方法.
サプライチェーン管理:サプライチェーン管理.製品の生産と流通過程を統一的なネットワークとして管理する経営戦略システム
感性分析
ソーシャルネットワーク分析:ユーザー間のソーシャル関係を理解するために使用
✔ QUIZ?!
ビッグデータの3つの基本要素?データ技術者
ビッグデータ収集、構築、分析の最終目的?新しい洞察力と価値を創造する
ビッグデータが生み出す本質的な変化は?
前処理→後処理
サンプリング調査→全数調査
しつりょう
因果関係.
なぜデータの価値を測定しにくいのですか?
-データ使用方法:再使用、再結合、およびマルチターゲット開発
-新しい価値を生み出す
-分析技術の発展
pintechの分野で、ビッグデータを利用する最も核心的な分野は?
信用評価
ビッグデータ時代に起こりうる危機要因は?
1.プライバシー侵害2.責任の原則を破る.データの誤用
データ化現象に大きな影響を与える技術は?
モノネットワーク
ビッグデータ制御スキームは?
1.同意から責任へ
2.結果責任の原則を堅持する
3.アルゴリズムアクセスの許可
人文学ブームの理由は?
1.集約からバージョンへ:複雑なグローバル化
2.生産からサービスまで:製品生産からサービスまで
3、生産から市場創造まで:技術競争から無形資産までの競争
DBMSタイプ
1.階層型DBMS:データは階層型であり、コンテキスト関連
2.ネットワークDBMS:データ構造をネットワーク上のノード形式で論理表現するデータモデルで、各ノードを対等関係のシステムに組織する
3.関係型DBMS:数学的論理関係を表形式の構造に組織し、表の一部の列を他の表と繰り返し、各表間の相関を定義する
4、オブジェクト向けDBMS:複雑なデータ構造を表し、管理し、カスタムデータとマルチメディアデータを含む
構造化DATA:リレーショナル・データベースに格納
半構造DATA:ファイルとして保存
非構造化DATA:NoSQLに格納
注意:IMG
インダストリ分析アプリケーション
業界の初歩的な分析アプリケーション金融信用採点、詐欺偵察輸送日程管理、路線配置エネルギートレイ供給、需要予測オンラインネットワークマトリクス、ウェブサイト設計、顧客推薦通信価格計画最適化、顧客保留、需要予測、生産能力計画病院定価、顧客登録、収益管理政府詐欺偵察、犯罪管理、収益の最適化
Reference
この問題について(ADSP part1), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@ajgkwl0125/ADSP-part1テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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