数据传播是指根据传播规则将数据从一个或多个源数据仓库分配到另一个本地访问数据库。数据仓库需要每天管理大量数据。数据仓库可以从少量信息开始，并通过不断地从多个数据源共享和接收信息，日复一日地增长。随着数据共享的推进，数据仓库管理成为一个主要问题。需要数据库管理来更有效地和以多个子集、安排和时间框架的方式管理公司信息。这些数据资源需要不断更新，并且… 阅读更多

查询优化对于关系数据库的性能至关重要，尤其是在执行复杂的 SQL 语句时。查询优化器决定实现每个查询的最佳方法。例如，查询优化器会选择是否为给定查询使用索引，以及在连接多个表时使用哪种连接方法。这些决策对 SQL 性能有巨大影响，查询优化是每个应用程序的关键技术，从运营系统到数据仓库和分析系统，再到内容管理系统。查询优化的各种原则如下：理解… 阅读更多

贝叶斯分类器是统计分类器。它们可以预测类成员概率，例如给定样本属于特定类的概率。贝叶斯分类器在应用于大型数据库时也表现出很高的准确性和速度。一旦定义了类，系统应该推断控制分类的规则，因此系统应该能够找到每个类的描述。这些描述只能参考训练集的预测属性，以便只有正例满足描述，而不是负例。如果规则… 阅读更多

数据聚合是一个将数据收集并以汇总形式表示的过程，其目的包括统计分析。它是一种信息和数据挖掘程序，其中数据被搜索、收集并以基于报告的汇总格式呈现，以实现特定的业务目标或流程和/或进行人工分析。数据聚合可以手动实现或通过专门的软件实现。聚合的目标是根据特定变量（包括年龄、职业或收入）获取有关特定团队的更多数据。然后，有关此类团队的数据可用于网站个性化，以选择内容和广告… 阅读更多

数据协调表示为数据迁移期间记录验证的一个阶段。在此阶段，目标数据与源信息进行比较，以确保迁移结构正在分配数据。数据验证和协调定义了一种技术，该技术促使数值模型处理数据。在提供业务智能中信息质量的一个重要方面是信息的连贯性。像数据仓库一样，业务智能组合和转换数据并将其保存，以便可以访问它进行分析和解释。在多个处理步骤之间，数据的连贯性必须… 阅读更多

提取方法在很大程度上取决于源规则以及目标数据仓库环境中的业务需求。要提取的信息的估计数量以及 ETL 过程中的阶段（原始加载或记录保留）也可能迫使确定如何从逻辑和物理视图进行提取。有两种类型的提取方法，包括逻辑提取方法和物理提取方法。逻辑提取方法有两种类型的逻辑提取如下：完整提取 - 数据完全从源系统提取。由于这… 阅读更多

提取是从源系统提取信息的服务，以便在数据仓库环境中进一步使用。它是 ETL 过程的第一步。提取后，这些数据可以被修改并加载到数据仓库中。数据仓库的源系统通常是事务处理软件。例如，销售分析数据仓库的源系统可以是订单输入系统，该系统记录所有当前的订单活动。数据提取是指数据被考虑并移动到通过获取来自数据源（例如数据库）的相关信息… 阅读更多

人工神经网络是基于生物神经网络的服务系统。它是生物神经系统的模拟。人工神经网络的特点是存在多种架构，因此需要多种算法方法，但尽管是一个复杂的系统，但神经网络几乎很简单。这些网络是主管工具箱中独特的信号处理技术之一。该领域是高度跨学科的，但此方法将限制对工程视角的关注。在工程学中，神经网络提供两种重要功能，即模式分类器和非线性自适应滤波器。人工神经… 阅读更多

修剪是减少决策树大小的过程。它可以通过定义树的大小或消除对树几乎没有贡献的区域来降低过度拟合的风险。修剪通过修剪那些由于噪声或异常值而在训练数据中遵循异常的树枝来帮助，并以一种增强树的泛化效率的方式帮助原始树。各种方法通常使用统计度量来删除最不可靠的分支，通常会导致更快的分类和提高树正确分类独立测试数据的能力。有… 阅读更多

决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点表示对属性的测试，每个分支表示测试的结果，叶子节点表示类或类分布。树中最顶端的节点是根节点。学习决策树的算法算法 - 从给定的训练数据创建决策树。输入 - 由离散值属性描述的训练样本；属性集，属性列表。输出 - 决策树。方法创建节点 N；如果所有样本都属于同一类 C，则返回 N 作为标记为类 C 的叶子节点如果… 阅读更多