tailieunhanh - Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 3: Gọi khai phá động từ Cognos khi sử dụng một ví dụ phân tích giỏ thị trường

Mở đầu Khi bạn đang làm việc với lượng dữ liệu lớn, điều quan trọng là bạn hiểu rõ các quy tắc về các thực thể khác nhau có liên quan với nhau như thế nào. Thường phát hiện ra các quy tắc này là một quá trình phức tạp. Các quy tắc kết hợp rất đơn giản chỉ là chủ nghĩa hình thức có tác động mạnh đến các quy tắc mô tả các tập dữ liệu vì chúng biểu thị các thực thể nào có thể xuất hiện đồng thời với nhau. Một ví dụ truyền thống về. | Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 3 Gọi khai phá động từ Cognos khi sử dụng một ví dụ phân tích giỏ thị trường Mở đầu Khi bạn đang làm việc với lượng dữ liệu lớn điều quan trọng là bạn hiểu rõ các quy tắc về các thực thể khác nhau có liên quan với nhau như thế nào. Thường phát hiện ra các quy tắc này là một quá trình phức tạp. Các quy tắc kết hợp rất đơn giản chỉ là chủ nghĩa hình thức có tác động mạnh đến các quy tắc mô tả các tập dữ liệu vì chúng biểu thị các thực thể nào có thể xuất hiện đồng thời với nhau. Một ví dụ truyền thống về các quy tắc kết hợp có thể thường thấy trong lĩnh vực bán lẻ. Ví dụ một quy tắc kết hợp chung là NÊU trứng VÀ sữa thì SAU ĐÓ là đường nói lên rằng khi mua hàng nhiều khách hàng mua trứng và sữa cũng mua đường. Quy tắc này có thể được phát hiện có hiệu quả thậm chí từ các các tập dữ liệu rất lớn. InfoSphere Warehouse cho phép bạn tìm các quy tắc này một cách thuận tiện như bài viết này đã mô tả chi tiết. Bài viết trước của loạt bài này đã mô tả cách trước hết xây dựng mô hình khai phá trong InfoSphere Warehouse và sau đó xuất bản các kết quả bằng cách sử dụng Cognos. Điều này là tốt trong một số kịch bản. Tuy nhiên một nhà phân tích thường muốn tác động đến việc phân tích tương tác ví dụ hạn chế các quy tắc được tìm thấy. Chuyển sang InfoSphere Warehouse DesignStudio rồi quay lại Cognos mỗi khi thay đổi một tham số thật không thuận tiện chút nào. Do đó bạn muốn tạo các bản ghi tương tác cho phép người dùng thiết lập các tham số trong một báo cáo Cognos tự động gọi khai phá trong nền tảng rồi cung cấp các kết quả trả lại Cognos. Bài viết này cho bạn thấy cách thực hiện chính xác các bước đó. Trước tiên hãy tìm hiểu về nhiệm vụ khai phá quy tắc kết hợp và cách có được nó trong InfoSphere Warehouse. Sau đó hãy xem cách gọi động khai phá dữ liệu từ Cognos. Cuối cùng hãy xem một ví dụ về việc có thể sử dụng cơ chế này theo thời gian thực. Về đầu trang Phân tích giỏ hàng và khai .

• Cơ sở dữ liệu
• Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse
• tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 3 Gọi khai phá động từ Cognos
• ví dụ phân tích giỏ thị trường
• hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• lập trình XML
• cơ sở dữ liệu nâng cao
• việc tạo báo cáo Cognos của IBM
• Tổng quan về kiến trúc tích hợp InfoSphere Warehouse và Cognos
• việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 4 Phân đoạn khách hàng
• InfoSphere Warehouse và Cognos
• Phát hiện sai lệch với InfoSphere Warehouse và Cognos
• quản trị dữ liệu
• ngôn ngữ SQL
• data base
• hệ quản trị
• lưu trữ dữ liệu
• bộ nhớ
• tài liệu máy tính
• thủ thuật máy tính
• mẹo cài đặt
• cơ sở dữ liệu
• kiến trúc dữ liệu
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Quản lý cơ sở dữ liệu
• Khôi phục cơ sở dữ liệu
• Cài đặt cơ sở dữ liệu
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Lập trình cơ sở dữ liệu
• Thực hành Cơ sở dữ liệu
• Tài liệu Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng
• Thành phần CSDL hướng đối tượng
• Chuẩn CSDL hướng đối tượng
• Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ
• Khái niệm PostgreSQL
• Tính năng của PostgreSQL
• Tiểu luận môn Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Mã hóa cơ sở dữ liệu
• Mã hóa cơ sở dữ liệu Database Encryption
• Mô hình hoạt động Encryption algorithm
• Cơ sở dữ liệu phân tán
• Lập trình PL/SQL
• Toàn vẹn dữ liệu
• Dữ liệu active
• Khái niệm trigger
• Mô hình phân tán dữ liệu
• Các kiểu phân đoạn dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu suy diễn
• Mô hình cơ sở dữ liệu mờ
• Mô hình dữ liệu
• Chức năng của HQTCSDL
• Mô hình hóa dữ liệu
• Mô hình quan hệ
• Mở rộng mô hình quan hệ
• Mô hình đối tượng
• Cách sử dụng logic
• Câu truy vấn đệ quy
• Hình thức hóa câu truy vấn đệ quy
• Luật không đệ qui
• Suy diễn với luật đệ qui
• Các khía cạnh của Datalog
• Bất động của các phương trình Datalog
• Tổng quan về CSDL phân tán
• Hệ thống thông tin
• Hệ cơ sở dữ liệu phân tán
• Tối ưu truy vấn phân tán
• Phân rã truy vấn
• Xử lý truy vấn
• Phương pháp thiết kế Cơ sở dữ liệu
• Đặc điểm chính của hệ phân tán
• Đề cương môn Cơ sở dữ liệu nâng cao
• Thiết kế cơ sở dữ liệu ở mức logic
• Chuẩn hóa dữ liệu
• Các giai đoạn thiết kế dữ liệu
• Quá trình thiết kế một cơ sở dữ liệu
• Truy xuất dữ liệu
• Lệnh SQL cơ bản
• Xen dữ liệu
• Xóa dữ liệu
• Cập nhật dữ liệu
• Quản trị hệ thống cơ sở dữ liệu nâng cao
• Giáo trình Quản trị hệ thống cơ sở dữ liệu
• Hệ thống cơ sở dữ liệu
• Ràng buộc dữ liệu
• Thiết kế CSDL phân tán
• Thiết kế phân tán
• Phân mảnh dữ liệu
• Cách gọi hàm member
• Trích lọc dữ liệu
• Creating databases
• Database files
• Disaster recovery
• Disaster recovery planning
• Restore strategy