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Quais são os diferentes tipos de dados na mineração de dados?
Quais são os diferentes tipos de dados na mineração de dados?

Vídeo: Quais são os diferentes tipos de dados na mineração de dados?

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Vídeo: Técnicas de Mineração de Dados: resumo sobre as 6 principais técnicas 2024, Abril
Anonim

Vamos discutir que tipo de dados podem ser extraídos:

  • Arquivos simples.
  • Bancos de dados relacionais.
  • Armazém de dados.
  • Bancos de dados transacionais.
  • Bancos de dados multimídia.
  • Bancos de dados espaciais.
  • Bancos de dados de séries temporais.
  • World Wide Web (WWW)

Desse modo, quais são os tipos de dados na mineração de dados?

Tipos de Dados

  • Bancos de dados relacionais.
  • Armazéns de dados.
  • BD avançado e repositórios de informações.
  • Bancos de dados orientados a objetos e relacionais a objetos.
  • Bancos de dados transacionais e espaciais.
  • Bancos de dados heterogêneos e legados.
  • Banco de dados de multimídia e streaming.
  • Bancos de dados de texto.

Também se pode perguntar: quais são os diferentes tipos de fontes de dados? São dois tipos de fontes de dados : máquina fontes de dados e arquivo fontes de dados . Embora ambos contenham informações semelhantes sobre o fonte do dados , eles diferem na maneira como essas informações são armazenadas. Por causa dessas diferenças, eles são usados de alguma forma diferente maneiras.

Então, quais são os diferentes tipos de dados?

Tipos de Dados E Escalas de medição: Nominal, Ordinal, Intervalo e Razão. Nas estatísticas, existem quatro dados escalas de medição: nominal, ordinal, intervalo e razão. Estas são simplesmente maneiras de subcategorizar diferentes tipos de dados (aqui está uma visão geral da estatística tipos de dados ).

Qual é o objetivo da mineração de dados?

Mineração de dados , também conhecido como dados ou descoberta de conhecimento, é o processo de análise dados e transformá-lo em insights que informam as decisões de negócios. Mineração de dados software permite que as organizações analisem dados de várias fontes para detectar padrões.

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