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Preparar um conjunto de dados para análise é geralmente a tarefa mais demorada em um projeto de data mining, exigindo muitas consultas SQL complexas, juntando tabelas e agregando colunas. Em geral, um esforço manual significativo é necessário para construir conjuntos de dados, onde um layout horizontal é necessário. Aqui introduz métodos simples, mas poderosos, para gerar código SQL para retornar colunas agregadas em um layout tabular horizontal, retornando um conjunto de números ao invés de um número por linha. Esta nova classe de funções é chamada de agregações horizontais. Uma função de…mehr

Produktbeschreibung
Preparar um conjunto de dados para análise é geralmente a tarefa mais demorada em um projeto de data mining, exigindo muitas consultas SQL complexas, juntando tabelas e agregando colunas. Em geral, um esforço manual significativo é necessário para construir conjuntos de dados, onde um layout horizontal é necessário. Aqui introduz métodos simples, mas poderosos, para gerar código SQL para retornar colunas agregadas em um layout tabular horizontal, retornando um conjunto de números ao invés de um número por linha. Esta nova classe de funções é chamada de agregações horizontais. Uma função de agregação com uma técnica de agrupamento dá aos otimizadores de consultas uma oportunidade de fornecer diferentes planos de avaliação de consultas. Para consultas com uma função de agregação não-distributiva, a avaliação não pode ser executada até que a entrada inteira seja construída. Isso atrasa todo o cálculo. As funções de agregação desse tipo são chamadas funções de agregação holísticas. Para melhorar o desempenho de avaliação da função de agregação holística, pode ser usada uma abordagem chamada agregação parcial. A agregação parcial realiza cálculos de forma incremental e aumenta a velocidade do cálculo.
Autorenporträt
Rexie J A M ha completado una licenciatura y un máster en CSE y está realizando un doctorado en CSE. Trabaja como profesora asistente en el Departamento de CSE del Instituto de Tecnología y Ciencias Karunya, Coimbatore. Su área de interés es la ciencia de los datos, el análisis de algoritmos, las estructuras de datos y la teoría de la computación.