EVALUACIÓN DE LA AGREGACIÓN HORIZONTAL CON AGREGACIÓN PARCIAL - J A M, Rexie
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La preparación de un conjunto de datos para su análisis suele ser la tarea que más tiempo consume en un proyecto de minería de datos, ya que requiere muchas consultas SQL complejas, la unión de tablas y la agregación de columnas. En general, se requiere un importante esfuerzo manual para construir conjuntos de datos, en los que se requiere una disposición horizontal. Aquí se presentan métodos sencillos, pero potentes, para generar código SQL que devuelva columnas agregadas en una disposición tabular horizontal, devolviendo un conjunto de números en lugar de un número por fila. Esta nueva clase…mehr

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Produktbeschreibung
La preparación de un conjunto de datos para su análisis suele ser la tarea que más tiempo consume en un proyecto de minería de datos, ya que requiere muchas consultas SQL complejas, la unión de tablas y la agregación de columnas. En general, se requiere un importante esfuerzo manual para construir conjuntos de datos, en los que se requiere una disposición horizontal. Aquí se presentan métodos sencillos, pero potentes, para generar código SQL que devuelva columnas agregadas en una disposición tabular horizontal, devolviendo un conjunto de números en lugar de un número por fila. Esta nueva clase de funciones se denomina agregaciones horizontales. Una función de agregación con una técnica de agrupación ofrece a los optimizadores de consultas la oportunidad de proporcionar diferentes planes de evaluación de consultas. Para las consultas con una función de agregación no distributiva, la evaluación no puede realizarse hasta que se construya toda la entrada. Esto retrasa el cómputo completo. Las funciones de agregación de este tipo se denominan funciones de agregación holística. Para mejorar el rendimiento de la evaluación de la función de agregación holística, se puede utilizar un enfoque denominado agregación parcial. La agregación parcial realiza los cálculos de forma incremental y aumenta la velocidad de cálculo.
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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.