Data Warehouse & Data Mining en Français 4.0 [free]

Dans cette application vous trouvez des cours + exercices + correction en détails sur le Data Waherouse et Data Mining
c'est quoi d'abord " Data Warehouse " ? :
Il s'agit d'un type de base de données qui contient une énorme quantité de données destinées à aider à prendre des décisions au sein de l'organisation. Ce type de base de
données se caractérise par la conformité de sa structure interne avec ce dont l'utilisateur a besoin à partir des indicateurs et axes d'analyse dans ce que l'on appelle le
modèle étoile-étoile, et ses applications: systèmes d'aide à la décision et exploration de données.
Les entrepôts de données contiennent généralement des données historiques qui ont été dérivées et extraites des données des bases de données habituelles utilisées dans les
applications sur lesquelles de nombreuses opérations d'entrée et de mise à jour ont lieu, et les entrepôts de données peuvent également contenir des données provenant
d'autres sources telles que des fichiers texte et d'autres documents.
c'est quoi " Data Mining " ? :
Il s'agit d'une recherche informatisée et manuelle de la connaissance des données sans hypothèses préalables sur ce que peuvent être ces connaissances. L'exploration de
données est également définie comme le processus d'analyse d'une quantité de données (généralement une grande quantité), pour trouver une relation logique qui résume les
données d'une nouvelle manière qui est compréhensible et utile au propriétaire des données. Les «modèles» sont appelés relations et données résumées obtenues à partir de
l'exploration de données. L'exploration de données traite généralement des données qui ont été obtenues dans un but autre que celui de l'exploration de données (par exemple,
une base de données de transactions dans une banque), ce qui signifie que la méthode d'exploration de données n'affecte pas la façon dont les données elles-mêmes sont
collectées. C'est l'un des domaines dans lesquels l'exploration de données diffère des statistiques, et pour cela le processus d'exploration de données est appelé processus
statistique secondaire. La définition indique également que la quantité de données est généralement importante, mais si la quantité de données est petite, il est préférable
d'utiliser des méthodes statistiques régulières pour les analyser.
Lorsque vous traitez un grand volume de données, de nouveaux problèmes surgissent tels que la façon d'identifier les points distincts dans les données, comment analyser les
données dans un délai raisonnable et comment décider si une relation apparente reflète un fait dans la nature des données. Habituellement, des données sont extraites qui
font partie de l'ensemble des données, où le but est généralement de généraliser les résultats à toutes les données (par exemple, analyser les données actuelles des
consommateurs d'un produit afin d'anticiper les demandes futures des consommateurs). L'un des objectifs de l'exploration de données est également de réduire ou de compresser
de grandes quantités de données pour exprimer des données simples sans généralisation.


In this application you find courses + exercises + correction in details on Data Waherouse and Data Mining
What is "Data Warehouse" first? :
It is a type of database that contains a huge amount of data to help make decisions within the organization. This type of database is characterized by the conformity of its
internal structure with what the user needs from the indicators and axes of analysis in what is called the star-star model, and its applications: systems decision support
and data mining.
Data warehouses usually contain historical data that has been derived and extracted from data in the usual databases used in applications on which many input and update
operations take place, and data warehouses can also contain data from other sources such as text files and other documents.
what is "Data Mining"? :
It is a computerized and manual search for knowledge of the data without preliminary hypotheses on what this knowledge can be. Data mining is also defined as the process of
analyzing a quantity of data (usually a large amount), to find a logical relationship that summarizes the data in a new way that is understandable and useful to the data
owner . “Models” are called relationships and summary data obtained from data mining. Data mining generally deals with data that has been obtained for a purpose other than
that of data mining (for example, a database of transactions in a bank), which means that the mining method of data does not affect the way the data itself is collected.
This is one of the areas in which data mining differs from statistics, and for this reason the data mining process is called a secondary statistical process. The definition
also indicates that the amount of data is generally large, but if the amount of data is small, it is best to use regular statistical methods to analyze it.
When dealing with a large volume of data, new problems arise such as how to identify distinct points in the data, how to analyze the data in a reasonable time and how to
decide if an apparent relationship reflects a fact in the nature of the data. . Usually, data is extracted that is part of the data set, where the goal is usually to
generalize the results to all of the data (for example, analyzing the current data of consumers of a product in order to anticipate future demands consumers). One of the
goals of data mining is also to reduce or compress large amounts of data to express simple data without generalization.

• 01/06/2021: Data Warehouse & Data Mining en Français 4.0
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