Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  dane złożone
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Exploring complex and big data
EN
This paper shows how big data analysis opens a range of research and technological problems and calls for new approaches. We start with defining the essential properties of big data and discussing the main types of data involved. We then survey the dedicated solutions for storing and processing big data, including a data lake, virtual integration, and a polystore architecture. Difficulties in managing data quality and provenance are also highlighted. The characteristics of big data imply also specific requirements and challenges for data mining algorithms, which we address as well. The links with related areas, including data streams and deep learning, are discussed. The common theme that naturally emerges from this characterization is complexity. All in all, we consider it to be the truly defining feature of big data (posing particular research and technological challenges), which ultimately seems to be of greater importance than the sheer data volume.
PL
Artykuł przedstawia uniwersalną metodę wydobywania wiedzy z danych złożonych, uwzględniającą wykorzystanie technik opisu danych, algorytmów analizy skupień oraz efektywnych środków wizualizacji wydobytej wiedzy. Charakterystyczną cechą opisywanej metody jest zastosowanie dwuetapowego grupowania danych.
EN
This work presents a universal knowledge discovery method from complex data, which takes into account the usage of data description techniques, cluster analysis algorithms and effective means of visualization of the discovered knowledge. A characteristic feature of this method is the usage of a two-stage clustering process.
PL
Artykuł poświęcony jest praktycznemu wykorzystaniu typów danych złożonych opisujących geometrię wektorową dostępnych na platformie MS SQL Server. Pokazano najważniejsze cechy tych obiektów oraz wybrane metody obiektowe, które je obsługują. Przedstawione zostały dwie aplikacje opisujące sieci lokalne o różnym zasięgu, co pozwoliło na zastosowanie obu typów: geometry i geography. Zapewniona została wizualizacja danych z wykorzystaniem zarówno własnej aplikacji jak i komercyjnego narzędzia raportującego.
EN
The article is devoted to practical use of complex data types that describe the vector geometry and they are available on MS SQL Server platform. Showing the main features of these objects and object selection methods that support them. Two applications were presented describing the local networks of varying coverage, which allowed the use of both types: geometry and geography. Data visualization has been ensured with the use of both your own application and commercial reporting tool.
PL
Artykuł stanowi wprowadzenie do tematyki grupowania danych złożonych i przeszukiwania takiej struktury. Przedstawia problemy z tym związane, skupiając się przede wszystkim na aspekcie tworzenia reprezentantów skupień. Przeprowadzone eksperymenty opierające się na wykorzystaniu algorytmu DBSCAN, pozwalają na porównanie efektywności wyszukiwania, relewantnych do zadanego pytania skupień, w zależności od sposobu tworzenia reprezentantów grup.
EN
This work provides an introduction to the matter of clustering complex data and searching through such a structure. It presents related problems, focusing primarily on the aspect of creating cluster representatives. Carried out experiments based on using the DBSCAN algorithm allow to compare the efficiency of finding relevant to the given question clusters, depending on the way of cluster representatives were created.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.