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Implementazione di un Query Language per Knowledge Discovery

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1.1 – Settori applicativi del KDD 9 “trasferisci il prodotto X dal magazzino 1 al magazzino 2” “inserisci un ordine nel database, aggiornando lo stato dell’ordine nel tempo” “trova il nome di tutti i clienti che hanno acquistato il prodotto X in data Y” il DM cerca di rispondere a domande del tipo: “Come sono incrementate le vendite dei prodotti alcolici nel Canada rispetto alle vendite negli USA nel 1998?” “Con quale probabilità due prodotti vengono acquistati congiuntamente e da quali tipi di clienti?” “Quali sono i fattori che influenzano un cliente e come ottenere nuove offerte?” “Qual è il prossimo prodotto che il cliente vorrà acquistare?” Questi esempi, mettono in evidenza la differenza tra una transazione basata sui database tradizionali (OLTP: On Line Transaction Processing) da una basata sul supporto alle decisioni (OLAP: On Line Analytic Processing): il disegno del database è ora orientato al soggetto e non più all’applicazione; le query sono spesso più complesse rispetto ad una transazione OLTP e l’accesso è ottimizzato per il tipo di informazione che si desidera ottenere; l’informazione richiesta è spesso frutto di stime e predizioni e le dimensioni dei database sono dell’ordine dei 100GB-TB contro i 100MB-GB dei DBMS tradizionali.
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Implementazione di un Query Language per Knowledge Discovery

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Informazioni tesi

  Autore: Andrea Romei
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Pisa
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Franco Turini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 231

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Parole chiave

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data mining
database
dbms
java
knowledge discovery in database
query language
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