Che cos'è l'aggregazione nella scienza dei dati?
Che cos'è l'aggregazione nella scienza dei dati?

Video: Che cos'è l'aggregazione nella scienza dei dati?

Video: Che cos'è l'aggregazione nella scienza dei dati?
Video: 31/07/2019 - SemplifiSco – L’aggregazione delle banche dati per la riscossione locale 2024, Novembre
Anonim

Aggregazione dei dati è qualsiasi processo in cui le informazioni vengono raccolte ed espresse in forma sintetica, per scopi quali analisi statistiche. Un comune aggregazione lo scopo è ottenere maggiori informazioni su particolari gruppi in base a variabili specifiche come età, professione o reddito.

Cosa si intende qui per aggregazione?

Un aggregazione è una collezione, o la raccolta di cose insieme. La tua collezione di figurine da baseball potrebbe rappresentare il aggregazione di tanti tipi diversi di carte. Aggregazione deriva dal latino annuncio, significato a, e gregare, significato gregge. Quindi la parola è stata usata per la prima volta letteralmente Significare da gregge o da gregge.

Sappi anche, perché l'aggregazione dei dati è importante? Tuttavia, l'estrazione significativa dati è ancora un problema, il che rende aggregazione dei dati importante . Un processo in cui dati viene ricercato, raccolto e presentato in una forma sintetica basata su report, aggregazione dei dati aiuta le organizzazioni a raggiungere obiettivi aziendali specifici o a condurre analisi di processi/umane.

Successivamente, ci si potrebbe anche chiedere, qual è un esempio di dati aggregati?

Dati aggregati è, come dice il nome, dati disponibile solo in aggregato modulo. Tipico esempi sono: Affluenza per ogni cantone alle elezioni federali: Conteggio ( aggregato dei singoli elettori) rispetto al numero complessivo dei cittadini aventi diritto al voto.

Che cos'è l'aggregazione nel data warehousing?

Aggregazione dei dati è il processo in cui dati viene raccolto e presentato in forma sintetica per l'analisi statistica e per raggiungere efficacemente gli obiettivi di business. Aggregazione dei dati è vitale per immagazzinamento dati in quanto aiuta a prendere decisioni basate su grandi quantità di materie prime dati.

Consigliato: