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BAN1106 Data Mining and Warehousing (Introduction) questions and answers.
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BAN1106: Data Mining andWarehousing (Introduction)
questions and answers
Evolution of Sciences - answer 1. Empirical Science (Before 1600)
2. Theoretical Science (1600 - 1950s)
3. Computational Science (1950s - 1990s)
4. Data Science (1990s - now)
Computational Science - answer Traditionally meant simulation. It
grew out of our inability to find closedform solutions for complex
mathematical models.
Data Science - answer -The flood of data from new scientific
instruments and simulations.
-The ability to economically store and manage petabytes of data
online.
-The Internet and computing Grid that makes all these archives
universally accessible.
-Scientific info. management, acquisition, organization, query, and
visualization tasks scale almost linearly with data volumes.
Data Mining - answer A major new challenge
Data - answer -Information that has been translated into a form that
is efficient for movement or processing. These information can be a
representation of facts, numbers, symbols or figures.
-Can be measured, collected, reported, and analyzed, whereupon it
is often visualized using graphs, images, or other analysis tools.
, Data can be generated by - answer 1. Humans
2. Machines
3. Human-Machine Combines
Data Mining - answer Extraction of interesting (non-trivial, implicit,
previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge
from huge amount of data.
Alternative Names of Data Mining - answer 1. Knowledge discovery
(mining) in databases (KDD)
2. Knowledge extraction
3. Data/pattern analysis
4. Data archeology
5. Data dredging
6. Information harvesting
7. Business intelligence
Knowledge Discovery (KDD) Process - answer Databases --> Data
Cleaning --> Data Warehouse --> Task-relevant Data --> Data Mining
--> Pattern Evaluation --> Knowledge --> Data Integration
What kinds of data can be mined? - answer 1. Database - oriented
data sets
2. Advanced data sets
Oriented Data Sets (enumerate 3) - answer 1. Relational database
2. Data warehouse
3. Translational database
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