Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/10

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
8. Termin Teil B: Wiederholung Begriffe Baum
Advertisements

Integrations- und Funktionstests im Rahmen des V-Modelles
Stochastik und Markovketten
Objekt – Relationales – Modell Tomasz Makowski IN
Inhaltlich orientierter Zugriff auf unstrukturierte Daten
Zeitreihen Gliederung Allgemeines zu Zeitreihen
Multivariate Datenanalyse Datum: Betreuer: Dr. Bellmann Quellen: Multivariate Statistik, Hartung/Elpelt 1989 Stochastik für Ingenieure und Naturwissenschaftler,
FH-Hof Effizienz - Grundlagen Richard Göbel. FH-Hof Inhalt Einführung Aufwand für Anfragen ohne Indexierung Indexstrukturen für Anfragen an eine Tabelle.
Philosophische Fakultät 3: Empirische Humanwissenschaften Fachrichtung Erziehungswissenschaft Statistik I Anja Fey, M.A.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/12 Informationsretrieval Suche mit und nach Attributen und Merkmalen, die bedeutend für die.
Lernen als Informationsverarbeitung
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/24 Beispiel einer Anfrage Welche Umsätze sind in den Jahren 1998 und 1999 in den Abteilungen.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/10 Grafische Anfragesprachen Geeignet sind grafische Anfragesprachen für Nutzer, die keine.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/25
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/7 Datenbanken werden als Anhäufung von Werten eines Wertebereiches aufgefasst und Datenbankabfragen.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/9 Data Mining Ist die Wissensgewinnung aus Datensammlungen (Knowledge Discovery in Database).
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/7 Information Retrieval auf Texten An ihre Grenzen stoßen relationale Datenbanken bei der.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/8 Klassifikationen Klassifikationen dienen dazu, Themen oder Objekte systematisch zu ordnen.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/8 Thesauren In gewisser Weise bilden Thesauren (Singular Thesaurus, Plural auch Thesauri)
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/7
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/5 Grundtechniken des Information Retrieval Deskribierung Hierunter versteht man eine manuelle.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/4 Machine Learning (ML) Der erste Teil dieser Definition ist auch eine Beschreibung von Machine.
Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/4 Manuelle Verfahren Klassifizierung Hier werden Dokumente in ein fest vorgegebenes System.
QBE in MS Access formulieren
Mobile Computing – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg1/11 DECT (Digital European Cordless Telecommunications ) 1992 legte das Europäische Standardisierungsinstitut.
Klassendiagramm Verwandte Begriffe: class, Typ, Objektfabrik
Abhängigkeitsbeziehung
UML im Überblick – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/22
Schritte zu Datenmodellierung
Ideale Ausbreitung im Vakuum
AGXIS – Ein Konzept für eine generische Schnittstellenbeschreibung Dr.-Ing. Ulrich Hussels, RISA GmbH 07. Juni 2005 Workshop Umweltdatenbanken 2005.
Datenbanken vs. Markup Manfred Thaller WS 2009/2010 Humanities Computing Linda Scholz.
Kapitel 1 Das Schubfachprinzip
Datenbanken Eine große Sammlung von elektronisch gespeicherten Daten, die mittels Computer abfragbar sind. Elektronische Bibliothekskataloge (OPAC) sind.
Access 2000 Datenbanken.
Strukturgleichungsmodelle
Buch S73ff (Informatik I, Oldenbourg-Verlag)
Univariate Statistik M. Kresken.
FH-Hof HTML - Einführung Richard Göbel. FH-Hof Komponenten des World Wide Webs WWW Browser HyperText Transfer Protocol (HTTP) via Internet WWW Server.
Diskrete Wahrscheinlichkeitsmodelle
Multikollinearität Wann spricht man von Multikollinearität?
EXCEL PROFESSIONAL KURS
Ausgleichungsrechnung II
Geometrische Netze Erstellung.
Import und Verknüpfung von Daten
Datenbank.
VORLESUNGSSTRUKTUR: ST. U. WT
Knowledge Discovery Erzeugung künstlicher Telekommunikationsdaten
Überblick über die Datenbankproblematik
Erheben von Daten kategoriale Merkmale
(D.h. „Hallo MausFans!“ auf Japanisch).
Suchen und Finden. Vielfältig vorgehen Kompetenzen aufbauen Recherche als Prozess Ziel: Ergebnismengen minimieren, Qualität maximieren.
Kandidat: Wolfgang Spitz
Einführung in die psychologische MethodenlehreFolie Nr. 1 Merkmale und ihre Erhebung Quantitative Merkmale z.B. Körpergröße sind messbar Qualitative.
Die ersten Schritte bei der Entdeckung der Statistik
Pki Informationssysteme für Marktforschung präsentiert...
Ortung mit GSM Dipl. Ing. Ulrich Borchert Fach: Mobile Computing HS Merseburg (FH)
Informatik Technische Informatik Praktische Informatik Theoretische
2. Mengen Unter einer Menge verstehen wir jede Zusammenfassung von bestimmten wohlunterschiedenen Objekten unserer Anschauung oder unseres Denkens zu.
Empirische Sozialforschung am Beispiel der Limburger Nordstadt
Java-Kurs Übung Besprechung der Hausaufgabe
Präsentation Unternehmens- organisation.
Statistische Auswertung und Darstellungsmöglichkeiten von Messdaten Seminarvortrag von Christian Gorgels im Studiengang Scientific Programming.
Bereich Logistik, Statistik und Wahlen, Dr. G. Bender Bevölkerungsentwicklung Folie 1 von Zeitreihen
Außenhandelsbeziehungen zwischen China, USA, EU Makroökonometrie Vorlesung Dr. Oliver Bode.
Igor Vaynerman ISMOD-V ÜbungSS061 ISMOD-V Übung 3 Igor Vaynerman 8 Juni 2006.
Aufgabenstellung  gegeben ist die zeitliche Entwicklung der global gemittelten bodennahen Temperatur im Zeitraum (Dateiname= ytemp2m.obs, ascii-
Die Prozess-Ebenen-Pyramide Definition und Darstellungsformen
Deskriptive Statistik -
Deskriptive Statistik -
 Präsentation transkript:

Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 1/10

Online-Datenbanken Statistische Datenbanken Zeitreihen Merkmalsräume Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 2/10 Online-Datenbanken Statistische Datenbanken Zeitreihen Merkmalsräume Faktenbasierte Datenbanken Quasi-Statistische Datenbanken Faktendatenbanken Modelldatenbanken Formalismendatenbanken Textbasierte Datenbanken Volltextdatenbanken Bibliographische Datenbanken „Text + Fakten + Tabelle“ Integrierte Datenbanken „Daten + bibliograph. Informationen“ „Graphiken + Text“

Typisierung nach Informationstypen Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 3/10 Typisierung nach Informationstypen Faktenbasierte Datenbanken Statische Datenbanken Faktendatenbanken Modelldatenbanken Textbasierte Datenbanken Bibliographische Datenbanken Volltextdatenbanken Integrierte Datenbanken

Typisierung nach Datentypen Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 4/10 Typisierung nach Datentypen Textdatenbanken Numerische Datenbanken Topologische Datenbanken Graphische Datenbanken

Klassische Typisierung Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 5/10 Klassische Typisierung (Auf der Trennung zwischen Primär- und Sekundärinformationen beruhend) Referenzdatenbanken Bibliographische Datenbanken Referral-Datenbanken (Hinweis-, Verweis-) Quelldatenbanken Volltextdatenbanken Eigenschaftsdatenbanken Numerische Datenbanken Integrierte Datenbanken (text-numerische, oft Produkt-, Firmen-, Software-, Methodendatenbanken)

Textbasierende Datenbanken gibt es als Volltextdatenbanken und Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 6/10 Textbasierende Datenbanken gibt es als Volltextdatenbanken und Bibliographische Datenbanken In Bibliographischen Datenbanken liegt der Quelltext nicht vor. Der textliche Inhalt besteht in einer Textverdichtung. Eine textliche Verdichtung bedeutet eine intellektuelle Kurzbeschreibung des Inhaltes Kurzbeschreibungen werden neben den Fakten abgespeichert aus der Sicht des Suchenden nur indirekte Hinweise Faktendatenbanken sind das Arbeitsfeld von Wissenschaftlern, die sich im Fachgebiet der Datenbank befinden. Faktendatenbanken sind Datenbanken mit gleicher Strukturierung der Fakten. Sie enthalten im Bezug des Informationsgehaltes eine große Anzahl an Informationen (Fakten)

Integrierte Datenbanken besitzen mehrere Informationstypen Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 7/10 Integrierte Datenbanken besitzen mehrere Informationstypen Der Inhalt integrierter Datenbanken befasst sich mit allen Themen zu einem „Weltausschnitt“ Informationstypen können sein: Merkmalsinformationen Zeitreihen Texte Tabellen Graphiken

Faktendatenbanken Statistische Datenbanken Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 8/10 Faktendatenbanken Statistische Datenbanken Wichtigste Darstellungsform ist die Tabelle Statistische Datenbanken dürfen nur statistischen Zwecken dienen (sie dürfen keine Rückschlüsse auf andere Merkmale zulassen) Aufbau einer Statistischen Datenbank: Verwaltungssoftware + Daten in Tabellenform Statistische Datenbanken enthalten Rohdaten, zusammengefasste Daten (aggregierte Daten, wobei sich die Zusammenfassung auf einen Merkmalsraum bezieht) in Tabellenform, Zeitreihen in Verknüpfung mit zusammengefassten Daten Datenbanken, die „alte“ Tabellen veröffentlichen, sind „Quasi statistische Datenbanken“ (QsD) Quasi statistische Datenbanken sind oft Ausgangspunkt für Prognosen

Statistische Datenbanken liegen als Zeitreihendatenbanken und Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 9/10 Statistische Datenbanken liegen als Zeitreihendatenbanken und Merkmalsdatenbanken vor. Datenbanken mit Merkmalsräumen sind nicht zeitlich zugeschnitten. Merkmalsräume können mehrdimensional sein. Sie folgen einer Nomenklatur (eine obere Ebene mit qualitativen Merkmal + weiteren Ebenen. Jede Ausprägung des „oberen“ Merkmals wird unterteilt.)

Anfragesprachen – Dipl. Ing. Ulrich Borchert / FH Merseburg 10/10 Zeitreihen Zeitreihen sind zusammengefasste Merkmale (Daten oder Informationen) eines Objektes im Zusammenhang mit einer zeitlichen Dimension. Eine Zeitreihe ist formal gesehen eine geordnete Menge von Beobachtungen innerhalb eines Zeitindexes. Erst mindestens zwei Einträge sind eine Zeitreihe. Die Zeitpunkte betreffen meist die Entstehung oder Erhebung von Daten Die Zeitpunkte sind äquidistant (d.h. die Abstände der Zeiträume sind gleich groß) Online Datenbanken sind kontinuierlich. Daten fallen ständig an. Eine Zeitreihe heißt diskret, wenn die Beobachtung nur zu bestimmten Zeitpunkten erfolgt. Online-Datenbanken sind deterministisch, d.h. ihr Verlauf kann mit entsprechenden Verfahren exakt vorhergesagt werden. eine Zeitreihe heißt Stochastisch, wenn sie nur teilweise möglich ist. Zeitreihen in Online Datenbanken beruhen meist auf aggregierte Daten.