ļoti labi. lai tev neaptrūkstas jautājumu, ko viņam uzdot!

(Reply to this) (Thread)

tu nekad neesi biji aizstaaveeshanaa

(Reply to this) (Parent) (Thread)

es esmu izkritis diplomdarba aizstāvēšanā. biju bezprecedenta gadījums universitātes vēsturē. otreiz to grādu/kvalifikāciju mēģināju dabūt 10 gadus vēlāk. Ar otro piegājienu izdevās, kaut tie komisijas veči bija kļuvuši par 10 gadiem senīlāki. Otrajā reizē paņēmu šos uz izbrīnu.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

par ko bija tavs darbs?

(Reply to this) (Parent) (Thread)

tas ko izšvimpēja: "Mobila malkas izstrādes iecirkņa tehnoloģisks projekts";
Tas ko iesmērēju izmantojot administratīvos resursus: "Lēmumu atbalsta informācijas sistēmas mežu nozarē".
Es sagaidīju ka mans kursabiedrs un bērnības draugs kļūst par dekānu, tad sarunāju, lai viņš kļūst par DD/BK vadītāju. Lai profesori baidītos kritizēt mani, tādējādi apšaubot DD vadītāja, viņu priekšnieka kompetenci.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

tad par gateriem:DD
ož pēc jelgavas:)

(Reply to this) (Parent) (Thread)

2ajā reizē vairs ne par baļķiem. Bet par Datizraci, (Data Mining); Atvērto ĢIS sabiedrību; Tiešsaistes Analītisko Datu Apstrādi (OLAP); Datu noliktavām (Warehouse) un Datu Lielveikaliem (Datamart); Datu modeļiem un kubiem (drilldown un aggregation), datu integrēšanu, konsolidēšanu; utt utt

(Reply to this) (Parent) (Thread)

smalki. kas ir datu integr;e;snana?

(Reply to this) (Parent) (Thread)

Integrācija
• Simbolu apzīmējumi:
o Problēma: Simboli (atribūti) dažādos datu avotos var nozīmēt dažādas
lietas;
• Informācijas atšifrējumi:
o Problēma: Analoģiskiem atribūtiem analoģiskas vērtības var būt dažādi
apzīmētas
• Informācijas formatēšana:
o Problēma: Tāda pati kā atšifrējumiem.
• Mērvienību bāze:
o Problēma: Tie paši atribūti var būt apzīmēti dažādās mērvienībās.
• Subjekta identifikācija:
o Problēma: Tam pašam subjektam var būt dažādi identifikatori dažādās sistēmās.
Tīrīšana
• Neatbilstošo datu pārbaude: dzēšana, ja nepieciešams;
• Acīmredzamo kļūdu labošana.
Summēšana
• Aditīvas mērvienības;
• Neaditīvas mērvienības.
Trūkstošo vērtību apstrāde
• Iemesls to trūkumam?
o Nav ierakstītas (piem., mantotā sistēma šādus datus neieraksta, vai arī ne
visas patreizējās sistēmas to dara);
o Nav izmantojamas;
o Klients atteicās tās piegādāt.
• Rīcība gadījumā, ja ir trūkstošās vērtības
o Pievienot „karodziņa lauciņu”, lai apzīmētu to kā trūkstošo vērtību, vai
o Definēt trūkstošo vērtību kā nulli, vai
o Aprēķināt trūkstošo vērtību:
 Izmantot vidējo aritmētisko vērtību visā datu kopā;
 Izmantot vidējo aritmētisko vērtību līdzīgu ierakstu kopā (klasteros
datu kopā);
 Izmantot attīstītu prognozēšanas tehniku (piem., regressijas kokus)
Transformēšana
• Proporcionēšana
• Atvasināšana
• Funkcijas / formulējumi
• Mērogošana

(Reply to this) (Parent)

čau, es esmu slima

//man būs kursa darba aizstāvēšana, sāku palēnām uztraukties. jo kd nav labs

(Reply to this) (Thread)

čau, nu veseļojies. ēd skuju pumpurus un liepu pumpurus!

(Reply to this) (Parent) (Thread)

skuju tos pumpurus

(Reply to this) (Parent) (Thread)

kas uzrakstīšu mag_d, saakumaa aizieshu uz teaatri un peec tam mees laidiisim uz mangaljsalu, ja

(Reply to this) (Parent) (Thread)

a kad tas būs?

(Reply to this) (Parent) (Thread)

23. maijaa eju uz teaatri un tad peec tam kaut kad varam laist uz mangaljsalu

(Reply to this) (Parent)