Big Data Analytics

Karteikarten und Zusammenfassungen für Big Data Analytics an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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Was für Beispiele semantische Heterogenität gibt es?

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Was ist semantische Heterogenität?

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Was für Beispiele für strukturelle Heterogenität gibt es?

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Was ist Strukturelle Heterogenität?

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Was für Beispiele für syntaktische Heterogenität gibt es?

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Was ist syntaktische Heterogenität?

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Was ist Heterogenität?

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Beschreibe das Vorgehen bei  Listenweise Ausschluss / List Wise Deletion

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Was für Methoden gibt es um mit fehlenden Daten umzugehen?

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Wofür steht MNAR?

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Wofür steht MAR?

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Was ist der klassische Ansatz für Datenintegration?

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Was für Beispiele semantische Heterogenität gibt es?

  • Verwendung von unterschiedlichen Benennungen für gleiche Sachverhalte (Synonyme, Abkürzungen, Akronyme) wie z. B. IT oder EDV oder IuK
  • Verwendung von gleichen Benennungen für unterschiedliche Sachverhalte (Homonyme) wie z. B. „Fälligkeit“ bei Rechnungen oder Gewinnausschüttungen
  • Verwendung von unterschiedlichen Skalen Klassifizierungen wie z. B. bei der Einteilung der Altersgruppe in die Altersgruppe ab 6 Jahre, ab 14 Jahre, ab 18 Jahre oder die Einteilung in die Altersgruppe unter 20 Jahre, 20–30 Jahre, 30–40 Jahre, über 40 Jahre
  • Verwendung von unterschiedlichen Bemaßungen und Skalen für die Messung gleicher Größen wie z. B. Angabe der Geschwindigkeit in km/h oder mph

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Was ist semantische Heterogenität?

Bezieht sich vor allem auf die unterschiedlichen Bedeutungen und Kontexte, in denen die Daten der jeweiligen Quellsysteme verwendet werden, z. B. Benennungen, Kodes, Bemaßungen und Skalen, Bedeutung von NULL-Werten (unbekannt, nicht erfasst, nicht vorhanden).

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Was für Beispiele für strukturelle Heterogenität gibt es?

  • Verwendung von unterschiedlichen Datenmodellen oder Modellierungssprachen wie z. B. ER-Modell, UML
  • Verwendung von unterschiedlichen Modellierungsebenen wie z. B. Modellierung eines Sachverhaltes als Wert, Attribut oder Relation
  • Verwendung von unterschiedlichen Standardwerten und Formaten wie z. B. bei Telefonnummern, Datumswerten
  • Verwendung von unterschiedlichen Integritätsbedingungen wie z. B. Schlüsselfelder, Wertelisten

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Was ist Strukturelle Heterogenität?

Beschreiben zwei unterschiedliche Schemata den gleichen Ausschnitt der realen Welt, so spricht man von struktureller Heterogenität.

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Was für Beispiele für syntaktische Heterogenität gibt es?

  • Verwendung von unterschiedlichen Datentypen wie z. B. boolean vs. bit, float vs. decimal
  • Verwendung von unterschiedlichen Zeichensätzen und Kodierungen wie z. B. Unicode, UTF-8, ASCII,ISO/IEC 8859
  • Verwendung von unterschiedlichen Trennzeichen wie z. B. Komma, Semikolon, Tabulator
  • Verwendung von unterschiedlichen Dateiformaten wie z. B. csv, xml, xls, txt

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Was ist syntaktische Heterogenität?

Resultiert aus der technischen Heterogenität und bezieht sich auf die technischen Unterschiede in der Darstellung gleicher Sachverhalte, z. B. verwendete Datentypen und -formate, Zeichensätze, Dateistrukturen.

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Was ist Heterogenität?

  • Als Heterogenität wird die unterschiedliche Art und Weise wie etwas modelliert, strukturiert und realisiert ist, beschrieben.
  • Heterogenität entsteht meist im Ergebnis der autonomen Modellierung, Implementierung und Verwaltung von Informationssystemen.

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Beschreibe das Vorgehen bei  Listenweise Ausschluss / List Wise Deletion

  • Ausschluss einzelner Untersuchungsfälle (z.B. Personen, Organisationen o.ä.), wenn diese Fälle mindestens auf einer Modellvariablen einen fehlenden Wert aufweisen.

Nachteile:

  • Reduktion der Stichprobe bis zur Unbrauchbarkeit möglich

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Was für Methoden gibt es um mit fehlenden Daten umzugehen?

  • Listenweise Ausschluss / List Wise Deletion
  • Mittelwert und Median Imputation
  • Last Observation Carried Forward (LOCF)
  • Hot Desk Imputation

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Wofür steht MNAR?

Missing Not at Random.

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Wofür steht MAR?

Missing at Random.

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Was ist der klassische Ansatz für Datenintegration?

Der klassische Ansatz für die Integration auf Datenebene wird als Extraktion-Transformation-Laden (ETL) bezeichnet. Der ETL-Prozess beschreibt den Vorgang, Daten aus bestehenden Datenquellen zu extrahieren, mittels geeigneter Transformationsregeln zu homogenisieren, nach bestimmten Vorschriften zu bereinigen und ggf. anzureichern und in ein separates Ziel zu laden.

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