Organisatorisches. Unit1: Intro and Basics. Bewertung. About Me.. Datenorientierte Systemanalyse. Gerhard Wohlgenannt

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1 Organisatorisches Datenorientierte Systemanalyse Unit1: Intro and Basics Gerhard Wohlgenannt Inhalt: Datenorientierte Systemanalyse Umfang: 5 units XX XX :00-13:30 Uhr Room XXX Infos, Slides, Hausübungen: wohlg/ dosa/ DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 Bewertung About Me.. 40% Test unit 3 Mind. 45% für positive Note 40% Projekt unit % Stundenwiederholungen - Am Anfang der Stunde (ab Einheit 2) - Stoff ist der Inhalt der letzten Einheit - Namentlicher Aufruf Name: Gerhard Wohlgenannt, born: Dornbirn/Vbg WU in 2010 Programming skills: Python, PHP, Java Research projects / interests - Semantic Web / Linked Data - Ontology Learning - Natural Language Processing -... DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013

2 Teil 1 Teil 1 dieser LV: Theorie Umfang: 2 Einheiten - Teststoff! Inhalt: 1. Daten: Arten, Speicherung, Verarbeitung, relationale Daten NoSQL, Big data Natürlichsprachliche (unstructured) Daten 4. Machine Learning: Clustering and Classification 5. (unit 2) Semantic Web, Linked Data, SPARQL 6. (unit 2) Suche mit regular expressions,... Teil 2 Teil 2 dieser LV: Projekt (Datenanalyse) Umfang: 3 Einheiten - Unit 3: Test, Einführung R, Projektvergabe - Unit 4-5: Arbeit am Projekt, Präsentation am Schluss - Bei 2er Gruppen präsentiert einer die Theorie in unit 4, da andere legt mehr Fokus auf die Implementierung - Abfrage Programmiererfahrung in der Gruppe.. DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 Agenda today 1. Data Intro: unstructured, semi-structured, structured, semantic data Relational data, DBMS, ACID, data warehousing... NoSQL databases, big data Information Retrieval (IR) Natural Language Processing (NLP) Machine Learning DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013

3 Types of Data Unstructured Data: Text What to do? IR (Search), Clustering, Classification,... Semi-structured Data: eg HTML What to do? similar to unstructured data Structured data: eg databases What to do? query, aggregate,... Semantic(ally annoted) data: eg RDF What to do? semantic search, reasoning... Types of (Structured) Data Relational data: eg relational databases also have some Graph-aspects (ER models, foreign keys,... ) Semantic (Web) data also has relational aspects: eg big numbers of instances, triples sometimes stored in relational databases,... Graph Data see later... DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI Relational Data Relational Data Storage Structured data organized in the form of relations (tables) Columns (attributes) & rows (tuples) Relational data typically stored in databases (relational database management system RDBMS) The database system handles storage, querying, integrity, access policies, and other features DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013

4 RDBMS Transactions RDBMS Transactions ACID Example: Get cash from ATM. Multiple (DB) operations caused in the process. Keep database consistent when execution stops during transaction. Atomicity: each transaction is all or nothing ROLLBACK in case of failure (even power failure etc) Consistency: transaction leaves DB in a consistent state according to all contraints, triggers etc in the DB. Isolation: Multiple transactions at the same time have no unwanted impacts. Eg. 2 transactions withdrawing money from the same account. Durabilty: Once a transaction has been commited, it will remain so, even if a power loss etc occurs (stored permanently). DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 RD Querying SQL SQL Examples SQL is the common language for querying relational databases (RDBMS) (Structured English Query Language) syntax rather simple show in terminal.. You are not expected to know SQL here (there are other courses for WU) CREATE TABLE SELECT (WHERE, ORDER BY, GROUP BY) INSERT, UPDATE, DELETE DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013

5 Analysis for relational data Low Level : SQL - Using more sophisticated features of SQL - Repeat queries in regular intervals to trace longitudinal data High Level : Data warehousing - Distinct database which collects an aggregates data from various DBMS - Goal: support management decision making DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI Analysis of Data Data mining Methods used Outlier detection Clustering (see later) Classification (see later) Regression Associations: eg beer + diapers Statistics DB-Techniques (Queries... ) Machine Learning... DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013 DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013

6 4. Data Visualization Goals: gain new insights, create a compact representation of large amounts of data,... Types: Charts, maps, scatterplots, graphs, and many others The type of visualization depends on the goal and the type of data DATENORIENTIERTE SYSTEMANALYSE JUNI 2013

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