Veri Dönüştürme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez

Profesyonel Ödev Sitesi. 0 (312) 276 75 93 @ Ödevlerinize Fiyat Almak için Mail Gönderin>> bestessayhomework@gmail.com @ Ödevcim'den Ödevleriniz İçin Hemen Fiyat Teklifi Alın. - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlara yardımcı oluyoruz. Whatsapp tuşunu kullanın. - Tez Yazdırma, Ücretli Ödev Yaptırma, Tez Merkezi, Proje Yazdırma, Üniversite Ödev Yaptırma, İstatistik Ödev Yaptırma, Literatür Taraması, Spss Analizi, Geçerlik Güvenirlik Analizi, Tez Danışmanlığı, Tez Proje Yazdırma, Uzaktan Eğitim Tez Yazma, Uzaktan Eğitim Proje Yazma, Eğitim Yönetimi Tezsiz Proje Yazımı, Pedagojik Formasyon Bitirme Tezi, Formasyon Tez Hazırlama, Eğitim Bilimleri Tez Yazma, İstatistik Soru Çözdürme, Makale Yazdırma, Bilkent Ödev Yaptırma, Autocad Ödev Yaptırma, Mimari Proje Çizilir, İç Mimari Proje Çizimi, Essay Yazdır, Assignment Yaptırma, Assignment Yazdır, Proje Yardımı Al, Tez Yazdır, Ödev Yaptır, Ödevimi Yap, Tez Yaptırma, Tez Yaptırmak İstiyorum, Tez Yaz, Tez Projesi Yaptır, Proje Ödevi Yap, İntihal Oranı Düşürme, İntihal Düşürme Yöntemleri, İntihal Oranı Düşürme Programı, Essay Yazdırma, Ödev Fiyatı Al, Parayla Ödev Yaptır, Parayla Tez Yazdır, Parayla Makale Yaz, Parayla Soru Çözdür, Özel Ders Al, Ödev Yardım, Ödevcim Yardım, Proje Sunumu Yaptır, Mühendislik Ödevi Yaptırma, Doktora Ödev Yaptır, Yüksek Lisans Ödev Yaptır, İnşaat Mühendisliği Ödevi Yaptırma, İnşaat Mühendisliği Tez Yazdırma, Proje Yazdırma, İnşaat Mühendisliği Proje Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, Veri Analizi, Veri Analizi Yaptırma, İstatistiksel Analiz, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Proje Hazırlama, En İyi Tez Yazım Merkezi, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçlarım Yorumlanması, Spss Ücretleri, Soru Çözdürme, Ödev, Ödevler, Ödev Hazırlatma, Proje Hazırlatma, Tez Hazırlatma, Tez Konuları, Makale Konuları, Proje Konuları, Ödev Konuları, Tez Yazma, Tez Yazdırma, Tez Yazımı, Tez Danışmanı, Yüksek Lisans Danışmanlık, Akademik Danışmanlık, Diferansiyel Denklemler, Diferansiyel Denklemler Boğaziçi, Diferansiyel Denklemler Formülleri, Diferansiyel Denklemler Konuları, Python Ödev Yaptırma, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırmak İstiyorum, Ödev Yaptırma Siteleri, Akademik Danışmanlık, Yüksek Lisans Danışmanlık, Tez Proje Hazırlama Merkezi, Tez Hazırlama Merkezi Ankara, Ankara Yüksek Lisans Tez Yazdırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Spss Analiz Ücretleri, Veri Girişi Ücretleri, Spss Ödev Yaptırma, Spss Ücretleri, Ücretli Veri Analizi, İstatistik Tez Destek, Tez İçin İstatistikçi, Arduino Projeleri Satılık, Elektronik Projeler, Arduino İle Yaratıcı Projeler, İlginç Arduino Projeleri, Arduino Başlangıç Projeleri, Arduino Projeleri Basit, Elektronik Proje Yaptırma, Ödev Yaptırma Fiyatları, Güvenilir Ödev Siteleri, ödev yaptırma, ücretli ödev yaptırma, tez yaptırma, Ödev sitesi üniversite, Üniversite ödev YAPTIRMA, Parayla ödev YAPTIRMA, İstatistik ödev YAPTIRMA, Biyoistatistik ödev yaptirma, Odtü ödev yaptırma, Mühendislik ödev YAPTIRMA, Yönetim Muhasebesi ödev YAPTIRMA, staj defteri yazdırma, parayla ödev yapma sitesi, İngilizce ödev yapma uygulaması, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, İşletme Ödev Yaptırma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum ...

Veri Dönüştürme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez

28 Ocak 2023 Veri dönüştürme nedir Veriler normal dağılım göstermiyorsa ne yapılır 0
Sosyal Araştırma Sistemi

Veri Dönüştürme

Mevcut meta veri dönüştürme araçlarının aksine, meta veri değişimi için açık uçlu bir çerçeve öneriyoruz. Bu çerçeve altında inşa edilen sistem, potansiyel olarak istenildiği kadar çok meta veri şemasını barındıracak şekilde genişletilebilir.

İşlevsel olarak çerçeve dört bölümden oluşur: giriş birimi, meta veri alışverişi, veri deposu ve çıktı birimi. Giriş birimi üç tür veri girişini kabul eder – veri yazarak klavye girişi, kaynak verileri XML dosyaları olarak yükleyerek XML girişi ve sisteme sistemin otomatik olarak topladığı bir Web kaynağının URL’sini sağlayarak Web girişi mümkün olduğunca fazla meta veri içerir.

Sistemin çekirdeği olan meta veri alışverişi, eşlemenin gerçekleştirilmesinden sorumludur. Veri deposu, meta veri depolamayı ve kullanıcı bilgileri yönetimini kolaylaştırır. Çıktı birimi, yalnızca çıktı XML dosyalarının sunumunu sağlar. Bu çerçeve gösterilmiştir.

Aracılı Eşleme

Birden çok şemayı manipüle edebilen ölçeklenebilir bir meta veri değişim sistemi oluşturmak için ana sorun, bu şemalar arasındaki çok sayıda eşlemedir. Sistemin yeni bir şema eklemek için genişletilmesi gerekiyorsa, bu sorun daha önemli hale gelir, çünkü bu durumda yeni şema ile mevcut tüm şemalar arasındaki eşlemelerin tanımlanması gerekir. Bu sorunu aşmak için, LOM aracılı eşleme şeması olarak adlandırılan bir şema önerilmiştir.

Kaynak şemayı doğrudan hedef şemaya eşlemek (kaynak-hedef eşlemesi) yerine, kaynak şema kavramsal olarak ilk adımda LOM’a ve ardından ikinci adımda LOM’dan hedef şemaya eşlenir.

Bu yaklaşım kullanılarak, sisteme her yeni bir şema eklenmesi gerektiğinde, mevcut tüm şemalarla eşlemeler yerine yalnızca yeni şemanın LOM ile eşlemelerinin tanımlanması gerekir. Böylece sistem ölçeklenebilirliği büyük ölçüde artırılır. LOM aracılı eşlemenin kaynak-hedef eşlemeye kıyasla önemli etkisi gösterilmiştir.

LOM aracılı eşleme kullanmanın gerekçesi

LOM, şu anda (ve öngörülebilir gelecekte) tek akredite LO meta veri standardıdır ve öğrenme nesnelerine atfedilebilecek tüm önemli yönleri kapsamaya çalışmak için geniş bir öğe seti belirtir.

Bu nedenle, farklı şemalardaki öğelerin gerçek adları biraz farklı olsa bile, çoğu LO meta veri şeması LOM uyumlu ve hatta LOM’un bir alt kümesi olacaktır ve gerçekten de öyledir. Bu, LOM müdahalesine rağmen çoğu durumda haritalama doğruluğunu ve veri eksiksizliğini garanti eder.

Ek olarak, her şemanın, şemanın bir parçası olarak, yaygın olarak bilinen ve kabul edilen LOM’a eşleme sağladığını varsaymak mantıklıdır. Bu nedenle, aracı olarak LOM’nin benimsenmesi, meta veri yaya geçitlerindeki içsel sorunlar nedeniyle doğru, genel olarak kabul edilen bir haritalamanın genellikle zor olduğu durumu büyük ölçüde iyileştirebilir.

Bununla birlikte, bu yüksek düzeyde ölçeklenebilir LOM-aracılı yaklaşımın, kaynak şemanın LOM’de eşdeğerliği olmayan birkaç unsurunun neden olduğu, kaynak şemayı aracı LOM’ye dönüştürme sürecinde veri kaybı olasılığı vardır. Bu sorunu aşmak için bir dinamik veritabanı yaklaşımı öneriyoruz.


Veri dönüştürme nedir
Logaritmik dönüşüm
Veriler normal dağılım göstermiyorsa ne yapılır
box-cox dönüşümü
Normal dağılıma sahip olmayan veriler için kullanılan dağılım ölçüsü
Normal dağılmayan veri analizi
box-cox dönüşümü spss
Parametrik OLMAYAN regresyon analizi SPSS


Dinamik Veritabanı Yaklaşımı

Dinamik veritabanı yaklaşımının arkasındaki temel fikir, LOM-aracılı haritalamanın ilk adımından gelen LOM formatlı meta verileri kaydetmek için en baştan LOM yapılandırılmış bir veritabanının tasarlanmasıdır; yani kaynak-LOM dönüşümüdür.

Kaynak şemada LOM tarafından kapsanmayan öğeler varsa, bu öğeler, sistem tarafından özellikle o şema için dinamik olarak oluşturulan veri tablosuna/tablolarına kaydedilir. LOM-aracılı haritalamanın ikinci adımında, örn. LOM-hedef dönüşümünde, sistem verileri yalnızca LOM tabanlı veri tabanından değil, aynı zamanda dinamik veri tablosundan/tablolarından da alır.

Uygulama

Web tabanlı bir öğrenme nesneleri meta veri alışverişi prototip sistemi uygulanmıştır. Teknik olarak, prototip sistemi iki temel teknoloji etrafında inşa edilmiştir: XML ve Java. Ayrıntılı olarak, MySQL veritabanına erişim arabirimi olarak JDBC’yi, XML belgelerini ayrıştırma, doğrulama ve dönüştürme aracı olarak JAXP’yi, sunucu tarafı programlama dili olarak Servlet’leri ve JSP’leri ve JSP’ler ve Servlet’leri daha fazla kapsüllemek için geliştirme olarak JavaBeans kullanıyoruz. karmaşık kontrol mantığı. Apache Tomcat sunucusu, Java bileşenlerini uygulamak için kapsayıcı olarak kullanılır.

Prototip başlangıçta yalnızca IMS ve EdNA meta veri şemaları için başlatıldı. Daha sonra iki şema daha eklendi: Dublin Core ve LOM. Bu uzantıyı, sistemi yeniden oluşturmaya ihtiyaç duymadan, yalnızca yeni şemalar için LOM eşlemeleri ve giriş arabirimi ekleyerek yaptık.

Bu kolay genişletmenin nedeni, LOM aracılı eşleme şeması ve dinamik veritabanı yaklaşımı tarafından sunulan açık uçlu özellikler ve yüksek ölçeklenebilirliktir.

Bir metadata kaydı, ister LOM tabanlı veritabanında mevcut olsun, ister üç giriş yolundan herhangi biri aracılığıyla sisteme doğrudan girilen yeni bir kayıt olsun, istenen bir şemaya dönüştürülebilir. Sisteme bir XML dosyası olarak yüklenen bir IMS kaydından EdNA’ya dönüştürmenin bir örneğini gösterir.

Değerlendirme sonuçları, sistemin tamamen işlevsel ve yüksek düzeyde ölçeklenebilir olduğunu göstermektedir. Temel olarak, LOM-aracılı eşleme, olağan bir şema-şema eşlemenin bir şema-LOM-şema yoluyla üstlenilmesine izin verirken, dinamik-veritabanı yaklaşımı, bazı şemaların olmayan verileri tutması için gerekli veritabanı tablolarının dinamik olarak oluşturulmasına izin verir. LOM kapsamındadır.

LOM aracılı eşleme, dinamik veritabanı yaklaşımıyla birlikte, yüksek ölçeklenebilirliğe sahip bir öğrenme nesneleri meta veri değişim sistemiyle sonuçlanır.

Gelecekteki çalışmalar iki yöne odaklanacaktır: müşteri sistemleriyle etkileşimler ve prototipin daha fazla optimizasyonu. Prototip sistemde daha esnek meta veri düzenleyicileri uygulamaya ve daha karmaşık bir veritabanı tasarımı planlamaya ihtiyaç vardır. Kullanıcıların, geliştiricilerin herhangi bir müdahalesi olmadan yeni şema-LOM eşlemeleri eklemelerini sağlamak için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır.

Yaşam boyu öğrenme, Japonya’daki en önemli eğitim politikalarından biridir. Son zamanlarda, Hayat Boyu Öğrenmeyi Destekleme Merkezi (LLPC) tarafından geliştirilen web tabanlı Hayat Boyu Öğrenme Destek Sistemi (LLSS), yerel yönetimlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Mevcut LLSS’yi analiz ettik ve sağladığı bilgi ve işlevlere göre iki role ayırdık: “bilgi sağlayıcı” ve “kaynak sağlayıcı”. Ayrıca, LLSS için yeni bir rol olan “program sağlayıcı”ya odaklandık. LLSS’nin yeni rolünü açıklığa kavuşturmak için, programların geliştirilmesine kolayca yardımcı olan ve öğrencilerin yaşam boyu öğrenme etkinliklerine katılmalarına rehberlik eden bir sistemdir.