Wil je zeker zijn dat je cadeautjes op tijd onder de kerstboom liggen? Onze winkels ontvangen jou met open armen. Nu met extra openingsuren op zondag!

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Wil je zeker zijn dat je cadeautjes op tijd onder de kerstboom liggen? Onze winkels ontvangen jou met open armen. Nu met extra openingsuren op zondag!

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Winkels

Verlanglijstje

Winkels

Verlanglijstje

Zoeken

Volg ons op

Wist je dat er in Vlaanderen voor iedereen een Standaard Boekhandel is binnen een straal van 7 km?

Zoek een winkel

€ 52,95

+ 105 punten

Uitvoering

Levertermijn 1 à 4 weken

Eenvoudig bestellen

Veilig betalen

Gratis thuislevering vanaf € 30 (via bpost)

Gratis levering in je Standaard Boekhandel

Omschrijving

Data usually comes in a plethora of formats and dimensions, rendering the exploration and information extraction processes challenging. Thus, being able to perform exploratory analyses in the data with the intent of having an immediate glimpse on some of the data properties is becoming crucial. Exploratory analyses should be simple enough to avoid complicate declarative languages (such as SQL) and mechanisms, and at the same time retain the flexibility and expressiveness of such languages. Recently, we have witnessed a rediscovery of the so-called example-based methods, in which the user, or the analyst, circumvents query languages by using examples as input. An example is a representative of the intended results, or in other words, an item from the result set. Example-based methods exploit inherent characteristics of the data to infer the results that the user has in mind, but may not able to (easily) express. They can be useful in cases where a user is looking for information in an unfamiliar dataset, when the task is particularly challenging like finding duplicate items, or simply when they are exploring the data. In this book, we present an excursus over the main methods for exploratory analysis, with a particular focus on example-based methods. We show how that different data types require different techniques, and present algorithms that are specifically designed for relational, textual, and graph data. The book presents also the challenges and the new frontiers of machine learning in online settings which recently attracted the attention of the database community. The lecture concludes with a vision for further research and applications in this area.