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Das Ziel der vorliegenden Masterthesis ist es, einen Überblick der verschiedenen Datenbanktypen und Leistungsanalysen zu geben. Die vergleichende Literaturstudie beschäftigt sich mit einem jungen Forschungsfeld und betrachtet insbesondere nichtrelationale NoSQL-Datenbanken, welche in den letzten Jahren immer beliebter geworden sind und einige Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken aufweisen. Doch was können die konkreten Datenbankimplementierungen bei unterschiedliche Datenmodellen leisten und welcher Testaufbau bietet sich bei welchen Einsatzanforderungen an? Zu Anfang definiert diese Arbeit Kriterien zur Bewertung von Leistung und untersucht experimentelle Vorgehensweise verschiedener Forscher. Ein wichtiger Fokus liegt darauf, die Vergleichbarkeit der Messmethoden und Ergebnisse einzuschätzen und zu gewährleisten. Neben dem methodischen Vorgehen wird mit dem YCSB-Framework ein wichtiges Werkzeug besprochen, mit dem Leistungsmessungen in NoSQL-Datenbanken implementiert werden können.
Vergleich von verteilten Datenbanksystemen hinsichtlich ihrer Clusterbildung und Skalierbarkeit
(2017)
Die vorliegende Ausarbeitung geht der Frage nach, wie sich die Datenbankmanagementsysteme MariaDB, MongoDB und Cassandra hinsichtlich ihres Clusteraufbaus,
sowie den damit verbundenen Möglichkeiten der Skalierbarkeit unterscheiden. Dazu werden zunächst Grundlagen zum Aufbau von verteilten Datenbanksystemen, zu den verschiedenen Transaktionskonzepten, sowie zu den möglicherweise auftretenden Probleme vermittelt. Anschließend werden die drei Systeme im Detail untersucht und herausgearbeitet, wie sie genau funktionieren und in welchen Punkten sie sich von einander unterscheiden. Als Abschluss wird ein Fazit gezogen, welches System in verteilten Computerumgebungen
am geeignetsten ist, insofern ein klarer Sieger hervorgeht.
In der Masterthesis „Sentiment Analyse von informellen Kurztexten im Unternehmenskontext“ werden Ansätze und Methoden aufgezeigt hat mit denen Unternehmen in der Lage sind die Daten aus sozialen Netzwerken zu speichern, zu verarbeiten und schließlich zu analysieren. Praktisch wurde dies anhand des Beispiels mit Amazons Kundendienst auf Twitter mit Hilfe einer Sentiment Analyse aufgezeigt. Die aus der Theorie und den praktischen Ergebnissen gewonnenen Erkenntnisse über Herausforderungen, Nutzen, sowie Methoden zur Umsetzung sind universell in vielen Unternehmen einsetzbar und können wie aufgezeigt unter anderem zu einer Verbesserung der Kundenzufriedenheit führen. Dabei wurde ein lexikonbasietre Ansatz zur Sentimentanalyse benutzt.
This thesis is aimed for finding a solution for non-gaming application of Virtual Reality technology in data visualization and analysis. Starting by reconstructing the concept of Virtual Reality, the paper then describes the principles, concepts and techniques of designing a Virtual Reality application. In the last part of the thesis, a detailed description of how a prototype implemented is presented to provide a preview of how data visualization and analysis and Virtual Reality technology can be combined together in order to enable users to perceive and comprehend data in a possibly better way.
Aus Filmen wie „Star Trek“ kennen wir „Beamen“. Dort werden komplette Personen durch Beamen auf z.B. Planeten transportiert. Dies hört sich im ersten Moment sehr nach Science-Fiction an, allerdings ist das Beamen von Informationen seit ein paar Jahren sehr real geworden.
Nach einem Grundverständnis für herkömmliche Datenübertragungen wird die Quantenphysik vorgestellt mit ihren grundlegendsten Begriffen. Anschließend wird nun die Quantenteleportation vorgestellt. Einleitend dazu wird zuerst die Quantenverschränkung erklärt, auf der die Teleportation beruht. Es wird erklärt, wie solche Verschränkungen entstehen, um dann den Aufbau einer Teleportation mit den aktuellen Fortschritten vorzustellen sowie Ziele der Quantenteleportation zu beschrieben. Mit deren Hilfe werden Quantencomputern unterstützt.
Zielsetzung dieser Abschlussarbeit ist die Eignungsprüfung nichtrelationaler Datenbanksysteme für die Erstellung einer leichtathletischen Mehrkampfdatenbank. Sie ist in fünf Kapitel aufgeteilt.
Im ersten Kapitel wird einleitend auf die Entstehung dieser Arbeit und des zugrundeliegenden Projekts eingegangen.
Im zweiten Kapitel werden die vier großen Hauptgruppen nichtrelationaler Datenbanksysteme grob auf ihre generelle Eignung für die Verwendung und Umsetzung der Mehrkampfdatenbank anhand gegebener Anforderungen bewertet und aussortiert.
Im dritten Kapitel werden die verbliebenen Hauptgruppen eingehender betrachtet und das am besten geeignet erscheinende Gruppe für eine weitergehende Betrachtung ausgewählt.
Im vierten Kapitel werden mögliche Kandidaten aus der im vorherigen Kapitel bestimmten Hauptgruppe für die tatsächliche Umsetzung bewertet. Abschließend wird ein Kandidat für die Umsetzung der Mehrkampfdatenbank bestimmt.
Im fünften Kapitel wird ein Vergleich mit einer relationalen Umsetzung der Mehrkampfdatenbank gezogen, dabei werden verschiedene Datenbankanfragen auf unterschiedlichen Datenmengen
verglichen. Außerdem einzelne Verfahrensweisen zur Abwicklung von Anfragen betrachtet.
In einem abschließenden Fazit werden die Ergebnisse und Erkenntnisse der Arbeit nochmals kurz zusammengefasst.
Die vorliegende Bachelorarbeit in Kooperation mit der Deutsche Sporthochschule Köln hat die Konzeption und Entwicklung eine Software, mit der Daten aus der Fußball-Bundeliga 2011–2012 mit Hilfe einer Heatmap erzeugt werden, zum Inhalt. Die Software soll die Torpositionen vor einem Offensivspiel zu verschiedenen Zeitpunkten des Spieles veranschaulichen.
Bei der Arbeit wurden zwei Cluster-Methoden betrachtet, nämlich die Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) und der Kerndichtschätzer (kernel density estimation). DBSCAN ist ein bekannter Cluster-Algorithmus und wurde mit dem Software-Tool WEKA untersucht. Es zeigte sich, dass dieses Verfahren nicht so gut für diese Aufgabenstellung geeignet ist, da einzelnen Cluster nicht so gut unterschieden werden konnten. Der Kerndichtschätzer ist dagegen ein statistisches Verfahren zur Schätzung einer Dichte, der auch in Geoinformationssystemen verwendet wird. Dieses Verfahren ist besser für die Aufgabenstellung geeignet.
Nach der Analyse der Daten im XML-Format wurde der Algorithmus Kerndichtschätzer für die Deutsche Sporthochschule Köln in detr Programmiersprache Java implementiert. Die Software untersucht die Bildung von Clustern bzw. die Torschussdichte mit der Absicht, ein Verhalten oder Muster vor einem Offensivspiel zu erkennen. Sie enthält eine sehr gute Visulisierung der verschiedenen Situationen, die zum Torschuss führten, anhand eines Fußballfeldes