ভিডিও: SSIS এ সারি স্যাম্পলিং কি?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
সারি স্যাম্পলিং মধ্যে রূপান্তর এসএসআইএস সংখ্যা নির্দিষ্ট করার জন্য একটি বিকল্প প্রদান করে সারি আপনি ডেটা উৎস থেকে পুনরুদ্ধার করতে চান। সারি স্যাম্পলিং মধ্যে রূপান্তর এসএসআইএস একটি উৎস থেকে সমগ্র তথ্য গ্রহণ করবে, এবং এটি এলোমেলোভাবে নির্বাচিত সংখ্যা বের করে সারি.
একইভাবে, আপনি জিজ্ঞাসা করতে পারেন, SSIS-এ শতাংশ নমুনা কী?
সাধারণভাবে, দ শতাংশ নমুনা মধ্যে রূপান্তর এসএসআইএস ডেটা মডেলিংয়ের জন্য। এই SSIS শতাংশ স্যাম্পলিং রূপান্তর একটি প্রদত্ত নির্বাচন করে শতাংশ ডেটা উৎস থেকে সারি। পার্থক্য একটাই, শতাংশ নমুনা নির্বাচন করে শতাংশ সারির সংখ্যার পরিবর্তে সারির সংখ্যা (সারি স্যাম্পলিং ).
এছাড়াও, SSIS-এ সাজানোর রূপান্তর কি? দ্য SSIS-এ সাজান রূপান্তর ব্যবহার করা হয় সাজান ঊর্ধ্বমুখী বা অবরোহী ক্রমে উৎস তথ্য, যা T-SQL কমান্ড ORDER BY স্টেটমেন্টের অনুরূপ। কিছু রূপান্তর মার্জ মত রূপান্তর এবং যোগদান মার্জ রূপান্তর তথ্য প্রয়োজন সাজান তাদের ব্যবহার করার আগে।
এই পদ্ধতিতে, লুকআপ রূপান্তর থেকে কীভাবে আলাদা?
টার্ম লুকআপ দুটি অতিরিক্ত আউটপুট কলাম প্রদান করে: মেয়াদ (দ্য মেয়াদ থেকে খুঁজে দেখো টেবিল) এবং ফ্রিকোয়েন্সি (বার সংখ্যা মেয়াদ রেফারেন্স টেবিলে ইনপুট ডেটা সেটে ঘটে)। উপরন্তু: দ টার্ম লুকআপ রূপান্তর শুধুমাত্র DT_WSTR বা DT_NTEXT ডেটা টাইপ আছে এমন একটি কলাম ব্যবহার করতে পারে।
SSIS এ শর্তসাপেক্ষ বিভক্ত কি?
এসএসআইএস বেসিক: ব্যবহার করে শর্তাধীন বিভক্ত . দ্য শর্তাধীন বিভক্ত আপনার ইচ্ছামত ডেটার মানদণ্ডের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন আউটপুটে ডেটা সারি রুট করতে পারে। রূপান্তরটি আপনাকে আপনার ডেটা প্রবাহকে বিভিন্ন আউটপুটে রুট করতে দেয়, রূপান্তরের সম্পাদকের মধ্যে সংজ্ঞায়িত মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে।
প্রস্তাবিত:
শব্দ স্যাম্পলিং কি করে?
স্যাম্পলিং সাউন্ড। স্যাম্পলিং হল একটি অ্যানালগ অডিও সিগন্যালকে ডিজিটাল সিগন্যালে রূপান্তর করার একটি পদ্ধতি। একটি শব্দ তরঙ্গের নমুনা নেওয়ার সময়, কম্পিউটার একটি নিয়মিত বিরতিতে এই শব্দ তরঙ্গের পরিমাপ করে যা স্যাম্পলিং ব্যবধান বলে। প্রতিটি পরিমাপ তারপর বাইনারি বিন্যাসে একটি সংখ্যা হিসাবে সংরক্ষণ করা হয়
এটাকে স্নোবল স্যাম্পলিং বলা হয় কেন?
স্নোবল স্যাম্পলিং হল যেখানে গবেষণা অংশগ্রহণকারীরা একটি পরীক্ষা বা অধ্যয়নের জন্য অন্যান্য অংশগ্রহণকারীদের নিয়োগ করে। এটি ব্যবহার করা হয় যেখানে সম্ভাব্য অংশগ্রহণকারীদের খুঁজে পাওয়া কঠিন। এটাকে স্নোবল স্যাম্পলিং বলা হয় কারণ (তত্ত্ব অনুসারে) একবার আপনি বলটি ঘূর্ণায়মান হয়ে গেলে, এটি পথে আরও "তুষার" তুলে নেয় এবং আরও বড় এবং বড় হয়
কেন স্নোবল স্যাম্পলিং ভাল?
স্নোবল স্যাম্পলিংয়ের সুবিধাগুলি চেইন রেফারেল প্রক্রিয়া গবেষককে এমন জনসংখ্যার কাছে পৌঁছানোর অনুমতি দেয় যা অন্যান্য নমুনা পদ্ধতি ব্যবহার করার সময় নমুনা নেওয়া কঠিন। প্রক্রিয়াটি সস্তা, সহজ এবং সাশ্রয়ী। অন্যান্য স্যাম্পলিং কৌশলের তুলনায় এই নমুনা কৌশলটির জন্য সামান্য পরিকল্পনা এবং কম কর্মীর প্রয়োজন
স্নোবল স্যাম্পলিং এর উদাহরণ কি?
স্নোবল স্যাম্পলিং। যেহেতু নমুনা সদস্যদের একটি নমুনা ফ্রেম থেকে নির্বাচন করা হয় না, তাই স্নোবলের নমুনাগুলি অনেক পক্ষপাতের বিষয়। উদাহরণস্বরূপ, যাদের অনেক বন্ধু আছে তাদের নমুনায় নিয়োগ পাওয়ার সম্ভাবনা বেশি। যখন ভার্চুয়াল সামাজিক নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়, তখন এই কৌশলটিকে ভার্চুয়াল স্নোবল স্যাম্পলিং বলা হয়
আপনি কিভাবে স্নোবল স্যাম্পলিং ব্যবহার করবেন?
স্নোবল স্যাম্পলিং হল যেখানে গবেষণা অংশগ্রহণকারীরা একটি পরীক্ষা বা অধ্যয়নের জন্য অন্যান্য অংশগ্রহণকারীদের নিয়োগ করে। এটি ব্যবহার করা হয় যেখানে সম্ভাব্য অংশগ্রহণকারীদের খুঁজে পাওয়া কঠিন। এটাকে স্নোবল স্যাম্পলিং বলা হয় কারণ (তত্ত্ব অনুসারে) একবার আপনি বলটি ঘূর্ণায়মান হয়ে গেলে, এটি পথে আরও "তুষার" তুলে নেয় এবং আরও বড় এবং বড় হয়