• wavelet
• DataStream

Al giorno d’oggi c’è la necessità di dover trattare una grossa quantità di dati provenienti da innumerevoli applicazioni e/o dispositivi, questo flusso di dati è chiamato DataStream.
Il DataStream è dunque un flusso di dati potenzialmente infinito che pone il problema della mancanza di un dispositivo di memoria ausiliaria che possa contenerlo.
Da qui la necessità di trovare dei metodi efficienti per ridurre la quantità di informazione da memorizzare e per interpretare l’andamento di tale flusso rispetto al dominio di interesse.
Wavelet: questo metodo utilizza delle funzioni matematiche per generare dei coefficienti a partire dai dati iniziali, al fine di memorizzare una minore quantità di informazione; i coefficienti wavelet godono di importanti proprietà.
Stream Cube: metodo per ridurre la quantità dei dati originali in modo da far emergere solo quelli di interesse.
Window: metodo che permette un’elaborazione degli ultimi n elementi filtrando le informazioni relative all’obiettivo prefissato.
Histogram: metodo che consente un’analisi immediata dell’andamento dei dati da analizzare.
Di ognuno di questi vengono illustrati alcuni algoritmi.