Data mining & Data Warehousing

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Einige der Themen in der App abgedeckt sind:

1. Einführung in Data Mining

2. Data Architecture

3. Daten-Lager (DW)

4. Relationale Datenbanken

5. Transactional Datenbanken

6. Advanced Data and Information Systems und Advanced Applications

7. Data Mining-Funktionalitäten

8. Klassifizierung von Data-Mining-Systeme

9. Data Mining Aufgabe Primitives

10. Integration eines Data Mining-System mit einem Datawarehouse-System

11. Die wichtigsten Probleme in Data Mining

12. Leistungsprobleme in Data Mining

13. Einführung in die Daten Preprocess

14. Beschreibende Daten Summarization

15. Die Messung der Streuung der Daten

16. Grafik-Displays von Grund Beschreibende Daten Zusammenfassungen

17. Daten Reinigung

18. verrauschten Daten

19. Datenreinigungsprozess

20. Datenintegration und -transformation

21. Data Transformation

22. Datenreduktion

23. Dimensionalitätsreduktion

24. Numerosity Reduction

25. Clustering und Sampling

26. Daten Discretization und Konzepthierarchiegenerierung

27. Konzept Hierarchiegenerierung für kategoriale Daten

28. Einführung in die Datenlagerhallen

29. Die Unterschiede zwischen den operationellen Datenbanksysteme und Data Warehouse

30. Ein Multidimensionale Datenmodell

31. Ein Multidimensionale Datenmodell

32. Data Warehouse-Architektur

33. Der Prozess der Data Warehouse-Design-

34. Eine Three-Tier Data Warehouse-Architektur

35. Data Warehouse-Back-End-Werkzeuge und Dienstprogramme

36. Arten von OLAP-Server: ROLAP gegen MOLAP gegen HOLAP

37. Data Warehouse-Implementierung

38. Data Warehousing zu Data Mining

39. On-Line Analytical Processing zu On-Line Analytical Mining

40. Verfahren zur Datenwürfel Berechnung

41. Multiway Array Aggregation für Full Cube Computation

42. Stern-Paketierung: Computer Iceberg Cubes Mit Hilfe eines dynamischen Stern-Baumstruktur

43. Pre-Computing-Shell-Fragmente für schnellen High-Dimensional OLAP

44. Driven Untersuchung der Daten Cubes

45. Komplexe Aggregation bei Multiple Granularität: Multi-Funktion-Würfel

46. ​​Attribut-Oriented Induktion

47. Attribut-Oriented Induktion für Daten Charakterisierung

48. Effiziente Implementierung von Attribut-Oriented Induction

49. Mining Klasse Vergleiche: Unterscheidung zwischen verschiedenen Klassen

50. Häufige Muster

51. Der Apriori-Algorithmus

52. Effiziente und skalierbare häufig itemset-Mining-Methoden

Jedes Thema ist komplett mit Grafiken, Gleichungen und andere Formen der grafischen Darstellungen für ein besseres Lernen und schnelles Verständnis.

Data-Mining & Data Warehousing ist ein Teil der Informatik, Software-Engineering, AI, Maschinelles Lernen & Statistical Computing Bildungskurs und Informationstechnologie und Business-Management-Studiengänge an verschiedenen Universitäten.