Data mining & Data Warehousing

Справочник по Data Mining Data Warehousing, изучите тему за минуту

Приложение представляет собой полный бесплатный справочник по интеллектуальному анализу данных и хранению данных, который охватывает важные темы, заметки и материалы по курсу.

В этом приложении Data Mining & Data Warehousing перечислены 200 тем с подробными примечаниями, диаграммами, уравнениями, формулами и учебными материалами, темы перечислены в 5 главах. Приложение должно быть у всех студентов, изучающих информатику и инженерные науки.

Приложение предназначено для быстрого обучения, пересмотров, справок во время экзаменов и собеседований.

Это приложение охватывает большинство связанных тем и подробное объяснение всех основных тем.

Вот некоторые из тем, рассматриваемых в приложении для хранения данных и интеллектуального анализа данных:

1. Введение в интеллектуальный анализ данных

2. Архитектура данных

3. Хранилища данных (ХД)

4. Реляционные базы данных

5. Транзакционные базы данных

6. Передовые системы данных и информации и передовые приложения

7. Функции интеллектуального анализа данных

8. Классификация систем интеллектуального анализа данных

9. Примитивы задач интеллектуального анализа данных

10. Интеграция системы интеллектуального анализа данных с системой хранилища данных

11. Основные проблемы интеллектуального анализа данных

12. Проблемы с производительностью в Data Mining

13. Введение в предварительную обработку данных

14. Обобщение описательных данных

15. Измерение дисперсии данных

16. Графическое отображение сводок основных описательных данных

17. Очистка данных

18. Зашумленные данные

19. Процесс очистки данных

20. Интеграция и преобразование данных

21. Преобразование данных

22. Сокращение данных

23. Уменьшение размерности.

24. Уменьшение количества

25. Кластеризация и выборка

26. Дискретизация данных и создание иерархии концепций

27. Генерация концептуальной иерархии для категориальных данных

28. Введение в хранилища данных

29. Различия между системами операционных баз данных и хранилищами данных

30. Многомерная модель данных

31. Многомерная модель данных

32. Архитектура хранилища данных

33. Процесс проектирования хранилища данных

34. Трехуровневая архитектура хранилища данных

35. Серверные инструменты и утилиты хранилища данных

36. Типы серверов OLAP: ROLAP, MOLAP, HOLAP.

37. Реализация хранилища данных

38. Хранилище данных для интеллектуального анализа данных

39. Аналитическая обработка в режиме онлайн для аналитического анализа в режиме онлайн

40. Методы вычисления куба данных

41. Агрегация многоканального массива для вычислений полного куба

42. Star-Cubing: вычисление кубов айсбергов с использованием динамической структуры звездного дерева.

43. Предварительное вычисление фрагментов оболочки для быстрого многомерного OLAP

44. Управляемое исследование кубов данных

45. Комплексное агрегирование с множественной степенью детализации: многофункциональные кубы

46. ​​Атрибут-ориентированная индукция

47. Атрибут-ориентированная индукция для характеристики данных

48. Эффективная реализация атрибутивно-ориентированной индукции.

49. Сравнение классов майнинга: различие между разными классами

50. Частые паттерны

51. Априорный алгоритм

52. Эффективные и масштабируемые методы майнинга с частыми наборами элементов

Не все темы перечислены из-за ограничений по количеству символов.

Функции :

* Главы полные темы

* Богатый макет пользовательского интерфейса

* Комфортный режим чтения

* Важные темы экзамена

* Очень простой пользовательский интерфейс

* Охватить большинство тем

* Один щелчок, чтобы получить связанную всю книгу

* Контент, оптимизированный для мобильных устройств

* Мобильные оптимизированные изображения

Это приложение будет полезно для быстрого ознакомления. С помощью этого приложения пересмотр всех концепций может быть завершен в течение нескольких часов.

Интеллектуальный анализ данных и хранилище данных являются частью образовательного курса по информатике, программной инженерии, искусственному интеллекту, машинному обучению и статистическим вычислениям, а также программ получения степени по информационным технологиям и управлению бизнесом в различных университетах.

Вместо того, чтобы давать нам более низкую оценку, пожалуйста, напишите нам свои вопросы, проблемы и дайте нам ценную оценку и предложение, чтобы мы могли рассмотреть это для будущих обновлений. Мы будем рады решить их для вас.