Data mining & Data Warehousing
Sisaldab reklaame
5 tuh+
Allalaadimised
Kõik
info
Rakenduse teave
Rakendus on täielik tasuta andmekaeve ja andmeladu käsiraamat, mis hõlmab kursuse olulisi teemasid, märkmeid ja materjale.
See andmekaeve ja andmehoidla rakendus loetleb 200 teemat koos üksikasjalike märkuste, diagrammide, võrrandite, valemite ja õppematerjalidega ning teemad on loetletud 5 peatükis. Rakendus peab olema kõigile informaatika- ja inseneriteaduse üliõpilastele.
Rakendus on mõeldud kiireks õppimiseks, muudatusteks, viideteks eksamite ja intervjuude ajal.
See rakendus hõlmab enamikku seotud teemasid ja üksikasjalikku selgitust kõigi põhiteemadega.
Mõned andmelao ja andmekaevandamise rakenduses käsitletavad teemad on järgmised:
1. Sissejuhatus andmekaevesse
2. Andmearhitektuur
3. Andmelaod (DW)
4. Relatsiooniandmebaasid
5. Tehingute andmebaasid
6. Täiustatud andme- ja infosüsteemid ning täiustatud rakendused
7. Andmekaeve funktsioonid
8. Andmekaevesüsteemide klassifikatsioon
9. Andmekaeve ülesande primitiivid
10. Andmekaevesüsteemi integreerimine andmelaosüsteemiga
11. Andmekaevandamise peamised probleemid
12. Andmekaevanduse jõudlusprobleemid
13. Sissejuhatus andmete eeltöötlusse
14. Andmete kirjeldav kokkuvõte
15. Andmete hajumise mõõtmine
16. Põhiliste kirjeldavate andmete kokkuvõtete graafilised kuvad
17. Andmete puhastamine
18. Noisy Data
19. Andmete puhastamise protsess
20. Andmete integreerimine ja teisendamine
21. Andmete teisendamine
22. Andmete vähendamine
23. Mõõtmete vähendamine
24. Arvukuse vähendamine
25. Klasterdamine ja valimi moodustamine
26. Andmete diskretiseerimine ja kontseptsiooni hierarhia genereerimine
27. Kategooriliste andmete kontseptsiooni hierarhia genereerimine
28. Andmeladude tutvustus
29. Operatiivandmebaasisüsteemide ja andmeladude erinevused
30. Mitmemõõtmeline andmemudel
31. Mitmemõõtmeline andmemudel
32. Andmelao arhitektuur
33. Andmelao kujundamise protsess
34. Kolmetasandiline andmelao arhitektuur
35. Andmelao taustatööriistad ja utiliidid
36. OLAP-serverite tüübid: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
37. Andmelao juurutamine
38. Andmehoidla andmekaevandamine
39. On-Line analüütiline töötlemine on-line analüütiliseks kaevandamiseks
40. Andmekuubiku arvutamise meetodid
41. Mitmesuunaline massiivi liitmine täiskuubiku arvutamiseks
42. Star-Cubing: jäämäe kuubikute arvutamine dünaamilise tähepuu struktuuri abil
43. Shelli fragmentide eelarvutamine kiire kõrgmõõtmelise OLAP-i jaoks
44. Andmekuubikute juhitud uurimine
45. Kompleksne liitmine mitme granulaarsusega: mitme funktsiooni kuubikud
46. Atribuutidele orienteeritud induktsioon
47. Atribuutidele orienteeritud induktsioon andmete iseloomustamiseks
48. Atribuutidele orienteeritud induktsiooni tõhus rakendamine
49. Kaevandusklasside võrdlused: erinevate klasside eristamine
50. Sagedased mustrid
51. Apriori algoritm
52. Tõhusad ja skaleeritavad sageli üksuste komplekti kaevandamise meetodid
Kõik teemad pole tähemärgipiirangute tõttu loetletud.
Funktsioonid :
* Peatüki järgi lõpetage teemad
* Rikkalik kasutajaliidese paigutus
* Mugav lugemisrežiim
* Olulised eksamiteemad
* Väga lihtne kasutajaliides
* Hõlmab enamikku teemasid
* Ühe klõpsuga saate seotud kogu raamatu
* Mobiilile optimeeritud sisu
* Mobiilile optimeeritud pildid
See rakendus on kiireks viitamiseks kasulik. Selle rakenduse abil saab kõigi kontseptsioonide läbivaatamise lõpule viia mitme tunni jooksul.
Andmekaeve ja andmeladu on osa arvutiteaduse, tarkvaratehnika, AI, masinõppe ja statistilise andmetöötluse koolituskursusest ning infotehnoloogia ja ärijuhtimise kraadiõppe programmidest erinevates ülikoolides.
Selle asemel, et anda meile madalam hinnang, saatke meile oma päringud ja probleemid ning andke meile väärtuslik hinnang ja soovitus, et saaksime seda tulevaste värskenduste jaoks kaaluda. Lahendame need teie eest hea meelega.
See andmekaeve ja andmehoidla rakendus loetleb 200 teemat koos üksikasjalike märkuste, diagrammide, võrrandite, valemite ja õppematerjalidega ning teemad on loetletud 5 peatükis. Rakendus peab olema kõigile informaatika- ja inseneriteaduse üliõpilastele.
Rakendus on mõeldud kiireks õppimiseks, muudatusteks, viideteks eksamite ja intervjuude ajal.
See rakendus hõlmab enamikku seotud teemasid ja üksikasjalikku selgitust kõigi põhiteemadega.
Mõned andmelao ja andmekaevandamise rakenduses käsitletavad teemad on järgmised:
1. Sissejuhatus andmekaevesse
2. Andmearhitektuur
3. Andmelaod (DW)
4. Relatsiooniandmebaasid
5. Tehingute andmebaasid
6. Täiustatud andme- ja infosüsteemid ning täiustatud rakendused
7. Andmekaeve funktsioonid
8. Andmekaevesüsteemide klassifikatsioon
9. Andmekaeve ülesande primitiivid
10. Andmekaevesüsteemi integreerimine andmelaosüsteemiga
11. Andmekaevandamise peamised probleemid
12. Andmekaevanduse jõudlusprobleemid
13. Sissejuhatus andmete eeltöötlusse
14. Andmete kirjeldav kokkuvõte
15. Andmete hajumise mõõtmine
16. Põhiliste kirjeldavate andmete kokkuvõtete graafilised kuvad
17. Andmete puhastamine
18. Noisy Data
19. Andmete puhastamise protsess
20. Andmete integreerimine ja teisendamine
21. Andmete teisendamine
22. Andmete vähendamine
23. Mõõtmete vähendamine
24. Arvukuse vähendamine
25. Klasterdamine ja valimi moodustamine
26. Andmete diskretiseerimine ja kontseptsiooni hierarhia genereerimine
27. Kategooriliste andmete kontseptsiooni hierarhia genereerimine
28. Andmeladude tutvustus
29. Operatiivandmebaasisüsteemide ja andmeladude erinevused
30. Mitmemõõtmeline andmemudel
31. Mitmemõõtmeline andmemudel
32. Andmelao arhitektuur
33. Andmelao kujundamise protsess
34. Kolmetasandiline andmelao arhitektuur
35. Andmelao taustatööriistad ja utiliidid
36. OLAP-serverite tüübid: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
37. Andmelao juurutamine
38. Andmehoidla andmekaevandamine
39. On-Line analüütiline töötlemine on-line analüütiliseks kaevandamiseks
40. Andmekuubiku arvutamise meetodid
41. Mitmesuunaline massiivi liitmine täiskuubiku arvutamiseks
42. Star-Cubing: jäämäe kuubikute arvutamine dünaamilise tähepuu struktuuri abil
43. Shelli fragmentide eelarvutamine kiire kõrgmõõtmelise OLAP-i jaoks
44. Andmekuubikute juhitud uurimine
45. Kompleksne liitmine mitme granulaarsusega: mitme funktsiooni kuubikud
46. Atribuutidele orienteeritud induktsioon
47. Atribuutidele orienteeritud induktsioon andmete iseloomustamiseks
48. Atribuutidele orienteeritud induktsiooni tõhus rakendamine
49. Kaevandusklasside võrdlused: erinevate klasside eristamine
50. Sagedased mustrid
51. Apriori algoritm
52. Tõhusad ja skaleeritavad sageli üksuste komplekti kaevandamise meetodid
Kõik teemad pole tähemärgipiirangute tõttu loetletud.
Funktsioonid :
* Peatüki järgi lõpetage teemad
* Rikkalik kasutajaliidese paigutus
* Mugav lugemisrežiim
* Olulised eksamiteemad
* Väga lihtne kasutajaliides
* Hõlmab enamikku teemasid
* Ühe klõpsuga saate seotud kogu raamatu
* Mobiilile optimeeritud sisu
* Mobiilile optimeeritud pildid
See rakendus on kiireks viitamiseks kasulik. Selle rakenduse abil saab kõigi kontseptsioonide läbivaatamise lõpule viia mitme tunni jooksul.
Andmekaeve ja andmeladu on osa arvutiteaduse, tarkvaratehnika, AI, masinõppe ja statistilise andmetöötluse koolituskursusest ning infotehnoloogia ja ärijuhtimise kraadiõppe programmidest erinevates ülikoolides.
Selle asemel, et anda meile madalam hinnang, saatke meile oma päringud ja probleemid ning andke meile väärtuslik hinnang ja soovitus, et saaksime seda tulevaste värskenduste jaoks kaaluda. Lahendame need teie eest hea meelega.
Värskendatud:
Ohutus algab sellest, et mõistaksite, kuidas arendajad teie andmeid koguvad ja jagavad. Andmete privaatsuse ja turvalisuse tavad võivad olenevalt kasutamisest, piirkonnast ja vanusest erineda. Selle teabe esitas arendaja ja seda võidakse aja jooksul värskendada.
