Data mining & Data Warehousing

Engineering Wale Baba

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このアプリについて

このアプリは、コース上の重要なトピック、メモ、資料をカバーする、データマイニングとデータウェアハウジングの完全な無料ハンドブックです。

このデータマイニングとデータウェアハウスアプリには、詳細なメモ、図、方程式、数式、コース資料を含む200のトピックがリストされており、トピックは5つの章にリストされています。このアプリは、すべてのコンピュータサイエンスとエンジニアリングの学生が持っている必要があります。

このアプリは、試験や面接時の迅速な学習、改訂、参照用に設計されています。

このアプリは、関連するトピックのほとんどと、すべての基本的なトピックを含む詳細な説明をカバーしています。

データウェアハウジングおよびデータマイニングアプリで取り上げられているトピックの一部は次のとおりです。

1.データマイニングの概要
2.データアーキテクチャ
3.データウェアハウス（DW）
4.リレーショナルデータベース
5.トランザクションデータベース
6.高度なデータおよび情報システムと高度なアプリケーション
7.データマイニング機能
8.データマイニングシステムの分類
9.データマイニングタスクプリミティブ
10.データマイニングシステムとデータウェアハウスシステムの統合
11.データマイニングの主な問題
12.データマイニングのパフォーマンスの問題
13.データ前処理の概要
14.記述的データの要約
15.データの分散の測定
16.基本的な記述データの要約のグラフィック表示
17.データクリーニング
18.ノイズの多いデータ
19.データクリーニングプロセス
20.データの統合と変換
21.データ変換
22.データ削減
23.次元削減
24.数の減少
25.クラスタリングとサンプリング
26.データの離散化と概念階層の生成
27.カテゴリデータの概念階層の生成
28.データウェアハウスの概要
29.オペレーショナルデータベースシステムとデータウェアハウスの違い
30.多次元データモデル
31.多次元データモデル
32.データウェアハウスアーキテクチャ
33.データウェアハウス設計のプロセス
34.3層データウェアハウスアーキテクチャ
35.データウェアハウスのバックエンドツールとユーティリティ
36. OLAPサーバーの種類：ROLAP対MOLAP対HOLAP
37.データウェアハウスの実装
38.データウェアハウジングからデータマイニングへ
39.オンライン分析処理からオンライン分析マイニング
40.データキューブの計算方法
41.フルキューブ計算のためのマルチウェイ配列集約
42. Star-Cubing：動的なスターツリー構造を使用した氷山キューブの計算
43.高速な高次元OLAP用のシェルフラグメントの事前計算
44.データキューブの駆動型探索
45.複数の粒度での複雑な集約：多機能キューブ
46.属性指向の誘導
47.データ特性評価のための属性指向の誘導
48.属性指向の誘導の効率的な実装
49.マイニングクラスの比較：異なるクラスを区別する
50.頻繁なパターン
51.アプリオリアルゴリズム
52.効率的でスケーラブルな頻繁なアイテムセットマイニング方法

文字制限のため、すべてのトピックがリストされているわけではありません。

特徴 ：
*章ごとの完全なトピック
*リッチなUIレイアウト
*快適な読み取りモード
*重要な試験トピック
*非常にシンプルなユーザーインターフェイス
*トピックのほとんどをカバー
*ワンクリックで関連するすべての本を入手
*モバイル向けに最適化されたコンテンツ
*モバイル向けに最適化された画像

このアプリはクイックリファレンスに役立ちます。このアプリを使えば、数時間以内にすべてのコンセプトの改訂を終えることができます。

データマイニングとデータウェアハウジングは、さまざまな大学のコンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、AI、機械学習と統計計算の教育コース、および情報技術とビジネス管理の学位プログラムの一部です。

私たちに低い評価を与える代わりに、あなたの質問、問題を私たちにメールしてください、そして私たちに貴重な評価と提案を与えてください。そうすれば私たちは将来のアップデートのためにそれを考慮することができます。私たちはあなたのためにそれらを解決させていただきます。