Data mining & Data Warehousing
Innehåller annonser
5 tn+
Nedladdningar
Ingen åldersgräns
info
Om appen
Appen är en komplett gratis handbok för Data mining & Data Warehousing som täcker viktiga ämnen, anteckningar, material på kursen.
Denna Data mining & Data Warehousing App listar 200 ämnen med detaljerade anteckningar, diagram, ekvationer, formler och kursmaterial, ämnena listas i 5 kapitel. Appen är ett måste för alla datavetenskaps- och ingenjörsstudenter.
Appen är designad för snabb inlärning, revisioner, referenser vid tidpunkten för tentor och intervjuer.
Denna app täcker de flesta relaterade ämnen och detaljerad förklaring med alla grundläggande ämnen.
Några av de ämnen som tas upp i appen för datalagring och datautvinning är:
1. Introduktion till datautvinning
2. Dataarkitektur
3. Data-Warehouses (DW)
4. Relationsdatabaser
5. Transaktionsdatabaser
6. Avancerade data- och informationssystem och avancerade applikationer
7. Datautvinningsfunktioner
8. Klassificering av datautvinningssystem
9. Primitiver för datautvinningsuppgifter
10. Integrering av ett Data Mining System med ett Data Warehouse System
11. Stora frågor inom datautvinning
12. Prestandaproblem i Data Mining
13. Introduktion till Data Preprocess
14. Beskrivande datasammanfattning
15. Mätning av spridningen av data
16. Grafiska visningar av grundläggande beskrivande datasammanfattningar
17. Datarensning
18. Bullriga data
19. Datarensningsprocess
20. Dataintegration och -transformation
21. Datatransformation
22. Dataminskning
23. Dimensionalitetsminskning
24. Antalsminskning
25. Klustring och provtagning
26. Datadiskretisering och begreppshierarkigenerering
27. Generering av koncepthierarki för kategoriska data
28. Introduktion till datalager
29. Skillnader mellan operativa databassystem och datalager
30. En multidimensionell datamodell
31. En multidimensionell datamodell
32. Data Warehouse Architecture
33. Processen för design av datalager
34. En datalagerarkitektur i tre nivåer
35. Data Warehouse Back-end-verktyg och verktyg
36. Typer av OLAP-servrar: ROLAP kontra MOLAP kontra HOLAP
37. Implementering av datalager
38. Datalager till datautvinning
39. On-Line analytisk bearbetning till on-line analytisk gruvdrift
40. Metoder för datakubberäkning
41. Multiway Array Aggregation för Full Cube Computation
42. Star-Cubing: Beräkna isbergskuber med hjälp av en dynamisk stjärnträdstruktur
43. Förberäkning av skalfragment för snabb högdimensionell OLAP
44. Driven Exploration of Data Cubes
45. Komplex aggregation med multipel granularitet: Flerfunktionskuber
46. Attributorienterad induktion
47. Attributorienterad induktion för datakarakterisering
48. Effektiv implementering av attributorienterad induktion
49. Jämförelser av gruvklasser: Diskriminering mellan olika klasser
50. Frekventa mönster
51. Apriori-algoritmen
52. Effektiva och skalbara gruvmetoder med ofta artiklar
Alla ämnen är inte listade på grund av teckenbegränsningar.
Funktioner :
* Kapitelvis kompletta ämnen
* Rik UI-layout
* Bekvämt läsläge
* Viktiga provämnen
* Mycket enkelt användargränssnitt
* Täck de flesta ämnen
* Ett klick få relaterad All Book
* Mobiloptimerat innehåll
* Mobiloptimerade bilder
Denna app är användbar för snabb referens. Revideringen av alla koncept kan slutföras inom flera timmar med denna app.
Data mining & Data Warehousing är en del av datavetenskap, programvaruteknik, AI, Machine learning & Statistical Computing utbildningskurser och utbildningar inom informationsteknologi och företagsledning vid olika universitet.
Istället för att ge oss ett lägre betyg, vänligen maila oss dina frågor, problem och ge oss värdefulla betyg och förslag så att vi kan överväga det för framtida uppdateringar. Vi löser dem gärna åt dig.
Denna Data mining & Data Warehousing App listar 200 ämnen med detaljerade anteckningar, diagram, ekvationer, formler och kursmaterial, ämnena listas i 5 kapitel. Appen är ett måste för alla datavetenskaps- och ingenjörsstudenter.
Appen är designad för snabb inlärning, revisioner, referenser vid tidpunkten för tentor och intervjuer.
Denna app täcker de flesta relaterade ämnen och detaljerad förklaring med alla grundläggande ämnen.
Några av de ämnen som tas upp i appen för datalagring och datautvinning är:
1. Introduktion till datautvinning
2. Dataarkitektur
3. Data-Warehouses (DW)
4. Relationsdatabaser
5. Transaktionsdatabaser
6. Avancerade data- och informationssystem och avancerade applikationer
7. Datautvinningsfunktioner
8. Klassificering av datautvinningssystem
9. Primitiver för datautvinningsuppgifter
10. Integrering av ett Data Mining System med ett Data Warehouse System
11. Stora frågor inom datautvinning
12. Prestandaproblem i Data Mining
13. Introduktion till Data Preprocess
14. Beskrivande datasammanfattning
15. Mätning av spridningen av data
16. Grafiska visningar av grundläggande beskrivande datasammanfattningar
17. Datarensning
18. Bullriga data
19. Datarensningsprocess
20. Dataintegration och -transformation
21. Datatransformation
22. Dataminskning
23. Dimensionalitetsminskning
24. Antalsminskning
25. Klustring och provtagning
26. Datadiskretisering och begreppshierarkigenerering
27. Generering av koncepthierarki för kategoriska data
28. Introduktion till datalager
29. Skillnader mellan operativa databassystem och datalager
30. En multidimensionell datamodell
31. En multidimensionell datamodell
32. Data Warehouse Architecture
33. Processen för design av datalager
34. En datalagerarkitektur i tre nivåer
35. Data Warehouse Back-end-verktyg och verktyg
36. Typer av OLAP-servrar: ROLAP kontra MOLAP kontra HOLAP
37. Implementering av datalager
38. Datalager till datautvinning
39. On-Line analytisk bearbetning till on-line analytisk gruvdrift
40. Metoder för datakubberäkning
41. Multiway Array Aggregation för Full Cube Computation
42. Star-Cubing: Beräkna isbergskuber med hjälp av en dynamisk stjärnträdstruktur
43. Förberäkning av skalfragment för snabb högdimensionell OLAP
44. Driven Exploration of Data Cubes
45. Komplex aggregation med multipel granularitet: Flerfunktionskuber
46. Attributorienterad induktion
47. Attributorienterad induktion för datakarakterisering
48. Effektiv implementering av attributorienterad induktion
49. Jämförelser av gruvklasser: Diskriminering mellan olika klasser
50. Frekventa mönster
51. Apriori-algoritmen
52. Effektiva och skalbara gruvmetoder med ofta artiklar
Alla ämnen är inte listade på grund av teckenbegränsningar.
Funktioner :
* Kapitelvis kompletta ämnen
* Rik UI-layout
* Bekvämt läsläge
* Viktiga provämnen
* Mycket enkelt användargränssnitt
* Täck de flesta ämnen
* Ett klick få relaterad All Book
* Mobiloptimerat innehåll
* Mobiloptimerade bilder
Denna app är användbar för snabb referens. Revideringen av alla koncept kan slutföras inom flera timmar med denna app.
Data mining & Data Warehousing är en del av datavetenskap, programvaruteknik, AI, Machine learning & Statistical Computing utbildningskurser och utbildningar inom informationsteknologi och företagsledning vid olika universitet.
Istället för att ge oss ett lägre betyg, vänligen maila oss dina frågor, problem och ge oss värdefulla betyg och förslag så att vi kan överväga det för framtida uppdateringar. Vi löser dem gärna åt dig.
Uppdaterades den
Säkerhet börjar med förståelsen av hur utvecklare samlar in och delar din data. Praxis för dataintegritet och säkerhet varierar beroende på användning, region och ålder. Utvecklaren har tillhandahållit denna information och kan uppdatera den med tiden.
