Data mining & Data Warehousing

Engineering Wale Baba

Sisältää mainoksia

Tietoa sovelluksesta

Sovellus on täydellinen ilmainen tiedon louhinnan ja tietovarastoinnin käsikirja, joka kattaa kurssin tärkeitä aiheita, muistiinpanoja ja materiaaleja.

Tämä tiedonlouhinta- ja tietovarastosovellus luettelee 200 aihetta yksityiskohtaisten muistiinpanojen, kaavioiden, yhtälöiden, kaavojen ja kurssimateriaalien kera. Aiheet on lueteltu 5 luvussa. Sovellus on pakollinen kaikille tietojenkäsittelytieteen ja tekniikan opiskelijoille.

Sovellus on suunniteltu nopeaan oppimiseen, tarkistuksiin, referensseihin kokeiden ja haastattelujen aikana.

Tämä sovellus kattaa suurimman osan aiheeseen liittyvistä aiheista ja yksityiskohtaisen selityksen kaikista perusaiheista.

Jotkut tietovarastointi- ja tiedonlouhintasovelluksen kattavista aiheista ovat:

1. Johdatus tiedon louhintaan
2. Tietoarkkitehtuuri
3. Tietovarastot (DW)
4. Relaatiotietokannat
5. Tapahtumatietokannat
6. Kehittyneet tieto- ja tietojärjestelmät ja edistyneet sovellukset
7. Tiedonlouhintatoiminnot
8. Tiedonlouhintajärjestelmien luokittelu
9. Data Mining Task Primitiivit
10. Tiedonlouhintajärjestelmän integrointi tietovarastojärjestelmään
11. Tietojen louhinnan tärkeimmät ongelmat
12. Data Miningin suorituskykyongelmat
13. Johdatus tietojen esikäsittelyyn
14. Kuvaavien tietojen yhteenveto
15. Datan hajaantumisen mittaaminen
16. Kuvaavien perustietojen yhteenvetojen graafiset näytöt
17. Tietojen puhdistus
18. Noisy Data
19. Tietojen puhdistusprosessi
20. Tietojen integrointi ja muuntaminen
21. Tiedonmuunnos
22. Tietojen vähentäminen
23. Mittasuhteiden vähentäminen
24. Numerosity Reduction
25. Klusterit ja otanta
26. Tietojen diskretisointi ja käsitehierarkian luominen
27. Kategorisen datan käsitehierarkian luominen
28. Tietovarastojen esittely
29. Erot operatiivisten tietokantajärjestelmien ja tietovarastojen välillä
30. Moniulotteinen tietomalli
31. Moniulotteinen tietomalli
32. Tietovaraston arkkitehtuuri
33. Tietovaraston suunnitteluprosessi
34. Kolmikerroksinen tietovarastoarkkitehtuuri
35. Data Warehouse -taustatyökalut ja -apuohjelmat
36. OLAP-palvelintyypit: ROLAP vs. MOLAP vs. HOLAP
37. Tietovaraston toteutus
38. Data Warehousing to Data Mining
39. On-Line Analytic Processing to On-Line Analytical Mining
40. Datakuution laskentamenetelmät
41. Multiway Array Aggregation for Full Cube Computation
42. Star-Cubing: Jäävuorikuutioiden laskeminen dynaamisen tähtipuurakenteen avulla
43. Shell-fragmenttien esilaskenta nopeaa korkeadimensionaalista OLAP:ia varten
44. Tietokuutioiden ohjattu tutkiminen
45. Monimutkainen yhdistäminen usealla rakeudella: Monipuoliset kuutiot
46. ​​Ominaisuussuuntautunut induktio
47. Attribuuttilähtöinen induktio tietojen karakterisointiin
48. Ominaisuussuuntautuneen induktion tehokas toteutus
49. Kaivosluokkien vertailut: Eri luokkien erottelu
50. Usein esiintyvät kuviot
51. Apriori-algoritmi
52. Tehokkaat ja skaalautuvat usein eräset louhintamenetelmät

Kaikkia aiheita ei ole luettelossa merkkirajoitusten vuoksi.

Ominaisuudet :
* Lukukohtaisesti täydelliset aiheet
* Rikas käyttöliittymäasettelu
* Mukava lukutila
* Tärkeitä koeaiheita
* Erittäin yksinkertainen käyttöliittymä
* Kattaa useimmat aiheet
* Saat liittyvät kaikki kirjat yhdellä napsautuksella
* Mobiilioptimoitu sisältö
* Mobiilioptimoidut kuvat

Tämä sovellus on hyödyllinen nopeaa käyttöä varten. Kaikkien käsitteiden tarkistus voidaan suorittaa useiden tuntien sisällä tällä sovelluksella.

Data Mining & Data Warehousing on osa tietojenkäsittelytieteen, ohjelmistotekniikan, tekoälyn, koneoppimisen ja tilastollisen laskennan koulutuskurssia sekä tietotekniikan ja liikkeenjohdon koulutusohjelmia eri yliopistoissa.

Sen sijaan, että antaisit meille alemman arvosanan, lähetä meille kyselysi, ongelmasi ja arvokkaat arviot ja ehdotukset, jotta voimme harkita sitä tulevia päivityksiä varten. Ratkaisemme ne mielellämme puolestasi.