Data mining & Data Warehousing

Engineering Wale Baba

May mga ad

Tungkol sa app na ito

Ang app ay isang kumpletong libreng handbook ng Data mining at Data Warehousing na sumasaklaw sa mahahalagang paksa, tala, materyales sa kurso.

Ang Data mining at Data Warehousing App na ito ay naglilista ng 200 paksa na may mga detalyadong tala, diagram, equation, formula at materyal ng kurso, ang mga paksa ay nakalista sa 5 kabanata. Ang app ay dapat na mayroon para sa lahat ng mga mag-aaral sa computer science at engineering.

Ang App ay dinisenyo para sa mabilis na pag-aaral, mga rebisyon, mga sanggunian sa oras ng mga pagsusulit at mga panayam.

Sinasaklaw ng app na ito ang karamihan sa mga kaugnay na paksa at Detalyadong paliwanag kasama ang lahat ng mga pangunahing paksa.

Ang ilan sa mga paksang sakop sa data warehousing at data mining app ay:

1. Panimula sa Data mining
2. Arkitektura ng Data
3. Mga Data-Warehouse (DW)
4. Mga Relasyonal na Database
5. Mga Transaksyonal na Database
6. Advanced na Data at Information System at Advanced na Application
7. Mga Pag-andar ng Data Mining
8. Pag-uuri ng Data Mining Systems
9. Data Mining Task Primitives
10. Pagsasama ng Data Mining System sa Data Warehouse System
11. Mga Pangunahing Isyu sa Pagmimina ng Data
12. Mga isyu sa pagganap sa Data Mining
13. Panimula sa Data Preprocess
14. Pagbubuod ng Deskriptibong Datos
15. Pagsukat sa Pagpapakalat ng Data
16. Mga Graphic na Pagpapakita ng Pangunahing Deskriptibong Buod ng Data
17. Paglilinis ng Data
18. Maingay na Data
19. Proseso ng Paglilinis ng Data
20. Pagsasama at Pagbabago ng Data
21. Pagbabago ng Data
22. Pagbabawas ng Data
23. Pagbabawas ng Dimensionality
24. Pagbawas ng Numerosidad
25. Clustering at Sampling
26. Data Discretization at Concept Hierarchy Generation
27. Concept Hierarchy Generation para sa Categorical Data
28. Panimula sa mga Data warehouse
29. Mga Pagkakaiba sa pagitan ng Operational Database System at Data Warehouse
30. Isang Multidimensional na Modelo ng Data
31. Isang Multidimensional na Modelo ng Data
32. Arkitektura ng Data Warehouse
33. Ang Proseso ng Disenyo ng Data Warehouse
34. Isang Three-Tier Data Warehouse Architecture
35. Mga Tool at Utility ng Back-End ng Data Warehouse
36. Mga Uri ng OLAP Server: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
37. Pagpapatupad ng Data Warehouse
38. Data Warehousing hanggang Data Mining
39. On-Line Analytical Processing sa On-Line Analytical Mining
40. Mga Paraan para sa Data Cube Computation
41. Multiway Array Aggregation para sa Full Cube Computation
42. Star-Cubing: Pag-compute ng Iceberg Cubes Gamit ang Dynamic na Star-tree Structure
43. Pre-computing Shell Fragment para sa Mabilis na High-Dimensional na OLAP
44. Hinihimok na Pag-explore ng Data Cube
45. Kumplikadong Pagsasama-sama sa Maramihang Granularity: Multi-feature Cube
46. ​​Induction na Nakatuon sa Katangian
47. Attribute-Oriented Induction para sa Data Characterization
48. Mahusay na Pagpapatupad ng Attribute-Oriented Induction
49. Paghahambing ng Klase ng Pagmimina: Pagtatangi sa Iba't Ibang Klase
50. Madalas na mga pattern
51. Ang Apriori Algorithm
52. Mahusay at nasusukat na madalas na mga paraan ng pagmimina ng itemset

Ang lahat ng mga paksa ay hindi nakalista dahil sa mga limitasyon sa karakter.

Mga Tampok:
* Kabanata matalino kumpletong Paksa
* Mayaman na Layout ng UI
* Kumportable Read Mode
* Mahalagang Paksa sa Pagsusulit
* Napakasimpleng User Interface
* Cover Karamihan Ng Mga Paksa
* Isang click makakuha ng nauugnay na Lahat ng Aklat
* Mobile Optimized na Nilalaman
* Mobile Optimized na mga imahe

Ang app na ito ay magiging kapaki-pakinabang para sa mabilis na sanggunian. Ang rebisyon ng lahat ng mga konsepto ay maaaring matapos sa loob ng Ilang oras gamit ang app na ito.

Ang data mining at Data Warehousing ay bahagi ng computer science, software engineering, AI, Machine learning at Statistical Computing education course at information technology at business management degree programs sa iba't ibang unibersidad.

Sa halip na bigyan kami ng mas mababang rating, mangyaring ipadala sa amin ang iyong mga query, isyu at bigyan kami ng mahalagang Rating At Suhestiyon Upang maisaalang-alang namin ito para sa Mga Update sa Hinaharap. Ikalulugod naming lutasin ang mga ito para sa iyo.