Data mining & Data Warehousing
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इस ऐप्लिकेशन के बारे में जानकारी
ऐप डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग की एक पूर्ण मुफ्त हैंडबुक है जो पाठ्यक्रम पर महत्वपूर्ण विषयों, नोट्स, सामग्री को कवर करती है।
यह डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग ऐप विस्तृत नोट्स, आरेख, समीकरण, सूत्र और पाठ्यक्रम सामग्री के साथ 200 विषयों को सूचीबद्ध करता है, विषय 5 अध्यायों में सूचीबद्ध हैं। ऐप सभी कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग छात्रों के लिए होना चाहिए।
ऐप को परीक्षा और साक्षात्कार के समय त्वरित सीखने, संशोधन, संदर्भों के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह ऐप अधिकांश संबंधित विषयों को कवर करता है और सभी मूल विषयों के साथ विस्तृत विवरण देता है।
डेटा वेयरहाउसिंग और डेटा माइनिंग ऐप में शामिल कुछ विषय हैं:
1. डाटा माइनिंग का परिचय
2. डेटा आर्किटेक्चर
3. डेटा-वेयरहाउस (डीडब्ल्यू)
4. संबंधपरक डेटाबेस
5. लेन-देन संबंधी डेटाबेस
6. उन्नत डेटा और सूचना प्रणाली और उन्नत अनुप्रयोग
7. डाटा माइनिंग फंक्शनलिटीज
8. डाटा माइनिंग सिस्टम का वर्गीकरण
9. डाटा माइनिंग टास्क प्रिमिटिव्स
10. डेटा वेयरहाउस सिस्टम के साथ डेटा माइनिंग सिस्टम का एकीकरण
11. डाटा माइनिंग में प्रमुख मुद्दे
12. डाटा माइनिंग में प्रदर्शन के मुद्दे
13. डेटा प्रीप्रोसेस का परिचय
14. वर्णनात्मक डेटा संक्षेप
15. डेटा के फैलाव को मापना
16. मूल वर्णनात्मक डेटा सारांश का ग्राफिक प्रदर्शन
17. डेटा सफाई
18. शोर डेटा
19. डेटा सफाई प्रक्रिया
20. डेटा एकीकरण और परिवर्तन
21. डेटा परिवर्तन
22. डेटा में कमी
23. आयामी कमी
24. संख्यात्मकता में कमी
25. क्लस्टरिंग और नमूनाकरण
26. डेटा विवेकीकरण और अवधारणा पदानुक्रम जनरेशन
27. श्रेणीबद्ध डेटा के लिए अवधारणा पदानुक्रम पीढ़ी
28. डेटा वेयरहाउस का परिचय
29. ऑपरेशनल डेटाबेस सिस्टम और डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर
30. एक बहुआयामी डेटा मॉडल
31. एक बहुआयामी डेटा मॉडल
32. डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर
33. डाटा वेयरहाउस डिजाइन की प्रक्रिया
34. एक त्रि-स्तरीय डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर
35. डेटा वेयरहाउस बैक-एंड टूल्स और यूटिलिटीज
36. OLAP सर्वर के प्रकार: ROLAP बनाम MOLAP बनाम HOLAP
37. डेटा वेयरहाउस कार्यान्वयन
38. डाटा वेयरहाउसिंग टू डाटा माइनिंग
39. ऑनलाइन विश्लेषणात्मक खनन के लिए ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण
40. डेटा क्यूब गणना के लिए तरीके
41. पूर्ण घन गणना के लिए मल्टीवे ऐरे एकत्रीकरण
42. स्टार-क्यूबिंग: एक गतिशील स्टार-ट्री संरचना का उपयोग करके आइसबर्ग क्यूब्स की गणना
43. फास्ट हाई-डायमेंशनल OLAP . के लिए प्री-कंप्यूटिंग शेल फ्रैगमेंट
44. डेटा क्यूब्स का प्रेरित अन्वेषण
45. मल्टीपल ग्रैन्युलैरिटी पर कॉम्प्लेक्स एग्रीगेशन: मल्टी फीचर क्यूब्स
46. गुण-उन्मुख प्रेरण
47. डेटा विशेषता के लिए विशेषता-उन्मुख प्रेरण
48. गुण-उन्मुख प्रेरण का कुशल कार्यान्वयन
49. खनन वर्ग तुलना: विभिन्न वर्गों के बीच भेदभाव
50. बारंबार पैटर्न
51. एप्रीओरी एल्गोरिथम
52. कुशल और स्केलेबल अक्सर आइटमसेट खनन विधियां
वर्ण सीमाओं के कारण सभी विषय सूचीबद्ध नहीं हैं।
विशेषताएँ :
* अध्याय वार पूर्ण विषय
* रिच यूआई लेआउट
*आरामदायक रीड मोड
*महत्वपूर्ण परीक्षा विषय
* बहुत ही सरल यूजर इंटरफेस
*अधिकांश विषयों को कवर करें
* एक क्लिक से संबंधित सभी पुस्तकें प्राप्त करें
* मोबाइल अनुकूलित सामग्री
* मोबाइल अनुकूलित छवियां
यह ऐप त्वरित संदर्भ के लिए उपयोगी होगा। इस ऐप का उपयोग करके सभी अवधारणाओं का संशोधन कई घंटों के भीतर समाप्त किया जा सकता है।
डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग विभिन्न विश्वविद्यालयों में कंप्यूटर साइंस, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, एआई, मशीन लर्निंग एंड स्टैटिस्टिकल कंप्यूटिंग एजुकेशन कोर्स और इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी और बिजनेस मैनेजमेंट डिग्री प्रोग्राम का हिस्सा है।
हमें कम रेटिंग देने के बजाय, कृपया हमें अपने प्रश्न, मुद्दे मेल करें और हमें मूल्यवान रेटिंग और सुझाव दें ताकि हम भविष्य के अपडेट के लिए इस पर विचार कर सकें। हमें आपके लिए उन्हें हल करने में खुशी होगी।
यह डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग ऐप विस्तृत नोट्स, आरेख, समीकरण, सूत्र और पाठ्यक्रम सामग्री के साथ 200 विषयों को सूचीबद्ध करता है, विषय 5 अध्यायों में सूचीबद्ध हैं। ऐप सभी कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग छात्रों के लिए होना चाहिए।
ऐप को परीक्षा और साक्षात्कार के समय त्वरित सीखने, संशोधन, संदर्भों के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह ऐप अधिकांश संबंधित विषयों को कवर करता है और सभी मूल विषयों के साथ विस्तृत विवरण देता है।
डेटा वेयरहाउसिंग और डेटा माइनिंग ऐप में शामिल कुछ विषय हैं:
1. डाटा माइनिंग का परिचय
2. डेटा आर्किटेक्चर
3. डेटा-वेयरहाउस (डीडब्ल्यू)
4. संबंधपरक डेटाबेस
5. लेन-देन संबंधी डेटाबेस
6. उन्नत डेटा और सूचना प्रणाली और उन्नत अनुप्रयोग
7. डाटा माइनिंग फंक्शनलिटीज
8. डाटा माइनिंग सिस्टम का वर्गीकरण
9. डाटा माइनिंग टास्क प्रिमिटिव्स
10. डेटा वेयरहाउस सिस्टम के साथ डेटा माइनिंग सिस्टम का एकीकरण
11. डाटा माइनिंग में प्रमुख मुद्दे
12. डाटा माइनिंग में प्रदर्शन के मुद्दे
13. डेटा प्रीप्रोसेस का परिचय
14. वर्णनात्मक डेटा संक्षेप
15. डेटा के फैलाव को मापना
16. मूल वर्णनात्मक डेटा सारांश का ग्राफिक प्रदर्शन
17. डेटा सफाई
18. शोर डेटा
19. डेटा सफाई प्रक्रिया
20. डेटा एकीकरण और परिवर्तन
21. डेटा परिवर्तन
22. डेटा में कमी
23. आयामी कमी
24. संख्यात्मकता में कमी
25. क्लस्टरिंग और नमूनाकरण
26. डेटा विवेकीकरण और अवधारणा पदानुक्रम जनरेशन
27. श्रेणीबद्ध डेटा के लिए अवधारणा पदानुक्रम पीढ़ी
28. डेटा वेयरहाउस का परिचय
29. ऑपरेशनल डेटाबेस सिस्टम और डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर
30. एक बहुआयामी डेटा मॉडल
31. एक बहुआयामी डेटा मॉडल
32. डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर
33. डाटा वेयरहाउस डिजाइन की प्रक्रिया
34. एक त्रि-स्तरीय डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर
35. डेटा वेयरहाउस बैक-एंड टूल्स और यूटिलिटीज
36. OLAP सर्वर के प्रकार: ROLAP बनाम MOLAP बनाम HOLAP
37. डेटा वेयरहाउस कार्यान्वयन
38. डाटा वेयरहाउसिंग टू डाटा माइनिंग
39. ऑनलाइन विश्लेषणात्मक खनन के लिए ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण
40. डेटा क्यूब गणना के लिए तरीके
41. पूर्ण घन गणना के लिए मल्टीवे ऐरे एकत्रीकरण
42. स्टार-क्यूबिंग: एक गतिशील स्टार-ट्री संरचना का उपयोग करके आइसबर्ग क्यूब्स की गणना
43. फास्ट हाई-डायमेंशनल OLAP . के लिए प्री-कंप्यूटिंग शेल फ्रैगमेंट
44. डेटा क्यूब्स का प्रेरित अन्वेषण
45. मल्टीपल ग्रैन्युलैरिटी पर कॉम्प्लेक्स एग्रीगेशन: मल्टी फीचर क्यूब्स
46. गुण-उन्मुख प्रेरण
47. डेटा विशेषता के लिए विशेषता-उन्मुख प्रेरण
48. गुण-उन्मुख प्रेरण का कुशल कार्यान्वयन
49. खनन वर्ग तुलना: विभिन्न वर्गों के बीच भेदभाव
50. बारंबार पैटर्न
51. एप्रीओरी एल्गोरिथम
52. कुशल और स्केलेबल अक्सर आइटमसेट खनन विधियां
वर्ण सीमाओं के कारण सभी विषय सूचीबद्ध नहीं हैं।
विशेषताएँ :
* अध्याय वार पूर्ण विषय
* रिच यूआई लेआउट
*आरामदायक रीड मोड
*महत्वपूर्ण परीक्षा विषय
* बहुत ही सरल यूजर इंटरफेस
*अधिकांश विषयों को कवर करें
* एक क्लिक से संबंधित सभी पुस्तकें प्राप्त करें
* मोबाइल अनुकूलित सामग्री
* मोबाइल अनुकूलित छवियां
यह ऐप त्वरित संदर्भ के लिए उपयोगी होगा। इस ऐप का उपयोग करके सभी अवधारणाओं का संशोधन कई घंटों के भीतर समाप्त किया जा सकता है।
डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग विभिन्न विश्वविद्यालयों में कंप्यूटर साइंस, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, एआई, मशीन लर्निंग एंड स्टैटिस्टिकल कंप्यूटिंग एजुकेशन कोर्स और इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी और बिजनेस मैनेजमेंट डिग्री प्रोग्राम का हिस्सा है।
हमें कम रेटिंग देने के बजाय, कृपया हमें अपने प्रश्न, मुद्दे मेल करें और हमें मूल्यवान रेटिंग और सुझाव दें ताकि हम भविष्य के अपडेट के लिए इस पर विचार कर सकें। हमें आपके लिए उन्हें हल करने में खुशी होगी।
पिछली बार अपडेट होने की तारीख
डेटा सुरक्षा के लिहाज़ से यह जानना बेहद अहम है कि डेवलपर, आपका डेटा कैसे इकट्ठा और शेयर करते हैं. डेटा को निजी और सुरक्षित रखने के अलग-अलग तरीके हो सकते हैं. ये आपकी जगह, उम्र, और ऐप्लिकेशन के इस्तेमाल के हिसाब से तय किए जाते हैं. यह जानकारी डेवलपर से मिली है और वह समय-समय पर इसमें अपडेट भी कर सकता है.
तीसरे पक्षों के साथ कोई डेटा शेयर नहीं किया जाता
डेवलपर किस तरह से आपका डेटा शेयर करते हैं, इस बारे में ज़्यादा जानें
कोई डेटा इकट्ठा नहीं किया गया
डेवलपर किस तरह से आपका डेटा इकट्ठा करते हैं, इस बारे में ज़्यादा जानें
डेटा को एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) करके, ट्रांसफ़र किया जाता है
डेटा मिटाया नहीं जा सकता
ऐप्लिकेशन से जुड़ी सहायता
डेवलपर के बारे में
Bhanuben B. Thummar
georgydoki@gmail.com
India
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