Data mining & Data Warehousing

Engineering Wale Baba

Зар агуулсан

Энэ аппын тухай

Энэхүү програм нь сургалтын талаарх чухал сэдэв, тэмдэглэл, материалыг багтаасан Data mining & Data Warehousing-ийн бүрэн үнэгүй гарын авлага юм.

Энэхүү Data mining & Data Warehousing App нь нарийвчилсан тэмдэглэл, диаграмм, тэгшитгэл, томъёо, хичээлийн материал бүхий 200 сэдвийг жагсаасан бөгөөд сэдвүүдийг 5 бүлэгт жагсаасан болно. Энэхүү програм нь компьютерийн шинжлэх ухаан, инженерийн чиглэлээр суралцдаг бүх оюутнуудад байх ёстой.

Энэхүү програм нь шалгалт, ярилцлагын үеэр хурдан суралцах, засварлах, лавлагаа авахад зориулагдсан болно.

Энэхүү програм нь холбогдох сэдвүүдийн ихэнхийг хамарч, бүх үндсэн сэдвүүдийн дэлгэрэнгүй тайлбарыг багтаасан болно.

Өгөгдлийн агуулах ба өгөгдөл олборлох програмд ​​хамрагдсан сэдвүүдийн зарим нь:

1. Data mining-ийн танилцуулга
2. Өгөгдлийн архитектур
3. Өгөгдлийн агуулах (DW)
4. Харилцааны мэдээллийн сан
5. Гүйлгээний мэдээллийн сан
6. Дэвшилтэт өгөгдөл, мэдээллийн систем, дэвшилтэт програмууд
7. Өгөгдөл олборлох функцууд
8. Мэдээлэл олборлох системийн ангилал
9. Data Mining Task Primitives
10. Өгөгдөл олборлох системийг мэдээллийн агуулахын системтэй нэгтгэх
11. Өгөгдөл олборлолтын гол асуудлууд
12. Өгөгдөл олборлолтын гүйцэтгэлийн асуудлууд
13. Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалтын танилцуулга
14. Тайлбарлах өгөгдлийн хураангуй
15. Өгөгдлийн тархалтыг хэмжих
16. Үндсэн дүрслэх өгөгдлийн хураангуйг харуулсан график дүрслэл
17. Өгөгдөл цэвэрлэх
18. Дуу чимээ ихтэй өгөгдөл
19. Өгөгдөл цэвэрлэх үйл явц
20. Өгөгдлийн интеграци ба хувиргалт
21. Өгөгдлийн хувиргалт
22. Өгөгдлийн бууралт
23. Хэмжээг багасгах
24. Тоо хэмжээг багасгах
25. Кластер ба түүвэрлэлт
26. Өгөгдлийн ялгарал ба үзэл баримтлалын шатлал үүсгэх
27. Ангилал өгөгдлийн шатлал үүсгэх үзэл баримтлал
28. Мэдээллийн агуулахын танилцуулга
29. Үйлдлийн мэдээллийн сангийн систем ба мэдээллийн агуулахын ялгаа
30. Олон хэмжээст өгөгдлийн загвар
31. Олон хэмжээст өгөгдлийн загвар
32. Өгөгдлийн агуулахын архитектур
33. Өгөгдлийн агуулахын дизайны үйл явц
34. Гурван шатлалт мэдээллийн агуулахын архитектур
35. Data Warehouse Back-End Tools and Utilities
36. OLAP серверийн төрлүүд: ROLAP, MOLAP, HOLAP
37. Мэдээллийн агуулахын хэрэгжилт
38. Өгөгдлийн агуулахаас өгөгдөл олборлох
39. Онлайн аналитик боловсруулалтаас онлайн аналитик олборлолт
40. Өгөгдлийн шоо тооцоолох аргууд
41. Бүрэн шоо тооцоололд зориулсан олон талт массивыг нэгтгэх
42. Star-Cubing: Од модны динамик бүтцийг ашиглан мөсөн уулын шоо тооцоолох нь
43. Хурдан өндөр хэмжээст OLAP-д зориулсан бүрхүүлийн фрагментуудыг урьдчилан тооцоолох
44. Өгөгдлийн шоо дөрвөлжин хайгуул
45. Олон талт байдал дээр цогц нэгтгэх: Олон функцтэй куб
46. ​​Шинж чанарт чиглэсэн индукц
47. Өгөгдлийн шинж чанарыг тодорхойлох шинж чанарт чиглэсэн индукц
48. Шинж чанарт чиглэсэн индукцийг үр дүнтэй хэрэгжүүлэх
49. Уул уурхайн ангийн харьцуулалт: Янз бүрийн ангиудыг ялгах
50. Байнгын хэв маяг
51. Априори алгоритм
52. Үр ашигтай, өргөн цар хүрээтэй олон удаа ашиглах боломжтой уул уурхайн аргууд

Тэмдэгтийн хязгаарлалттай тул бүх сэдвийг жагсаагаагүй.

Онцлогууд:
* Бүлгийн бүрэн сэдвүүд
* Баян UI зохион байгуулалт
* Тав тухтай унших горим
* Шалгалтын чухал сэдвүүд
* Маш энгийн хэрэглэгчийн интерфэйс
* Ихэнх сэдвүүдийг хамарна
* Нэг товшилтоор холбогдох бүх номыг аваарай
* Гар утасны оновчтой контент
* Гар утасны оновчтой зургууд

Энэ аппликейшн нь хурдан лавлахад хэрэгтэй болно. Энэ програмыг ашиглан бүх үзэл баримтлалын засварыг хэдэн цагийн дотор хийж болно.

Мэдээллийн олборлолт ба мэдээллийн агуулах нь төрөл бүрийн их дээд сургуулиудын компьютерийн шинжлэх ухаан, програм хангамжийн инженерчлэл, хиймэл оюун ухаан, машин сургалт, статистик тооцооллын боловсролын курс, мэдээллийн технологи, бизнесийн удирдлагын зэрэг олгох хөтөлбөрүүдийн нэг хэсэг юм.

Бидэнд бага үнэлгээ өгөхийн оронд асуулт, асуудлаа бидэнд шуудангаар илгээж, үнэ цэнэтэй үнэлгээ, санал хүсэлтээ илгээнэ үү. Бид таны өмнөөс тэдгээрийг шийдвэрлэхдээ баяртай байх болно.