Data mining & Data Warehousing

Engineering Wale Baba

Conține anunțuri

Despre aplicație

Aplicația este un manual complet gratuit de exploatare a datelor și depozitare de date, care acoperă subiecte importante, note, materiale ale cursului.

Această aplicație de extragere a datelor și depozitare de date listează 200 de subiecte cu note detaliate, diagrame, ecuații, formule și materiale de curs, subiectele sunt enumerate în 5 capitole. Aplicația este obligatorie pentru toți studenții la informatică și inginerie.

Aplicația este concepută pentru învățare rapidă, revizuiri, referințe la momentul examenelor și interviurilor.

Această aplicație acoperă majoritatea subiectelor conexe și explicații detaliate cu toate subiectele de bază.

Unele dintre subiectele abordate în aplicația de depozitare și extragere a datelor sunt:

1. Introducere în data mining
2. Arhitectura datelor
3. Depozite de date (DW)
4. Baze de date relaționale
5. Baze de date tranzacționale
6. Sisteme avansate de date și informații și aplicații avansate
7. Funcționalități de data mining
8. Clasificarea sistemelor de data mining
9. Data Mining Task Primitive
10. Integrarea unui sistem de data mining cu un sistem de depozit de date
11. Probleme majore în data mining
12. Probleme de performanță în Data Mining
13. Introducere în Preprocesarea datelor
14. Rezumarea datelor descriptive
15. Măsurarea dispersiei datelor
16. Afișări grafice ale rezumatelor de date descriptive de bază
17. Curățarea datelor
18. Date zgomotoase
19. Procesul de curățare a datelor
20. Integrarea și transformarea datelor
21. Transformarea datelor
22. Reducerea datelor
23. Reducerea dimensionalității
24. Reducerea numerozității
25. Clustering și eșantionare
26. Discretizarea datelor și generarea ierarhiei conceptelor
27. Generarea ierarhiei de concept pentru date categorice
28. Introducere în depozitele de date
29. Diferențele dintre sistemele operaționale de baze de date și depozitele de date
30. Un model de date multidimensional
31. Un model de date multidimensional
32. Arhitectura depozitului de date
33. Procesul de proiectare a depozitului de date
34. O arhitectură de depozit de date pe trei niveluri
35. Instrumente și utilitare back-end pentru depozitul de date
36. Tipuri de servere OLAP: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
37. Implementarea depozitului de date
38. Depozitarea datelor la data mining
39. Procesare analitică on-line până la minerit analitic on-line
40. Metode pentru calculul cuburilor de date
41. Multiway Array Aggregation for Full Cube Computation
42. Star-Cubing: Calcularea cuburilor de aisberg utilizând o structură dinamică de arbore de stele
43. Precalcularea fragmentelor Shell pentru OLAP rapid de mare dimensiune
44. Explorarea condusă a cuburilor de date
45. Agregare complexă la granularitate multiplă: Cuburi cu mai multe caracteristici
46. ​​Inducție orientată pe atribute
47. Inducție orientată pe atribute pentru caracterizarea datelor
48. Implementarea eficientă a inducției orientate pe atribute
49. Comparații dintre clasele miniere: discriminarea între diferitele clase
50. Tipare frecvente
51. Algoritmul Apriori
52. Metode de extragere a seturilor de articole eficiente și scalabile frecvent

Toate subiectele nu sunt listate din cauza limitărilor de caractere.

Caracteristici :
* Subiecte complete în funcție de capitol
* Aspect UI bogat
* Mod de citire confortabil
* Subiecte importante ale examenului
* Interfață de utilizator foarte simplă
* Acoperă majoritatea subiectelor
* Un clic pentru a afla toate cărțile legate
* Conținut optimizat pentru mobil
* Imagini optimizate pentru mobil

Această aplicație va fi utilă pentru referință rapidă. Revizuirea tuturor conceptelor poate fi finalizată în câteva ore folosind această aplicație.

Data mining & Data Warehousing face parte din cursul de educație în informatică, inginerie software, AI, învățare automată și calcul statistic și programe de studii în tehnologia informației și management al afacerilor la diferite universități.

În loc să ne acordați o evaluare mai mică, vă rugăm să ne trimiteți prin e-mail întrebările, problemele și oferiți-ne evaluări și sugestii valoroase, astfel încât să le putem lua în considerare pentru actualizările viitoare. Vom fi bucuroși să le rezolvăm pentru dvs.