Data mining & Data Warehousing

Handbook on Data Mining Data Warehousing, aprenda um tópico em um minuto

O aplicativo é um manual completo e gratuito de mineração de dados e armazenamento de dados que abrange tópicos importantes, notas e materiais do curso.

Este aplicativo de mineração de dados e armazenamento de dados lista 200 tópicos com notas detalhadas, diagramas, equações, fórmulas e material do curso, os tópicos estão listados em 5 capítulos. O aplicativo é obrigatório para todos os estudantes de ciência da computação e engenharia.

O App foi desenvolvido para aprendizado rápido, revisões, referências na hora de exames e entrevistas.

Este aplicativo cobre a maioria dos tópicos relacionados e explicações detalhadas com todos os tópicos básicos.

Alguns dos tópicos abordados no aplicativo de data warehouse e mineração de dados são:

1. Introdução à mineração de dados

2. Arquitetura de dados

3. Armazéns de Dados (DW)

4. Bancos de Dados Relacionais

5. Bancos de dados transacionais

6. Sistemas avançados de dados e informações e aplicativos avançados

7. Funcionalidades de Mineração de Dados

8. Classificação de Sistemas de Mineração de Dados

9. Primitivos da Tarefa de Mineração de Dados

10. Integração de um Sistema de Mineração de Dados com um Sistema de Data Warehouse

11. Principais questões em mineração de dados

12. Problemas de desempenho em mineração de dados

13. Introdução ao Pré-processamento de Dados

14. Resumo de dados descritivos

15. Medindo a Dispersão de Dados

16. Exibições gráficas de resumos de dados descritivos básicos

17. Limpeza de dados

18. Dados barulhentos

19. Processo de limpeza de dados

20. Integração e Transformação de Dados

21. Transformação de Dados

22. Redução de dados

23. Redução de Dimensionalidade

24. Redução de Numerosidade

25. Agrupamento e Amostragem

26. Discretização de Dados e Geração de Hierarquia de Conceitos

27. Geração de hierarquia de conceito para dados categóricos

28. Introdução aos armazéns de dados

29. Diferenças entre Sistemas de Banco de Dados Operacionais e Data Warehouses

30. Um modelo de dados multidimensional

31. Um modelo de dados multidimensional

32. Arquitetura do Data Warehouse

33. O Processo de Design de Data Warehouse

34. Uma Arquitetura de Data Warehouse de Três Camadas

35. Ferramentas e utilitários de back-end do data warehouse

36. Tipos de Servidores OLAP: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

37. Implementação do Data Warehouse

38. Data Warehousing para Data Mining

39. Processamento Analítico On-Line para Mineração Analítica On-Line

40. Métodos para Computação do Cubo de Dados

41. Agregação de Array Multiway para Computação de Cubo Completo

42. Cubo em estrela: computando cubos de iceberg usando uma estrutura dinâmica em árvore de estrelas

43. Pré-computação de Fragmentos de Shell para OLAP Rápido de Alta Dimensão

44. Exploração Orientada de Cubos de Dados

45. Agregação complexa em granularidade múltipla: cubos com vários recursos

46. ​​Indução Orientada a Atributos

47. Indução Orientada a Atributos para Caracterização de Dados

48. Implementação Eficiente da Indução Orientada a Atributos

49. Comparações de Classes de Mineração: Discriminando entre Diferentes Classes

50. Padrões frequentes

51. O Algoritmo A priori

52. Métodos de mineração de conjuntos de itens eficientes e escaláveis ​​com frequência

Todos os tópicos não estão listados devido a limitações de caracteres.

Recursos :

* Capítulo sábio Tópicos completos

* Layout de interface de usuário avançado

* Modo de leitura confortável

* Tópicos importantes do exame

* Interface de usuário muito simples

* Cobrir a maioria dos tópicos

* Um clique para obter todos os livros relacionados

* Conteúdo otimizado para celular

* Imagens otimizadas para celular

Este aplicativo será útil para referência rápida. A revisão de todos os conceitos pode ser concluída dentro de várias horas usando este aplicativo.

Data mining e Data Warehousing fazem parte dos cursos de ciência da computação, engenharia de software, IA, aprendizado de máquina e computação estatística e programas de graduação em tecnologia da informação e gerenciamento de negócios em várias universidades.

Em vez de nos dar uma classificação mais baixa, envie-nos suas dúvidas, problemas e nos dê uma avaliação e sugestão valiosas para que possamos considerá-la para futuras atualizações. Ficaremos felizes em resolvê-los para você.