Data mining & Data Warehousing

Handbuch zum Data Mining Data Warehousing, lernen Sie ein Thema in einer Minute kennen

Die App ist ein komplettes kostenloses Handbuch für Data Mining und Data Warehousing, das wichtige Themen, Notizen und Materialien zum Kurs abdeckt.

Diese Data-Mining- und Data-Warehousing-App listet 200 Themen mit detaillierten Notizen, Diagrammen, Gleichungen, Formeln und Kursmaterial auf, die Themen sind in 5 Kapiteln aufgelistet. Die App ist ein Muss für alle Informatik- und Ingenieurstudenten.

Die App ist für schnelles Lernen, Überarbeiten, Referenzen bei Prüfungen und Vorstellungsgesprächen konzipiert.

Diese App deckt die meisten verwandten Themen ab und enthält detaillierte Erklärungen zu allen grundlegenden Themen.

Einige der in der Data-Warehousing- und Data-Mining-App behandelten Themen sind:

1. Einführung in das Data-Mining

2. Datenarchitektur

3. Data-Warehouses (DW)

4. Relationale Datenbanken

5. Transaktionsdatenbanken

6. Fortgeschrittene Daten- und Informationssysteme und Fortgeschrittene Anwendungen

7. Data-Mining-Funktionen

8. Klassifizierung von Data-Mining-Systemen

9. Grundelemente der Data-Mining-Aufgabe

10. Integration eines Data-Mining-Systems mit einem Data-Warehouse-System

11. Wichtige Probleme beim Data Mining

12. Leistungsprobleme beim Data Mining

13. Einführung in die Datenvorverarbeitung

14. Zusammenfassung der beschreibenden Daten

15. Messung der Streuung von Daten

16. Grafische Anzeigen von grundlegenden beschreibenden Datenzusammenfassungen

17. Datenreinigung

18. Verrauschte Daten

19. Datenreinigungsprozess

20. Datenintegration und -transformation

21. Datentransformation

22. Datenreduzierung

23. Dimensionsreduktion

24. Zahlenreduzierung

25. Clustering und Stichprobenziehung

26. Datendiskretisierung und Konzepthierarchiegenerierung

27. Konzepthierarchieerzeugung für kategoriale Daten

28. Einführung in Data Warehouses

29. Unterschiede zwischen operativen Datenbanksystemen und Data Warehouses

30. Ein mehrdimensionales Datenmodell

31. Ein mehrdimensionales Datenmodell

32. Data-Warehouse-Architektur

33. Der Prozess des Data-Warehouse-Designs

34. Eine dreischichtige Data-Warehouse-Architektur

35. Data Warehouse-Back-End-Tools und -Dienstprogramme

36. Arten von OLAP-Servern: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

37. Data Warehouse-Implementierung

38. Data Warehousing zu Data Mining

39. Analytische Online-Verarbeitung zu analytischem Online-Mining

40. Methoden zur Datenwürfelberechnung

41. Multiway-Array-Aggregation für vollständige Cube-Berechnung

42. Sternwürfel: Berechnung von Eisbergwürfeln unter Verwendung einer dynamischen Sternbaumstruktur

43. Vorberechnung von Shell-Fragmenten für schnelles hochdimensionales OLAP

44. Angetriebene Exploration von Datenwürfeln

45. Komplexe Aggregation bei multipler Granularität: Multi-Feature-Cubes

46. ​​Merkmalsorientierte Induktion

47. Attributorientierte Induktion zur Datencharakterisierung

48. Effiziente Implementierung der attributorientierten Induktion

49. Mining-Klassenvergleiche: Unterscheidung zwischen verschiedenen Klassen

50. Häufige Muster

51. Der Apriori-Algorithmus

52. Effiziente und skalierbare Mining-Methoden für häufige Itemsets

Aufgrund von Zeichenbeschränkungen sind nicht alle Themen aufgeführt.

Merkmale :

* Kapitelweise vollständige Themen

* Umfangreiches UI-Layout

* Komfortabler Lesemodus

* Wichtige Prüfungsthemen

* Sehr einfache Benutzeroberfläche

* Decken Sie die meisten Themen ab

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* Für Mobilgeräte optimierter Inhalt

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Diese App wird zum schnellen Nachschlagen nützlich sein. Die Überarbeitung aller Konzepte kann mit dieser App innerhalb von mehreren Stunden abgeschlossen werden.

Data Mining & Data Warehousing ist Teil der Studiengänge Informatik, Software Engineering, KI, Maschinelles Lernen & Statistisches Rechnen sowie der Studiengänge Informationstechnologie & Betriebswirtschaft an verschiedenen Universitäten.

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