Data mining & Data Warehousing

Handbook on Data Mining Data Warehousing, naucz się tematu w minutę

Aplikacja jest kompletnym, darmowym podręcznikiem eksploracji danych i hurtowni danych, który obejmuje ważne tematy, notatki i materiały dotyczące kursu.

Ta aplikacja do eksploracji danych i hurtowni danych zawiera 200 tematów ze szczegółowymi notatkami, diagramami, równaniami, wzorami i materiałami do kursu. Tematy są wymienione w 5 rozdziałach. Aplikacja jest obowiązkowa dla wszystkich studentów informatyki i inżynierii.

Aplikacja jest przeznaczona do szybkiego uczenia się, powtórek, referencji w czasie egzaminów i rozmów kwalifikacyjnych.

Ta aplikacja obejmuje większość powiązanych tematów i szczegółowe wyjaśnienie ze wszystkimi podstawowymi tematami.

Niektóre z tematów poruszanych w aplikacji do hurtowni danych i eksploracji danych to:

1. Wprowadzenie do eksploracji danych

2. Architektura danych

3. Magazyny danych (DW)

4. Relacyjne bazy danych

5. Bazy danych transakcyjnych

6. Zaawansowane systemy danych i informacji oraz zaawansowane aplikacje

7. Funkcjonalności Data Mining

8. Klasyfikacja systemów eksploracji danych

9. Prymitywy zadania eksploracji danych

10. Integracja systemu Data Mining z systemem hurtowni danych

11. Główne problemy w eksploracji danych

12. Problemy z wydajnością w eksploracji danych

13. Wprowadzenie do wstępnego przetwarzania danych

14. Opisowe podsumowanie danych

15. Pomiar rozproszenia danych

16. Graficzne prezentacje podstawowych opisowych podsumowań danych

17. Czyszczenie danych

18. Zaszumione dane

19. Proces czyszczenia danych

20. Integracja i transformacja danych

21. Transformacja danych

22. Redukcja danych

23. Redukcja wymiarowości

24. Redukcja liczebności

25. Grupowanie i próbkowanie

26. Dyskretyzacja danych i generowanie hierarchii koncepcji

27. Generowanie hierarchii pojęć dla danych kategorialnych

28. Wprowadzenie do hurtowni danych

29. Różnice między operacyjnymi systemami baz danych a hurtowniami danych

30. Wielowymiarowy model danych

31. Wielowymiarowy model danych

32. Architektura hurtowni danych

33. Proces projektowania hurtowni danych

34. Trójwarstwowa architektura hurtowni danych

35. Narzędzia i programy narzędziowe zaplecza hurtowni danych

36. Rodzaje serwerów OLAP: ROLAP kontra MOLAP kontra HOLAP

37. Wdrożenie hurtowni danych

38. Hurtownia danych do eksploracji danych

39. Przetwarzanie analityczne on-line do wydobycia analitycznego on-line

40. Metody obliczania kostki danych

41. Agregacja macierzy wielościeżkowych do obliczeń pełnej kostki

42. Star-Cubing: obliczanie kostek góry lodowej przy użyciu dynamicznej struktury drzewa gwiezdnego

43. Wstępne obliczenie fragmentów powłoki dla szybkiego wielowymiarowego OLAP

44. Napędzana eksploracja kostek danych

45. Złożona agregacja przy wielu ziarnistościach: wielofunkcyjne kostki

46. ​​Indukcja zorientowana na atrybut

47. Indukcja zorientowana na atrybuty do charakteryzacji danych

48. Skuteczna implementacja indukcji zorientowanej na atrybuty

49. Porównania klas górniczych: rozróżnianie różnych klas

50. Częste wzorce

51. Algorytm Apriori

52. Wydajne i skalowalne metody eksploracji często zestawów elementów

Wszystkie tematy nie są wymienione z powodu ograniczeń postaci.

Cechy :

* Rozdział mądry kompletne tematy

* Bogaty układ interfejsu użytkownika

* Wygodny tryb czytania

* Ważne tematy egzaminacyjne

* Bardzo prosty interfejs użytkownika

* Omów większość tematów

* Jedno kliknięcie, aby uzyskać powiązane wszystkie książki

* Treści zoptymalizowane pod kątem urządzeń mobilnych

* Obrazy zoptymalizowane pod kątem urządzeń mobilnych

Ta aplikacja będzie przydatna do szybkiego odniesienia. Przegląd wszystkich koncepcji można zakończyć w ciągu kilku godzin za pomocą tej aplikacji.

Eksploracja danych i magazynowanie danych jest częścią kursów edukacyjnych z zakresu informatyki, inżynierii oprogramowania, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i informatyki statystycznej oraz programów studiów z zakresu informatyki i zarządzania biznesem na różnych uniwersytetach.

Zamiast wystawiać nam niższą ocenę, prześlij nam swoje pytania, problemy i przekaż nam cenne oceny i sugestie, abyśmy mogli rozważyć to w przyszłych aktualizacjach. Chętnie je dla Ciebie rozwiążemy.