Data mining & Data Warehousing

Android App -Analyse Og Gennemgang: Data mining & Data Warehousing, Udviklet Af Engineering Wale Baba. Listet I Bøger Og Opslagsværker -Kategori. Nuværende Version Er 11.0, Opdateret På 03/09/2024 . Ifølge Brugere Anmeldelser På Google Play: Data mining & Data Warehousing. Opnået Over 7 Tusind Installationer. Data mining & Data Warehousing Har I Øjeblikket 57 Anmeldelser, Gennemsnitlig Vurdering 2.9 Stjerner

Appen er en komplet gratis håndbog i Data mining & Data Warehousing, som dækker vigtige emner, noter, materialer på kurset.

Denne Data mining & Data Warehousing App viser 200 emner med detaljerede noter, diagrammer, ligninger, formler og kursusmateriale, emnerne er opført i 5 kapitler. Appen er et must for alle datalogi- og ingeniørstuderende.

Appen er designet til hurtig læring, revisioner, referencer på tidspunktet for eksamener og interviews.

Denne app dækker de fleste relaterede emner og detaljeret forklaring med alle de grundlæggende emner.

Nogle af de emner, der er dækket i appen til data warehousing og datamining, er:

1. Introduktion til Data mining
2. Dataarkitektur
3. Datavarehuse (DW)
4. Relationelle databaser
5. Transaktionsdatabaser
6. Avancerede data- og informationssystemer og avancerede applikationer
7. Data Mining-funktioner
8. Klassificering af dataminingsystemer
9. Primitiver til datamineopgave
10. Integration af et Data Mining System med et Data Warehouse System
11. Større problemer i datamining
12. Ydelsesproblemer i Data Mining
13. Introduktion til Data Preprocess
14. Deskriptiv dataopsummering
15. Måling af spredningen af ​​data
16. Grafiske visninger af grundlæggende beskrivende dataresuméer
17. Datarensning
18. Støjende data
19. Datarensningsproces
20. Dataintegration og -transformation
21. Datatransformation
22. Datareduktion
23. Dimensionalitetsreduktion
24. Talreduktion
25. Klyngning og prøveudtagning
26. Datadiskretisering og koncepthierarkigenerering
27. Koncepthierarkigenerering for kategoriske data
28. Introduktion til datavarehuse
29. Forskelle mellem operationelle databasesystemer og datavarehuse
30. En multidimensionel datamodel
31. En multidimensionel datamodel
32. Datavarehusarkitektur
33. Processen med datavarehusdesign
34. En tredelt datavarehusarkitektur
35. Data Warehouse Back-end værktøjer og hjælpeprogrammer
36. Typer af OLAP-servere: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
37. Implementering af datavarehus
38. Data Warehousing til Data Mining
39. On-Line analytisk behandling til on-line analytisk minedrift
40. Metoder til datakubberegning
41. Multiway Array Aggregation for Full Cube Computation
42. Star-Cubing: Beregning af isbjergterninger ved hjælp af en dynamisk stjernetræstruktur
43. Forberegning af Shell-fragmenter til hurtig højdimensionel OLAP
44. Drevet udforskning af datakuber
45. Kompleks aggregation med multiple granularitet: Multifunktionskuber
46. ​​Attributorienteret induktion
47. Attributorienteret induktion til datakarakterisering
48. Effektiv implementering af egenskabsorienteret induktion
49. Mineklassesammenligninger: Diskriminering mellem forskellige klasser
50. Hyppige mønstre
51. Apriori-algoritmen
52. Effektive og skalerbare minedriftsmetoder med hyppigt artikler

Alle emner er ikke opført på grund af karakterbegrænsninger.

Funktioner :
* Kapitel kloge komplette emner
* Rigt UI-layout
* Komfortabel læsetilstand
* Vigtige eksamensemner
* Meget enkel brugergrænseflade
* Dække de fleste emner
* Et klik få relateret All Book
* Mobil optimeret indhold
* Mobiloptimerede billeder

Denne app er nyttig til hurtig reference. Revisionen af ​​alle koncepter kan afsluttes inden for flere timer ved hjælp af denne app.

Data mining & Data Warehousing er en del af datalogi, software engineering, AI, Machine learning & Statistical Computing uddannelseskursus og informationsteknologi & business management uddannelser på forskellige universiteter.

I stedet for at give os en lavere vurdering, bedes du sende os dine spørgsmål, problemer og give os værdifulde vurderinger og forslag, så vi kan overveje det til fremtidige opdateringer. Vi løser dem gerne for dig.

Read more