Data mining & Data Warehousing

Analyse Et Revue Des Applications Android: Data mining & Data Warehousing, Développée Par Engineering Wale Baba. Inscrit Dans La Catégorie Livres Et Références. La Version Actuelle Est 11.0, Mise À Jour Le 03/09/2024 . Selon Les Avis Des Utilisateurs Sur Google Play: Data mining & Data Warehousing. Atteint Plus De 7 Mille Installations. Data mining & Data Warehousing A Actuellement 57 Revues, Note Moyenne 2.9 Étoiles

L'application est un manuel complet et gratuit d'exploration de données et d'entreposage de données qui couvre des sujets importants, des notes et du matériel sur le cours.

Cette application d'exploration de données et d'entreposage de données répertorie 200 sujets avec des notes détaillées, des diagrammes, des équations, des formules et du matériel de cours, les sujets sont répertoriés en 5 chapitres. L'application est indispensable pour tous les étudiants en informatique et en génie.

L'application est conçue pour un apprentissage rapide, des révisions, des références au moment des examens et des entretiens.

Cette application couvre la plupart des sujets connexes et des explications détaillées avec tous les sujets de base.

Certains des sujets couverts dans l'application d'entreposage de données et d'exploration de données sont :

1. Introduction à l'exploration de données
2. Architecture des données
3. Entrepôts de données (DW)
4. Bases de données relationnelles
5. Bases de données transactionnelles
6. Systèmes avancés de données et d'information et applications avancées
7. Fonctionnalités d'exploration de données
8. Classification des systèmes d'exploration de données
9. Primitives de tâche d'exploration de données
10. Intégration d'un système d'exploration de données avec un système d'entrepôt de données
11. Principaux problèmes de l'exploration de données
12. Problèmes de performances dans le Data Mining
13. Introduction au prétraitement des données
14. Résumé des données descriptives
15. Mesurer la dispersion des données
16. Affichages graphiques des résumés de données descriptives de base
17. Nettoyage des données
18. Données bruyantes
19. Processus de nettoyage des données
20. Intégration et transformation des données
21. Transformation des données
22. Réduction des données
23. Réduction de dimensionnalité
24. Réduction de la numéroté
25. Regroupement et échantillonnage
26. Discrétisation des données et génération de la hiérarchie des concepts
27. Génération de hiérarchie de concepts pour les données catégorielles
28. Introduction aux entrepôts de données
29. Différences entre les systèmes de base de données opérationnels et les entrepôts de données
30. Un modèle de données multidimensionnel
31. Un modèle de données multidimensionnel
32. Architecture d'entrepôt de données
33. Le processus de conception d'un entrepôt de données
34. Une architecture d'entrepôt de données à trois niveaux
35. Outils et utilitaires back-end de l'entrepôt de données
36. Types de serveurs OLAP : ROLAP contre MOLAP contre HOLAP
37. Mise en œuvre de l'entrepôt de données
38. Entreposage de données et exploration de données
39. Du traitement analytique en ligne à l'exploitation minière analytique en ligne
40. Méthodes de calcul du cube de données
41. Agrégation de tableaux multivoies pour le calcul d'un cube complet
42. Star-Cubing : calcul de cubes d'iceberg à l'aide d'une structure dynamique en étoile
43. Pré-calcul des fragments de shell pour un OLAP rapide de grande dimension
44. Exploration pilotée des cubes de données
45. Agrégation complexe à granularité multiple : cubes multi-fonctions
46. ​​Induction axée sur les attributs
47. Induction axée sur les attributs pour la caractérisation des données
48. Mise en œuvre efficace de l'induction axée sur les attributs
49. Comparaisons des classes minières : Discriminer entre différentes classes
50. Modèles fréquents
51. L'algorithme Apriori
52. Méthodes d'extraction d'éléments fréquemment efficaces et évolutives

Tous les sujets ne sont pas répertoriés en raison des limitations de caractères.

Caractéristiques :
* Sujets complets par chapitre
* Mise en page riche de l'interface utilisateur
* Mode de lecture confortable
* Sujets d'examen importants
* Interface utilisateur très simple
* Couvrir la plupart des sujets
* Un clic pour obtenir tous les livres associés
* Contenu optimisé pour les mobiles
* Images optimisées pour les mobiles

Cette application sera utile pour une référence rapide. La révision de tous les concepts peut être terminée en quelques heures à l'aide de cette application.

L'exploration de données et l'entreposage de données font partie des cours d'informatique, de génie logiciel, d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique et de calcul statistique et des programmes d'études en technologie de l'information et en gestion d'entreprise dans diverses universités.

Au lieu de nous donner une note inférieure, envoyez-nous vos questions, problèmes et donnez-nous une note et une suggestion précieuses afin que nous puissions en tenir compte pour les futures mises à jour. Nous nous ferons un plaisir de les résoudre pour vous.

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