Data mining & Data Warehousing

Android App Analyse Og Gjennomgang: Data mining & Data Warehousing, Utviklet Av Engineering Wale Baba. Oppført I Bøker Og Referanser -Kategori. Nåværende Versjon Er 11.0, Oppdatert 03/09/2024 . I Følge Brukere Anmeldelser På Google Play: Data mining & Data Warehousing. Oppnådd Over 7 Tusen Installasjoner. Data mining & Data Warehousing Har For Øyeblikket 57 Anmeldelser, Gjennomsnittlig Vurdering Av 2.9 Stjerner

Appen er en komplett gratis håndbok for Data mining & Data Warehousing som dekker viktige emner, notater, materialer på kurset.

Denne appen for datautvinning og datavarehus viser 200 emner med detaljerte notater, diagrammer, ligninger, formler og kursmateriell, emnene er oppført i 5 kapitler. Appen er et must for alle informatikk- og ingeniørstudenter.

Appen er designet for rask læring, revisjoner, referanser på tidspunktet for eksamener og intervjuer.

Denne appen dekker de fleste relaterte emner og detaljert forklaring med alle de grunnleggende emnene.

Noen av emnene som dekkes i appen for datavarehus og datautvinning er:

1. Introduksjon til data mining
2. Dataarkitektur
3. Datavarehus (DW)
4. Relasjonsdatabaser
5. Transaksjonsdatabaser
6. Avanserte data- og informasjonssystemer og avanserte applikasjoner
7. Data Mining-funksjoner
8. Klassifisering av datautvinningssystemer
9. Primitiver for datautvinningsoppgaver
10. Integrasjon av et datautvinningssystem med et datavarehussystem
11. Store problemer innen datautvinning
12. Ytelsesproblemer i Data Mining
13. Introduksjon til dataforbehandling
14. Beskrivende dataoppsummering
15. Måling av spredningen av data
16. Grafiske visninger av grunnleggende beskrivende datasammendrag
17. Datarensing
18. Støyende data
19. Datarenseprosess
20. Dataintegrasjon og -transformasjon
21. Datatransformasjon
22. Datareduksjon
23. Dimensjonsreduksjon
24. Tallreduksjon
25. Klynger og prøvetaking
26. Datadiskretisering og konsepthierarkigenerering
27. Konsepthierarkigenerering for kategoriske data
28. Introduksjon til datavarehus
29. Forskjeller mellom operative databasesystemer og datavarehus
30. En flerdimensjonal datamodell
31. En flerdimensjonal datamodell
32. Datavarehusarkitektur
33. Prosessen med datavarehusdesign
34. En tre-lags datavarehusarkitektur
35. Datavarehus Back-End verktøy og verktøy
36. Typer OLAP-servere: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
37. Datavarehusimplementering
38. Datavarehus til datautvinning
39. On-Line analytisk prosessering til on-line analytisk gruvedrift
40. Metoder for datakubberegning
41. Multiway Array Aggregation for Full Cube Computation
42. Star-Cubing: Beregning av isfjellkuber ved hjelp av en dynamisk stjernetrestruktur
43. Pre-beregning av skallfragmenter for rask høydimensjonal OLAP
44. Drevet utforskning av datakuber
45. Kompleks aggregasjon med flere granularitet: Multifunksjonskuber
46. ​​Attributtorientert induksjon
47. Attributtorientert induksjon for datakarakterisering
48. Effektiv implementering av attributtorientert induksjon
49. Gruveklassesammenlikninger: Diskriminering mellom forskjellige klasser
50. Hyppige mønstre
51. Apriori-algoritmen
52. Effektive og skalerbare gruvemetoder med ofte gjenstander

Alle emner er ikke oppført på grunn av tegnbegrensninger.

Egenskaper :
* Kapittelmessig komplette emner
* Rich UI Layout
* Komfortabel lesemodus
* Viktige eksamensemner
* Veldig enkelt brukergrensesnitt
* Dekker de fleste emner
* Ett klikk få relatert All Book
* Mobiloptimalisert innhold
* Mobiloptimaliserte bilder

Denne appen vil være nyttig for rask referanse. Revisjonen av alle konsepter kan fullføres innen flere timer ved å bruke denne appen.

Data mining & Data Warehousing er en del av informatikk, programvareteknikk, AI, maskinlæring og statistisk databehandling og utdanningskurs i informasjonsteknologi og bedriftsledelse ved ulike universiteter.

I stedet for å gi oss en lavere vurdering, vennligst send oss ​​dine spørsmål, problemer og gi oss verdifull vurdering og forslag, slik at vi kan vurdere det for fremtidige oppdateringer. Vi løser dem gjerne for deg.

Read more