Data mining & Data Warehousing

Лучшее приложение для Data mining & Data Warehousing , изучить тему через минуту

Приложение представляет собой полную бесплатную справочник по Data mining & Data Warehousing , которые охватывают важные темы, заметки, материалы, новости и блоги на курсе. Загрузите приложение в качестве справочного материала и цифровой книги для компьютерных наук, искусственного интеллекта, программ Data Science & Software Engineering и курсов по управлению бизнесом.

В этом полезном приложении перечислены 200 тем с подробными заметками, диаграммами, уравнениями, формулами и материалом курса, темы перечислены в 5 главах. Приложение должно иметь для всех студентов и профессионалов в области компьютерных наук и инженеров.

Приложение обеспечивает быстрый пересмотр и ссылку на важные темы, такие как подробные заметки Flash Card, это делает его легким и полезным для студента или профессионала быстро охватывать программу курса перед экзаменами или собеседования на работу.

Отслеживайте свое обучение, установите напоминания, редактируйте учебный материал, добавьте любимые темы, поделитесь темами в социальных сетях.

Вы также можете вести блог о технических технологиях, инновациях, инженерных стартапах, исследованиях колледжа, обновлениях институтов, информативных ссылках на программы материалов и образования курса от вашего смартфона или планшета или по адресу http://www.engineeringApps.net/.

Используйте это полезное инженерное приложение в качестве учебного пособия, Digital Book, справочное руководство для программы, материала курса, работы по проекту, делясь своими взглядами в блоге.

Некоторые из тем, представленных в приложении:

1. Введение в интеллектуальный анализ данных

2. Архитектура данных

3. Хранители данных (DW)

4. Реляционные базы данных

5. Транзакционные базы данных

6. Расширенные данные и информационные системы и передовые приложения

7. Функциональные возможности для интеллектуального анализа данных

8. Классификация систем интеллектуального анализа данных

9. Примитивы задачи для анализа данных

10. Интеграция системы интеллектуального анализа данных с системой DataWarehouse

11. Основные проблемы в сборе данных

12. Проблемы с производительностью в добыче данных

13. Введение в предварительную обработку данных

14. Описательное суммирование данных

15. Измерение дисперсии данных

16. Графические отображения основных описательных данных

17. Очистка данных

18. шумные данные

19. Процесс очистки данных

20. Интеграция и преобразование данных

21. Преобразование данных

22. Сокращение данных

23. Снижение размерности

24. Снижение численности

25. Кластеризация и отбор проб

26. Дискретизация данных и генерация иерархии концепции

27. Генерация концепции иерархии для категориальных данных

28. Введение в хранилища данных

29. Различия между системами эксплуатационных баз данных и хранилищами данных

30. Многомерная модель данных

31. Многомерная модель данных

32. Архитектура хранилища данных

33. Процесс дизайна хранилища данных

34. Архитектура трехуровневого хранилища данных

35. Данные хранилища данных и утилиты

36. Типы серверов OLAP: ROLAP против MOLAP против Holap

37. Реализация хранилища данных

38. Соблюдение данных для интеллектуального анализа данных

39. Он-лайн аналитическая обработка в онлайн-аналитическую добычу

40. Методы вычисления куба данных

41. Агрегация Multiay Array для полного вычисления куба

42. Звездные кабинги: вычислительные кубики айсберга с использованием динамической структуры звездного дерева

43. Предварительно выписывать фрагменты оболочки для быстрого высокого уровня олапа

44. Изучение кубиков данных

45. Сложная агрегация при множественной гранулярности: многофункциональные кубики

46. ​​Индукция ориентированной на атрибут

47. Индукция, ориентированная на атрибут для характеристики данных

48. Эффективная реализация ориентированной на атрибут индукции

49. Сравнение класса майнинга: различение различных классов

50. Частые закономерности

51. Алгоритм априори

52. Эффективные и масштабируемые методы майнинга.

Каждая тема завершена с диаграммами, уравнениями и другими формами графических представлений для лучшего обучения и быстрого понимания.

Массажирование данных и хранилище данных является частью компьютерной науки, разработки программного обеспечения, ИИ, машинного обучения и статистического учебного курса, а также программ информационных технологий и получения степени управления бизнесом в различных университетах.

Что нового в последней версии 7