Data mining & Data Warehousing

Приложение представляет собой полный справочник по интеллектуальному анализу данных и хранилищу данных, который охватывает важные темы, заметки, материалы, новости и блоги по курсу. Скачать приложение в качестве справочного материала и цифровой книги для компьютерных наук, искусственного интеллекта, программных данных и программных программ и курсов по управлению бизнесом.

Это полезное приложение перечисляет 200 тем с подробными примечаниями, диаграммами, уравнениями, формулами и материалами курса, темы перечислены в 5 главах. Приложение должно быть для всех студентов и специалистов по информатике и технике.

Приложение обеспечивает быстрый пересмотр и ссылки на важные темы, такие как подробные заметки на флэш-карте, оно позволяет студенту или специалисту легко и быстро быстро выполнить программу курса перед экзаменами или собеседованием для получения работы.

Отслеживайте свое обучение, устанавливайте напоминания, редактируйте учебный материал, добавляйте любимые темы, делитесь темами в социальных сетях.

Вы также можете вести блог о технических технологиях, инновациях, инженерных стартапах, научно-исследовательской работе колледжа, обновлениях институтов, информационных ссылках на материалы курса и образовательных программах со своего смартфона или планшета или по адресу http://www.engineeringapps.net/.

Используйте это полезное инженерное приложение в качестве учебного пособия, цифровой книги, справочного руководства для учебной программы, материалов курса, работы над проектом, делитесь своими взглядами в блоге.

Некоторые из тем, которые рассматриваются в приложении:

1. Введение в интеллектуальный анализ данных

2. Архитектура данных

3. Хранилища данных (DW)

4. Реляционные базы данных

5. Транзакционные базы данных

6. Передовые данные и информационные системы и передовые приложения

7. Функции интеллектуального анализа данных

8. Классификация систем интеллектуального анализа данных

9. Примитивы задачи интеллектуального анализа данных

10. Интеграция системы интеллектуального анализа данных с системой DataWarehouse

11. Основные проблемы в Data Mining

12. Проблемы производительности в Data Mining

13. Введение в препроцесс данных

14. Описательное суммирование данных

15. Измерение дисперсии данных

16. Графическое отображение 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. Уменьшение размерности

24. Уменьшение численности

25. Кластеризация и выборка

26. Дискретизация данных и генерация концептуальной иерархии

27. Генерирование понятий для категориальных данных

28. Введение в хранилища данных

29. Различия между операционными системами баз данных и хранилищами данных

30. Многомерная модель данных

31. Многомерная модель данных

32. Архитектура хранилища данных

33. Процесс проектирования хранилища данных

34. Трехуровневая архитектура хранилища данных

35. Внутренние инструменты и утилиты хранилища данных

36. Типы серверов OLAP: ROLAP против MOLAP против HOLAP

37. Внедрение хранилища данных

38. Хранение данных в Data Mining

39. Онлайн аналитическая обработка для онлайн аналитического майнинга

40. Методы вычисления куба данных

41. Агрегация многомерных массивов для вычисления полного куба

42. Звездный куб: вычисление кубов айсберга с использованием динамической структуры звездного дерева

43. Предварительные вычисления фрагментов оболочки для быстрого многомерного OLAP

44. Управляемое исследование кубов данных

45. Сложная агрегация с множественной гранулярностью: многофункциональные кубы

46. ​​Атрибутно-ориентированная индукция

47. Атрибутно-ориентированная индукция для характеристики данных

48. Эффективная реализация атрибутно-ориентированной индукции

49. Сравнение классов горных работ: различение между разными классами

50. Частые закономерности

51. Алгоритм Априори

52. Эффективные и масштабируемые методы майнинга предметов.

Каждая тема дополнена диаграммами, уравнениями и другими формами графического представления для лучшего изучения и быстрого понимания.

Data Mining и Data Warehousing являются частью учебных курсов по информатике, программному обеспечению, искусственному интеллекту, машинному обучению и статистическим вычислениям, а также программам в области информационных технологий и управления бизнесом в различных университетах.