Data mining & Data Warehousing

Handbook on Data Mining Data Warehousing, apprendre un sujet en une minute

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.