Data mining & Data Warehousing

Các ứng dụng tốt nhất về khai thác dữ liệu và kho dữ liệu, tìm hiểu một chủ đề trong một phút

Ứng dụng là một cuốn sổ tay miễn phí hoàn toàn của dữ liệu khai thác mỏ & Kho dữ liệu trong đó bao gồm chủ đề quan trọng, ghi chú, tài liệu, tin tức và blog về các khóa học. Tải ứng dụng như một tài liệu tham khảo và sách kỹ thuật số cho các chương trình kỹ thuật khoa học máy tính, AI, khoa học và phần mềm dữ liệu & khóa học trình độ quản lý kinh doanh.

Điều này ứng dụng hữu ích liệt kê 200 chủ đề với chi tiết ghi chú, sơ đồ, phương trình, công thức và tài liệu khóa học, các chủ đề được liệt kê trong 5 chương. Các ứng dụng phải có cho tất cả các khoa học & kỹ thuật sinh viên máy tính & các chuyên gia.

Ứng dụng cung cấp sửa đổi nhanh chóng và tài liệu tham khảo cho các chủ đề quan trọng như một chi tiết ghi chép thẻ flash, nó làm cho nó dễ dàng và hữu ích cho sinh viên hoặc một chuyên nghiệp để trang trải các chương trình học một cách nhanh chóng trước một kỳ thi hay cuộc phỏng vấn việc làm.

Theo dõi học tập của bạn, thiết lập nhắc nhở, chỉnh sửa các tài liệu học tập, thêm chủ đề yêu thích, chia sẻ các chủ đề trên phương tiện truyền thông xã hội.

Bạn cũng có thể viết blog về công nghệ kỹ thuật, đổi mới, khởi động kỹ thuật, công trình nghiên cứu đại học, cập nhật viện, liên kết Informative về tài liệu học tập và các chương trình giáo dục từ điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng của bạn hoặc tại http://www.engineeringapps.net/.

Sử dụng ứng dụng kỹ thuật này hữu ích như hướng dẫn của bạn, cuốn sách kỹ thuật số, một hướng dẫn tham khảo cho giáo trình, tài liệu học tập, công việc dự án, chia sẻ quan điểm của mình trên blog.

Một số chủ đề Bao trong ứng dụng là:

1. Giới thiệu về khai thác dữ liệu

2. Kiến trúc dữ liệu

3. Dữ liệu-kho hàng (DW)

4. Cơ sở dữ liệu quan hệ

5. Cơ sở dữ liệu giao dịch

6. Hệ thống dữ liệu và thông tin chi tiết và ứng dụng tiên tiến

Các chức năng 7. Khai thác dữ liệu

8. Phân loại các hệ thống khai thác dữ liệu

9. Khai thác dữ liệu công tác Primitives

10. Tích hợp hệ thống khai thác dữ liệu với hệ thống Datawarehouse

Các vấn đề chính 11. trong Data Mining

12. vấn đề hiệu suất trong Data Mining

13. Giới thiệu về dữ liệu xử lý trước

Tổng kết 14. mô tả dữ liệu

15. Đo phân tán của dữ liệu

16. Hiển thị đồ họa của Cơ bản mô tả dữ liệu tóm tắt

17. Dữ liệu sạch

18. ồn ào dữ liệu

Quy trình 19. Dữ liệu sạch

Tích hợp dữ liệu 20. và chuyển đổi

Chuyển đổi 21. Dữ liệu

22. Giảm dữ liệu

23. Giảm đa chiều

24. Giảm Numerosity

25. Clustering và lấy mẫu

26. Dữ liệu rời rạc và Concept Hierarchy hệ

27. Khái niệm Hierarchy Generation trù liệu

28. Giới thiệu về kho dữ liệu

29. Sự khác biệt giữa hệ thống cơ sở dữ liệu hoạt động và các kho dữ liệu

Mẫu 30. Một dữ liệu đa chiều

Mẫu 31. Một dữ liệu đa chiều

32. Dữ liệu Kiến trúc kho

33. Quy trình thiết kế Data Warehouse

34. Một Ba-Tier Kiến trúc kho dữ liệu

35. Công cụ Data Warehouse Back-End và tiện ích

36. Các loại máy chủ OLAP: ROLAP so MOLAP so HOLAP

37. Kho dữ liệu thực hiện

38. Kho dữ liệu để khai thác dữ liệu

39. On-Line Analytical Processing On-Line Mining Phân tích

40. Phương pháp cho dữ liệu Cube Tính

41. Multiway mảng tập hợp cho tính toán đầy đủ Cube

42. Star-Cubing: Máy tính Iceberg Cubes Sử dụng một cấu trúc động Star-cây

43. Pre-tính Shell mảnh cho nhanh cao chiều OLAP

44. Driven Thăm dò khối dữ liệu

45. Aggregation Complex tại Nhiều Mức độ chi tiết: Khối đa tính năng

46. ​​Attribute-Oriented cảm ứng

47. Attribute-Oriented cảm ứng cho dữ liệu Mô tả đặc điểm

48. Thực hiện hiệu quả Attribute-Oriented cảm ứng

49. So sánh Mining Class: Phân biệt đối xử giữa các lớp học khác nhau

50. mẫu thường xuyên

51. Apriori Algorithm

52. phương pháp khai thác thường xuyên tập phổ biến hiệu quả và khả năng mở rộng

Mỗi chủ đề được hoàn thành với sơ đồ, phương trình và các hình thức khác của đại diện đồ họa cho việc học tập tốt hơn và hiểu biết nhanh chóng.

Khai thác dữ liệu và kho dữ liệu là một phần của khoa học máy tính, kỹ thuật phần mềm, AI, Học máy & thống kê toán học giáo dục và các chương trình độ công nghệ thông tin và quản lý doanh nghiệp tại các trường đại học khác nhau.