Data mining & Data Warehousing

データマイニング＆データ・ウェアハウスの上で最高のアプリは、分に話題を学びます

アプリは、データマイニング＆コース上の重要なトピック、ノート、資料、ニュース＆ブログをカバーするデータ・ウェアハウスの完全な自由ハンドブックです。コンピュータサイエンス、AI、データ科学＆ソフトウェアエンジニアリングプログラム＆ビジネス管理の学位コースの基準材料＆電子書籍としてアプリをダウンロードしてください。

この便利なアプリは、詳細なメモ、図、式、式＆コース材料と200のトピックを一覧表示し、トピックが5章に記載されています。アプリは、すべてのコンピュータサイエンス＆エンジニアリングの学生＆専門家のために持っている必要があります。

アプリは、詳細なフラッシュカードのノートのような重要なトピックに迅速に改正し、リファレンスを提供し、それは学生やジョブのための試験や面接の前に速やかにコースのシラバスをカバーするために、プロのためのそれは簡単＆便利なことができます。

、あなたの学習を追跡するアラームを設定し、研究材料を編集し、好きなトピックを追加、ソーシャルメディア上のトピックを共有しています。

また、工学技術、革新、技術のスタートアップ、大学の研究活動、機関のアップデート、スマートフォンやタブレットから、またはhttp://www.engineeringapps.net/で教材＆教育プログラムに関する参考リンクについてのブログすることができます。

ブログにあなたの意見を共有して、あなたのチュートリアル、電子書籍、シラバスのためのリファレンス・ガイド、コース材料、プロジェクトの作業として、この便利なエンジニアリングのアプリを使用してください。

アプリで説明する項目は以下のとおりです。

データマイニングへ1.はじめに

2.データ・アーキテクチャ

3.データウェアハウス（DW）

4.リレーショナルデータベース

5.トランザクションデータベース

6.高度なデータと情報システムと高度なアプリケーション

7.データマイニング机能

データマイニングシステムの8分類

9.データマイニングタスクのプリミティブ

データウェアハウスシステムとのデータマイニングシステムの10インテグレーション

データマイニングにおける11の主要な問題

データマイニング12.パフォーマンスの問題

データプリプロセスへ13.はじめに

14.記述データ集計

15データの分散を測定

基本的な記述データサマリー16.グラフィック表示

17.データのクリーニング

18.ノイズの多いデータ

19.データクリーニングプロセス

20.データ統合と変容

21.データ変換

22.データ削減

23.次元削減

24. Numerosity削減

25.クラスタリングとサンプリング

26.データの離散化と概念階層の生成

カテゴリカルデータのための27の概念階層の生成

データ・ウェアハウスへの28の概要

オペレーションデータベース・システムとデータ・ウェアハウスでの間に29の違い

30. A多次元データモデル

31. A多次元データモデル

32.データ・ウェアハウスのアーキテクチャ

33.データウェアハウス設計のプロセス

34. A 3層データ・ウェアハウスのアーキテクチャ

35.データウェアハウスのバックエンドツールとユーティリティ

OLAPサーバーの36種類：HOLAP対MOLAP対ROLAP

37.データウェアハウスの実装

データマイニングへ38データ・ウェアハウス

オンライン分析Miningのオンライン分析処理39

データキューブ計算のための40の方法

フルキューブの計算のための41マルチウェイアレイ集約

42.スター・キュービング：ダイナミックスターツリー構造を用いた氷山キューブの計算

高速高次元OLAPのための43の事前計算シェル断片

データキューブの44ドリブン探査

複数の粒度で45コンプレックス集約：マルチ機能のキューブ

46.属性指向帰納

データ特性評価のための47の属性指向帰納

属性指向帰納の48効率的な実装

49マイニングクラスの比較：異なるクラス間の判別

50.頻繁なパターン

51.アプリオリアルゴリズム

52.効率的かつスケーラブルな頻繁にアイテムセットマイニング手法

各トピックには、図、数式、より良い学習と迅速な理解のためのグラフィカルな表現の他の形態の完了です。

データマイニング＆データ・ウェアハウスは、コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習・統計コンピューティング教育コースや様々な大学での情報技術・経営管理の学位プログラムの一部です。