Data mining & Data Warehousing

Лучшее приложение на интеллектуального анализа данных и хранилищ данных, узнать тему в минуту

Приложение представляет собой полный свободный справочник интеллектуального анализа данных и хранилищ данных, которые охватывают важные темы, заметки, материалы, новости & блоги на ходу. Скачать приложение в качестве справочного материала и цифровой книги для информатики, искусственного интеллекта, данные науки и программной инженерии программ & управления бизнес-курсов на получение степени.

Это полезное приложение перечисляет 200 темы с подробными примечаниями, диаграммы, уравнения, формулы и материалы курса, темы перечислены в 5 главах. Приложение должно быть для всех научных и инженерных студентов & профессионалов компьютера.

Приложение обеспечивает быстрый пересмотр и ссылки на важные темы, как подробного нот флэш-карты, что делает его легким и полезным для студента или профессионала, чтобы покрыть программу курса быстро, прежде чем ему экзамены или собеседование о приеме на работу.

Отслеживание обучения, установить напоминания, редактировать учебный материал, добавить любимые темы, поделиться темы в социальных медиа.

Вы можете также блог о технологии машиностроения, инноваций, инженерных стартапов, колледжа исследовательской работы, а также обновления института, информативный ссылки на учебные материалы & образовательные программы с вашего смартфона или планшета или на http://www.engineeringapps.net/.

Используйте этот полезный инженерное приложение в качестве учебника, цифровой книги, справочное руководство по учебной программе, материал курса, проектной работы, обмениваться мнениями на блоге.

Некоторые из тем, затронутых в приложении, являются:

1. Введение в интеллектуальный анализ данных

2. Архитектура данных

3. Данные-склады (DW)

4. реляционные базы данных

5. транзакционных баз данных

6. Расширенные данные и информационные системы и Advanced Applications

7. Data Mining Функциональности

8. Классификация систем интеллектуального анализа данных

9. интеллектуального анализа данных задач Примитивы

10. Интеграция системы интеллектуального анализа данных с системой Datawarehouse

11. Основные вопросы в области интеллектуального анализа данных

12. Проблемы производительности в интеллектуального анализа данных

13. Введение в Preprocess данных

Суммирование 14. описательные данные

15. Измерение дисперсии данных

16. Графическое отображение основных описательных данных Сводки

17. Очистка данных

18. зашумленных данных

19. Очистка данных процесса

20. Интеграция данных и преобразование

Преобразование данных 21.

22. Снижение данных

Размерность Снижение 23.

Множественность Снижение 24.

25. Кластеризация и отбор проб

26. Данные Дискретизация и Концепция иерархии поколения

27. Концепция иерархии Генерация для категорийных данных

28. Введение в хранилищ данных

29. Различия между операционной базы данных систем и хранилищ данных

Модель 30. многомерные данные

Модель 31. многомерные данные

32. Архитектура хранилища данных

33. Процесс проектирования хранилищ данных

34. трехуровневой хранилищ данных Архитектура

35. Хранилище данных Back-End Инструменты и утилиты

36. Типы OLAP-серверов: ROLAP по сравнению с MOLAP против HOLAP

Осуществление 37. Хранилище данных

38. Хранилища данных для интеллектуального анализа данных

39. On-Line Analytical Processing к он-лайн аналитической горнодобывающей промышленности

40. Методы куба данных вычислений

41. Многосторонние Массив Aggregation для полного куба вычислениям

42. Star-Cubing: Вычислительный Айсберг Кубики с помощью динамического Star-структура дерева

43. Предварительно вычисления Shell Фрагменты для быстрого многомерный OLAP

44. Ведомый Исследование кубы данных

45. Комплексная агрегация на нескольких гранулярности: Multi функция Кубики

46. ​​Атрибут-ориентированной Индукционная

47. Атрибут-ориентированная Индукционная для данных характеристик

48. Эффективная реализация атрибутов-ориентированной Induction

49. Сравнения Mining Класс: Дискриминирующая между различными классами

50. Частые модели

51. Алгоритм Apriori

52. Эффективные и масштабируемые часто НИКАКИХ гарантий методы добычи

Каждая тема в комплекте с диаграммами, уравнений и других форм графических представлений для лучшего обучения и быстрого понимания.

Интеллектуальный анализ данных и хранилищ данных является частью информатики, программной инженерии, искусственного интеллекта, машинного обучения и статистических расчетов курса и программ обучения степени информация управления бизнес-технологий и в различных университетах.