Data mining & Data Warehousing

Veri madenciliği ve Veri Ambarı iyi uygulama, bir dakika bir konuyu öğrenmek

Uygulamanın Veri madenciliği ve tabii önemli konular, notlar, malzeme, haberleri ve blogları kapsayan Veri Ambarı tam bir serbest el kitabıdır. bilgisayar bilimi, AI, veri fen ve yazılım mühendisliği programlarında ve iş yönetimi lisans kursları için bir referans malzemesi ve dijital kitap olarak App indirin.

Bu kullanışlı uygulama notları, diyagramlar, denklemler, formüller ve ders materyali detaylı 200 konular listelenir konular 5 bölüm listelenir. Uygulamanın tüm bilgisayar bilimi ve mühendisliği öğrencileri ve profesyoneller için olması gerekir.

Uygulamanın ayrıntılı bir flash kart notları gibi önemli konulara hızlı revizyon ve referans sağlar, bu öğrenci ya da işler için bir sınavlardan ya da görüşmeden önce hızla Ders tanıtım kapsayacak şekilde bir profesyonel için kolay ve kullanışlı hale getirir.

, Hatırlatıcı ayarlamak, öğrenme Parça çalışma materyali düzenlemek, favori konuları eklemek, sosyal medyada konuları paylaşmak.

Ayrıca mühendislik teknolojisi, yenilik, mühendislik başlatılması, üniversite araştırma çalışmaları, enstitü güncellemeleri, akıllı telefonunuzdan veya tabletinizden veya http://www.engineeringapps.net/ de ders materyalleri ve eğitim programları üzerinde Bilgilendirici bağlantıları hakkında günlüğü olabilir.

Senin öğretici, dijital kitap, ders programı için bir başvuru kılavuzu, ders materyali, proje çalışması olarak bu yararlı mühendislik uygulamasını kullanın blogda görüşlerinizi paylaşmak.

app Kapalı konulardan bazıları şunlardır:

Veri madenciliği 1. Giriş

2. Veri Mimarisi

3. Veri-Depo (DW)

4. İlişkisel Veri Tabanları

5. İşlem Veritabanları

6. Gelişmiş Veri ve Bilgi Sistemleri ve Gelişmiş Uygulamaları

7. Veri Madenciliği işlevler

Veri Madenciliği Sistemlerinin 8. Sınıflandırılması

9. Veri Madenciliği Görev İlkelleri

Bir DataWarehouse Sistemi ile Veri Madenciliği Sistemi 10. Entegrasyonu

Veri Madenciliği 11. Büyük Sorunlar

Veri Madenciliği 12. Performans sorunları

Veri preprocess 13. Giriş

14. Açıklayıcı Veri Özetleme

15. Verilerin dağılımı ölçmek

Temel Açıklayıcı Veri Özetler 16. Grafik monitörler

17. Veri Temizleme

18. Gürültülü Veri

19. Veri Temizleme İşlemi

20. Veri Entegrasyonu ve Dönüşüm

21. Veri dönüştürme

22. Veri Azaltma

23. Boyut Azaltma

24. Numerosity Azaltma

25. Kümelenme ve Örnekleme

26. Veri ayrıklaştırılması ve Kavram Hiyerarşi Üretimi

Kategorik Veri 27. Concept Hiyerarşi Nesil

Veri depolara 28. Giriş

Operasyonel Veri Tabanı Sistemleri ve Veri Depolar arasında 29. farklar

30. Çok Boyutlu Veri Modeli

31. Çok Boyutlu Veri Modeli

32. Veri Ambarı Mimarisi

33. Veri Ambarı Tasarım Süreci

34. Üç Tier Veri Ambarı Mimarisi

35. Veri Ambarı Back-End Araçları ve Araçları

OLAP Sunucu 36. Türleri: HOLAP karşı MOLAP karşı ROLAP

37. Veri Ambarı Uygulama

Veri Madenciliği 38. Veri Ambarı

39. On-Line Analytical Processing On-Line Analytical Madencilik

Veri Küpü Hesaplama için 40. Yöntemler

Tam Küp Hesaplama için 41. Multiway Dizi Toplama

42. Yıldız-Küp: Dinamik Yıldız ağacı yapı kullanma Iceberg Küplerini Computing

43. Hızlı Yüksek Boyutlu OLAP Shell Fragments Ön hesaplama

Veri küpleri 44. Driven Arama

Çoklu Granularity de 45. Kompleks Toplama: Çok özellik Küpler

46. ​​Özellik Odaklı İndüksiyon

Veri Karakterizasyonu için 47. Özellik Odaklı İndüksiyon

Özellik Odaklı indüksiyon 48. Verimli Uygulanması

49. Madencilik Sınıf Karşılaştırmalar: Farklı Sınıflar arasındaki farkı görme

50. Sık desenler

51. Apriori Algoritması

52. Verimli ve ölçeklenebilir sık ​​itemset üretim yöntemleri

Her konu diyagramlar, denklemler ve daha iyi öğrenme ve hızlı anlayış için grafiksel gösterimleri diğer formları ile tamamlandı.

Veri madenciliği ve Veri Ambarı bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği, AI, Makine öğrenme ve İstatistiksel Computing eğitim kursu ve çeşitli üniversitelerde bilgi teknolojileri ve iş yönetimi lisans programlarının bir parçasıdır.