Data mining & Data Warehousing

L'application est un guide complet et gratuit de l'exploitation minière de données et d'entreposage de données qui couvrent des sujets importants, des notes, des matériaux, des nouvelles et des blogs sur le parcours. Téléchargez l'application en tant que matériau de référence et livre numérique pour les sciences informatiques, l'IA, la science et logiciels des données des programmes d'ingénierie et des cursus de gestion d'entreprise.Cette application utile répertorie 200 sujets avec des notes détaillées, des diagrammes, des équations, des formules et le matériel de cours, les sujets sont répertoriés dans 5 chapitres. L'application est indispensable pour toutes les sciences et d'ingénierie informatiques étudiants et professionnels.L'application fournit une révision rapide et référence aux sujets importants comme une des notes détaillées de cartes flash, il est facile et utile pour l'étudiant ou un professionnel pour couvrir le programme du cours rapidement avant un examen ou entretien pour des emplois.Suivi de votre apprentissage, définir des rappels, modifier le matériel d'étude, ajouter des sujets préférés, partagez les sujets sur les médias sociaux.Vous pouvez également un blog sur la technologie de l'ingénierie, l'innovation, le démarrage de l'ingénierie, des travaux de recherche de l'université, des mises à jour de l'institut, des liens d'information sur le matériel de cours et des programmes d'éducation à partir de votre smartphone ou tablette ou à http://www.engineeringapps.net/.Utilisez cette application d'ingénierie utile en tant que votre tutoriel, livre numérique, un guide de référence pour les syllabus, matériel de cours, le travail de projet, de partager vos points de vue sur le blog.Certains des sujets abordés dans l'application sont:1. Introduction à l'exploitation minière de données2. Architecture de données3. Données-Warehouses (DW)4. Bases de données relationnelles5. Bases de données transactionnelles6. Données et Systèmes d'information avancées et applications avancéesFonctionnalités 7. Data Mining8. Classification des données Mining Systems9. Données Tâche Primitives Mining10. Intégration d'un système d'exploitation des données avec un système DataWarehouse11. Principales questions en Data Mining12. Les problèmes de performances dans Data Mining13. Introduction aux données PreprocessSummarization 14. Données descriptives15. Mesure de la dispersion des données16. Affiche graphiques des résumés de base de données descriptives17. Nettoyage des données18. Noisy donnéesProcessus 19. Nettoyage des donnéesIntégration de données 20. Transformation et21. Transformation des données22. Réduction des données23. Réduction de dimensionnalité24. numérosité Réduction25. Clustering et d'échantillonnage26. Les données Discrétisation et Concept Hiérarchie Génération27. Concept Hiérarchie Génération pour données catégorielles28. Introduction aux entrepôts de données29. Les différences entre les systèmes de bases de données opérationnelles et entrepôts de donnéesModèle 30. Données multidimensionnellesModèle 31. Données multidimensionnelles32. Data Warehouse architecture33. Le processus de l'entrepôt de données de conception34. A Trois-Tier Data Warehouse architecture35. Outils et utilitaires Data Warehouse Back-End36. Types de serveurs OLAP: ROLAP contre MOLAP contre HOLAP37. Data Warehouse Application38. Data Warehousing de Data Mining39. On-Line Analytical Processing pour On-Line Analytical Mining40. Méthodes de données Cube Calcul41. Multiway Agrégation Array pour Cube complet de calcul42. Star-Cubing: Informatique Iceberg Cubes en utilisant une structure dynamique Star-tree43. Pré-calcul Shell Fragments pour Fast Haute-dimensionnelle OLAP44. Exploration Driven de cubes de données45. Agrégation complexe à granularité multiple: caractéristiques Cubes multi46. ​​Induction Attribute-Oriented47. Induction Attribute-Oriented pour la caractérisation des données48. La mise en œuvre efficace de l'induction de l'attribut Orienté49. Comparaisons de classe Mining: entre différentes classes50. Les motifs fréquents51. Le Apriori Algorithme52. méthodes d'exploitation souvent itemset efficaces et évolutivesChaque sujet est complet avec des diagrammes, des équations et d'autres formes de représentations graphiques pour un meilleur apprentissage et la compréhension rapide.L'exploration de données et d'entreposage de données fait partie de la science informatique, génie logiciel, AI, Apprentissage automatique et informatique statistique de cours de formation et des programmes de diplôme en technologie de l'information et la gestion des affaires dans diverses universités.