Data mining & Data Warehousing

Data mining & Data Warehousing的最佳應用程序，一分鐘內學習一個主題

該應用程序是一本完整的Data mining & Data Warehousing手冊，涵蓋了重要的主題，註釋，材料，新聞和博客。將該應用程序作為計算機科學，AI，數據科學與軟件工程計劃與業務管理學位課程的參考材料和數字書籍。

這個有用的應用程序列出了200個主題，其中包含詳細的註釋，圖表，方程式，公式和課程材料，主題在5章中列出。該應用必須具有所有計算機科學與工程專業人員和專業人員。

該應用程序提供了快速修訂和對重要主題（例如詳細的閃存卡說明）的引用，這對於學生或專業人員來說，在考試或面試以進行工作之前，可以輕鬆且有用。

跟踪您的學習，設置提醒，編輯研究材料，添加喜歡的主題，在社交媒體上分享主題。

您還可以博客有關工程技術，創新，工程初創企業，大學研究工作，研究所更新，您的智能手機或平板電腦課程材料和教育計劃的信息鏈接，或在http://wwwww.engineeringapps.net/。

使用此有用的工程應用程序作為您的教程，數字書籍，課程提綱，課程材料，項目工作的參考指南，並在博客上分享您的觀點。

應用程序中涵蓋的一些主題是：

1。數據挖掘簡介

2。數據體系結構

3。數據軟件（DW）

4。關係數據庫

5。交易數據庫

6。高級數據和信息系統以及高級應用程序

7。數據挖掘功能

8。數據挖掘系統的分類

9。數據挖掘任務原始

10。將數據挖掘系統與數據台系統集成

11。數據挖掘的主要問題

12.數據挖掘的性能問題

13。數據預處理簡介

14。描述性數據摘要

15。測量數據的分散

16。基本描述性數據摘要的圖形顯示

17。數據清潔

18。嘈雜的數據

19。數據清潔過程

20。數據集成和轉換

21。數據轉換

22。降低數據

23。降低維度

24。減少數字

25。聚類和抽樣

26。數據離散和概念層次結構生成

27。分類數據的概念層次結構生成

28。數據倉庫簡介

29。操作數據庫系統和數據倉庫之間的差異

30。多維數據模型

31。多維數據模型

32。數據倉庫架構

33。數據倉庫設計的過程

34。三層數據倉庫體系結構

35。數據倉庫後端工具和實用程序

36。 OLAP服務器的類型：Rolap與Molap與Holap

37。數據倉庫實施

38。數據倉庫到數據挖掘

39。在線分析處理到在線分析採礦

40。數據立方體計算方法

41。全立方體計算的多線陣列聚合

42。星座：使用動態的星狀結構計算冰山立方體

43。快速高維OLAP的預計外殼片段

44。驅動數據立方體的驅動探索

45。多個粒度的複雜聚集：多特徵立方體

46。面向屬性的誘導

47。以屬性為導向的數據表徵誘導

48。有效實施面向屬性的歸納

49。採礦類比較：區分不同類別

50。頻繁的模式

51。 Apriori算法

52。有效且可擴展的項目集挖掘方法

每個主題都配有圖形表示圖，方程式和其他形式的圖形表示，以更好地學習和快速理解。

數據挖掘和數據倉庫是計算機科學，軟件工程，AI，機器學習和統計計算教育課程以及信息技術與業務管理學位課程的一部分。

最新版本7中的新功能