Data mining & Data Warehousing

Data mining & Data Warehousing的最佳应用程序，一分钟内学习一个主题

该应用程序是一本完整的Data mining & Data Warehousing手册，涵盖了重要的主题，注释，材料，新闻和博客。将该应用程序作为计算机科学，AI，数据科学与软件工程计划与业务管理学位课程的参考材料和数字书籍。

这个有用的应用程序列出了200个主题，其中包含详细的注释，图表，方程式，公式和课程材料，主题在5章中列出。该应用必须具有所有计算机科学与工程专业人员和专业人员。

该应用程序提供了快速修订和对重要主题（例如详细的闪存卡说明）的引用，这对于学生或专业人员来说，在考试或面试以进行工作之前，可以轻松且有用。

跟踪您的学习，设置提醒，编辑研究材料，添加喜欢的主题，在社交媒体上分享主题。

您还可以博客有关工程技术，创新，工程初创企业，大学研究工作，研究所更新，您的智能手机或平板电脑课程材料和教育计划的信息链接，或在http://wwwww.engineeringapps.net/。

使用此有用的工程应用程序作为您的教程，数字书籍，课程提纲，课程材料，项目工作的参考指南，并在博客上分享您的观点。

应用程序中涵盖的一些主题是：

1。数据挖掘简介

2。数据体系结构

3。数据软件（DW）

4。关系数据库

5。交易数据库

6。高级数据和信息系统以及高级应用程序

7。数据挖掘功能

8。数据挖掘系统的分类

9。数据挖掘任务原始

10。将数据挖掘系统与数据台系统集成

11。数据挖掘的主要问题

12.数据挖掘的性能问题

13。数据预处理简介

14。描述性数据摘要

15。测量数据的分散

16。基本描述性数据摘要的图形显示

17。数据清洁

18。嘈杂的数据

19。数据清洁过程

20。数据集成和转换

21。数据转换

22。降低数据

23。降低维度

24。减少数字

25。聚类和抽样

26。数据离散和概念层次结构生成

27。分类数据的概念层次结构生成

28。数据仓库简介

29。操作数据库系统和数据仓库之间的差异

30。多维数据模型

31。多维数据模型

32。数据仓库架构

33。数据仓库设计的过程

34。三层数据仓库体系结构

35。数据仓库后端工具和实用程序

36。OLAP服务器的类型：Rolap与Molap与Holap

37。数据仓库实施

38。数据仓库到数据挖掘

39。在线分析处理到在线分析采矿

40。数据立方体计算方法

41。全立方体计算的多线阵列聚合

42。星座：使用动态的星状结构计算冰山立方体

43。快速高维OLAP的预计外壳片段

44。驱动数据立方体的驱动探索

45。多个粒度的复杂聚集：多特征立方体

46。面向属性的诱导

47。以属性为导向的数据表征诱导

48。有效实施面向属性的归纳

49。采矿类比较：区分不同类别

50。频繁的模式

51。Apriori算法

52。有效且可扩展的项目集挖掘方法

每个主题都配有图形表示图，方程式和其他形式的图形表示，以更好地学习和快速理解。

数据挖掘和数据仓库是计算机科学，软件工程，AI，机器学习和统计计算教育课程以及信息技术与业务管理学位课程的一部分。

最新版本7中的新功能