Data mining & Data Warehousing Pro for Android APK

Kirjeldus

Rakendus on täielik andmekaeve ja andmeladu käsiraamat, mis hõlmab kursusel olulisi teemasid, märkmeid, materjale, uudiseid ja ajaveebe. Laadige rakendus alla võrdlusmaterjalina ja digitaalraamatuna arvutiteaduse, AI, andmeteaduse ja tarkvaratehnika programmide ning ärijuhtimise kraadiõppe kursuste jaoks.

See kasulik rakendus loetleb 200 teemat koos üksikasjalike märkmete, diagrammide, võrrandite, valemite ja õppematerjalidega, teemad on loetletud 5 peatükis. Rakendus peab olema kõigile informaatika- ja inseneriõpilastele ning spetsialistidele.

Rakendus pakub kiiret läbivaatamist ja viiteid olulistele teemadele, nagu üksikasjalikud mälukaardimärkmed, mis muudab õpilase või professionaali jaoks kursuse ainekava kiire katmise enne eksameid või tööintervjuu lihtsaks ja kasulikuks.

Jälgige oma õppimist, määrake meeldetuletusi, redigeerige õppematerjali, lisage lemmikteemasid, jagage teemasid sotsiaalmeedias.

Samuti saate oma nutitelefonist või tahvelarvutist või aadressil http://www.engineeringapps.net/ ajaveebi teha inseneritehnoloogia, innovatsiooni, inseneritegevuse alustamise, kolledži uurimistöö, instituudi värskenduste, õppematerjalide ja koolitusprogrammide informatiivsete linkide kohta.

Kasutage seda kasulikku insenerirakendust oma õpetusena, digitaalse raamatuna, õppekava juhendina, kursuse materjalina, projektitööna ja ajaveebis oma seisukohtade jagamiseks.

Mõned rakenduses käsitletavad teemad on järgmised:

1. Sissejuhatus andmekaevesse

2. Andmearhitektuur

3. Andmelaod (DW)

4. Relatsiooniandmebaasid

5. Tehingute andmebaasid

6. Täiustatud andme- ja infosüsteemid ning täiustatud rakendused

7. Andmekaeve funktsioonid

8. Andmekaevesüsteemide klassifikatsioon

9. Andmekaeve ülesande primitiivid

10. Andmekaevesüsteemi integreerimine andmelaosüsteemiga

11. Andmekaevandamise peamised probleemid

12. Andmekaevanduse jõudlusprobleemid

13. Sissejuhatus andmete eeltöötlusse

14. Andmete kirjeldav kokkuvõte

15. Andmete hajumise mõõtmine

16. Põhiliste kirjeldavate andmete kokkuvõtete graafilised kuvad

17. Andmete puhastamine

18. Noisy Data

19. Andmete puhastamise protsess

20. Andmete integreerimine ja teisendamine

21. Andmete teisendamine

22. Andmete vähendamine

23. Mõõtmete vähendamine

24. Arvukuse vähendamine

25. Klasterdamine ja valimi moodustamine

26. Andmete diskretiseerimine ja kontseptsiooni hierarhia genereerimine

27. Kategooriliste andmete kontseptsiooni hierarhia genereerimine

28. Andmeladude tutvustus

29. Operatiivandmebaasisüsteemide ja andmeladude erinevused

30. Mitmemõõtmeline andmemudel

31. Mitmemõõtmeline andmemudel

32. Andmelao arhitektuur

33. Andmelao kujundamise protsess

34. Kolmetasandiline andmelao arhitektuur

35. Andmelao taustatööriistad ja utiliidid

36. OLAP-serverite tüübid: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

37. Andmelao juurutamine

38. Andmehoidla andmekaevandamine

39. On-Line analüütiline töötlemine on-line analüütiliseks kaevandamiseks

40. Andmekuubiku arvutamise meetodid

41. Mitmesuunaline massiivi liitmine täiskuubiku arvutamiseks

42. Star-Cubing: jäämäe kuubikute arvutamine dünaamilise tähepuu struktuuri abil

43. Shelli fragmentide eelarvutamine kiire kõrgmõõtmelise OLAP-i jaoks

44. Andmekuubikute juhitud uurimine

45. Kompleksne liitmine mitme granulaarsusega: mitme funktsiooniga kuubikud

46. ​​Atribuutidele orienteeritud induktsioon

47. Atribuutidele orienteeritud induktsioon andmete iseloomustamiseks

48. Atribuutidele orienteeritud induktsiooni tõhus rakendamine

49. Kaevandusklasside võrdlused: erinevate klasside eristamine

50. Sagedased mustrid

51. Apriori algoritm

52. Tõhusad ja skaleeritavad sageli üksuste komplekti kaevandamise meetodid

Iga teema sisaldab diagramme, võrrandeid ja muid graafilisi esitusviise, et paremini õppida ja kiiremini aru saada.

Andmekaeve ja andmeladu on osa arvutiteaduse, tarkvaratehnika, AI, masinõppe ja statistilise andmetöötluse koolituskursusest ning infotehnoloogia ja ärijuhtimise kraadiõppe programmidest erinevates ülikoolides.