La migliore App di Data mining e Data Warehousing, impara un argomento in un minuto
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Alcuni degli argomenti trattati nell'app sono:
1. Introduzione al data mining
2. Architettura dei dati
3. Data-Warehouse (DW)
4. Database relazionali
5. Database transazionali
6. Sistemi avanzati di informazione e dati e applicazioni avanzate
7. Funzionalità di data mining
8. Classificazione dei sistemi di data mining
9. Primitive dell'attività di data mining
10. Integrazione di un sistema di data mining con un sistema DataWarehouse
11. Problemi principali nel data mining
12. Problemi di prestazioni nel data mining
13. Introduzione al Preprocesso dei dati
14. Riepilogo dei dati descrittivi
15. Misurare la dispersione dei dati
16. Rappresentazioni grafiche dei riepiloghi dei dati descrittivi di base
17. Pulizia dei dati
18. Dati rumorosi
19. Processo di pulizia dei dati
20. Integrazione e trasformazione dei dati
21. Trasformazione dei dati
22. Riduzione dei dati
23. Riduzione della dimensionalità
24. Riduzione della numerosità
25. Clustering e campionamento
26. Discretizzazione dei dati e generazione della gerarchia concettuale
27. Generazione di gerarchia concettuale per dati categoriali
28. Introduzione ai data warehouse
29. Differenze tra i sistemi di database operativi e i data warehouse
30. Un modello di dati multidimensionale
31. Un modello di dati multidimensionale
32. Architettura del data warehouse
33. Il processo di progettazione del data warehouse
34. Un'architettura a tre livelli di data warehouse
35. Strumenti e utilità di back-end del data warehouse
36. Tipi di server OLAP: ROLAP rispetto a MOLAP rispetto a HOLAP
37. Implementazione del data warehouse
38. Data Warehousing to Data Mining
39. Elaborazione analitica in linea a mining analitico in linea
40. Metodi per il calcolo del cubo di dati
41. Aggregazione di array multiway per il calcolo del cubo completo
42. Cubetti di stelle: cubi di iceberg informatici che utilizzano una struttura di albero stellare dinamica
43. Frammenti di shell pre-computing per OLAP veloce e ad alta dimensione
44. Esplorazione guidata di cubi di dati
45. Aggregazione complessa a granularità multipla: Cubi multifunzione
46. Induzione orientata agli attributi
47. Induzione orientata agli attributi per la caratterizzazione dei dati
48. Implementazione efficiente di induzione orientata agli attributi
49. Confronti di classi di attività minerarie: discriminazione tra classi diverse
50. Modelli frequenti
51. L'algoritmo di Apriori
52. Metodi di estrazione di articoli frequentemente efficienti e scalabili
Ogni argomento è completo di diagrammi, equazioni e altre forme di rappresentazioni grafiche per un migliore apprendimento e una rapida comprensione.
Data mining e Data Warehousing fanno parte di corsi di informatica, ingegneria del software, AI, apprendimento delle macchine e calcolo statistico e corsi di informatica e gestione aziendale in varie università.