Data mining & Data Warehousing

Manuale sul Data Mining Data Warehousing, impara un argomento in un minuto

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L'App è pensata per l'apprendimento veloce, le revisioni, le referenze al momento degli esami e dei colloqui.

Questa app copre la maggior parte degli argomenti correlati e una spiegazione dettagliata con tutti gli argomenti di base.

Alcuni degli argomenti trattati nell'app di data warehousing e data mining sono:

1. Introduzione al data mining

2. Architettura dei dati

3. Data-Warehouse (DW)

4. Banche dati relazionali

5. Banche dati transazionali

6. Sistemi avanzati di dati e informazioni e applicazioni avanzate

7. Funzionalità di data mining

8. Classificazione dei sistemi di data mining

9. Primitive delle attività di data mining

10. Integrazione di un Sistema di Data Mining con un Sistema di Data Warehouse

11. Principali problemi nel data mining

12. Problemi di prestazioni nel data mining

13. Introduzione alla preelaborazione dei dati

14. Riepilogo dei dati descrittivi

15. Misurare la dispersione dei dati

16. Visualizzazioni grafiche di riepiloghi di 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 di gerarchie di concetti

27. Generazione di gerarchie di concetti per dati categoriali

28. Introduzione ai Data warehouse

29. Differenze tra sistemi di database operativi e 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 di data warehouse a tre livelli

35. Strumenti e utilità di back-end di Data Warehouse

36. Tipi di server OLAP: ROLAP contro MOLAP contro HOLAP

37. Implementazione del data warehouse

38. Dal data warehousing al data mining

39. Elaborazione analitica in linea per l'estrazione analitica in linea

40. Metodi per il calcolo del cubo di dati

41. Aggregazione di array a più vie per il calcolo del cubo completo

42. Star-Cubing: calcolo di cubi di iceberg utilizzando una struttura dinamica ad albero di stelle

43. Frammenti di shell pre-calcolo per OLAP veloce ad alta dimensione

44. Esplorazione guidata di cubi di dati

45. Aggregazione complessa a granularità multipla: cubi multifunzionali

46. ​​Induzione orientata agli attributi

47. Induzione orientata agli attributi per la caratterizzazione dei dati

48. Implementazione efficiente dell'induzione orientata agli attributi

49. Confronti tra classi minerarie: discriminazione tra classi diverse

50. Schemi frequenti

51. L'algoritmo Apriori

52. Metodi di mining di set di elementi di frequente efficienti e scalabili

Tutti gli argomenti non sono elencati a causa di limitazioni di carattere.

Caratteristiche :

* Argomenti completi a livello di capitolo

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Data mining e Data Warehousing fanno parte di corsi di informatica, ingegneria del software, intelligenza artificiale, apprendimento automatico e informatica statistica e corsi di laurea in informatica e gestione aziendale in varie università.

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