Unduh Data mining & Data Warehousing di PC Dengan Emulator GameLoop

Data mining & Data Warehousing di PC

Data mining & Data Warehousing, berasal dari pengembang Engineering Wale Baba, berjalan di sistem Android di masa lalu.

Sekarang, Anda dapat memainkan Data mining & Data Warehousing di PC dengan GameLoop dengan lancar.

Unduh di perpustakaan GameLoop atau hasil pencarian. Tidak ada lagi memperhatikan baterai atau panggilan frustasi pada waktu yang salah lagi.

Nikmati saja Data mining & Data Warehousing PC di layar besar secara gratis！

Data mining & Data Warehousing Pengantar

Aplikasi ini adalah buku pegangan gratis lengkap Data mining & Data Warehousing yang mencakup topik penting, catatan, materi kursus.

Aplikasi Data mining & Data Warehousing ini mencantumkan 200 topik dengan catatan rinci, diagram, persamaan, rumus & materi kursus, topiknya tercantum dalam 5 bab. Aplikasi ini harus dimiliki untuk semua mahasiswa ilmu komputer & teknik.

Aplikasi ini dirancang untuk pembelajaran cepat, revisi, referensi pada saat ujian dan wawancara.

Aplikasi ini mencakup sebagian besar topik terkait dan penjelasan terperinci dengan semua topik dasar.

Beberapa topik yang tercakup dalam aplikasi data warehousing dan data mining adalah:

1. Pengantar Penambangan Data

2. Arsitektur Data

3. Gudang Data (DW)

4. Basis Data Relasional

5. Basis Data Transaksional

6. Sistem Data dan Informasi Tingkat Lanjut dan Aplikasi Tingkat Lanjut

7. Fungsionalitas Penambangan Data

8. Klasifikasi Sistem Data Mining

9. Tugas Penambangan Data Primitif

10. Integrasi Sistem Data Mining dengan Sistem Data Warehouse

11. Masalah Utama dalam Penambangan Data

12. Masalah kinerja dalam Penambangan Data

13. Pengantar Praproses Data

14. Peringkasan Data Deskriptif

15. Mengukur Dispersi Data

16. Tampilan Grafis Ringkasan Data Deskriptif Dasar

17. Pembersihan Data

18. Data Bising

19. Proses Pembersihan Data

20. Integrasi dan Transformasi Data

21. Transformasi Data

22. Pengurangan Data

23. Pengurangan Dimensi

24. Pengurangan Jumlah

25. Pengelompokan dan Pengambilan Sampel

26. Diskritisasi Data dan Pembuatan Hirarki Konsep

27. Pembuatan Hirarki Konsep untuk Data Kategoris

28. Pengantar Data warehouse

29. Perbedaan antara Sistem Basis Data Operasional dan Gudang Data

30. Model Data Multidimensi

31. Model Data Multidimensi

32. Arsitektur Gudang Data

33. Proses Desain Data Warehouse

34. Arsitektur Gudang Data Tiga Tingkat

35. Alat dan Utilitas Back-End Gudang Data

36. Jenis Server OLAP: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

37. Implementasi Gudang Data

38. Data Warehousing ke Data Mining

39. Pemrosesan Analitik On-Line ke Penambangan Analitik On-Line

40. Metode untuk Komputasi Kubus Data

41. Agregasi Array Multiway untuk Komputasi Kubus Penuh

42. Star-Cubing: Menghitung Kubus Gunung Es Menggunakan Struktur Pohon Bintang Dinamis

43. Fragmen Shell Pra-komputasi untuk OLAP Dimensi Tinggi yang Cepat

44. Eksplorasi Didorong Data Cubes

45. Agregasi Kompleks di Beberapa Granularitas: Kubus Multi fitur

46. ​​Induksi Berorientasi Atribut

47. Induksi Berorientasi Atribut untuk Karakterisasi Data

48. Implementasi Efisien Induksi Berorientasi Atribut

49. Perbandingan Kelas Penambangan: Membedakan Kelas yang Berbeda

50. Pola yang sering

51. Algoritma Apriori

52. Metode penambangan item yang efisien dan skalabel

Semua topik tidak dicantumkan karena keterbatasan karakter.

Fitur :

* Bab bijak lengkap Topik

* Tata Letak UI yang Kaya

* Mode Baca Nyaman

* Topik Ujian Penting

* Antarmuka Pengguna yang sangat sederhana

* Menutupi Sebagian Besar Topik

* Satu klik dapatkan terkait Semua Buku

* Konten yang Dioptimalkan Seluler

* Gambar yang Dioptimalkan Seluler

Aplikasi ini akan berguna untuk referensi cepat. Revisi semua konsep dapat diselesaikan dalam beberapa jam menggunakan aplikasi ini.

Data mining & Data Warehousing adalah bagian dari kursus pendidikan ilmu komputer, rekayasa perangkat lunak, AI, Pembelajaran Mesin & Komputasi Statistik dan program gelar teknologi informasi & manajemen bisnis di berbagai universitas.

Alih-alih memberi kami peringkat yang lebih rendah, silakan kirim pertanyaan, masalah, dan beri kami Peringkat dan Saran yang berharga kepada kami, sehingga kami dapat mempertimbangkannya untuk Pembaruan di Masa Depan. Kami akan dengan senang hati menyelesaikannya untuk Anda.