ดาวน์โหลด Data mining & Data Warehousing บนพีซีด้วย GameLoop Emulator

Data mining & Data Warehousing บน PC

Data mining & Data Warehousing มาจากผู้พัฒนา Engineering Wale Baba ที่เคยรันบนระบบปฏิบัติการ Android มาก่อน

ตอนนี้คุณสามารถเล่น Data mining & Data Warehousing บนพีซีด้วย GameLoop ได้อย่างราบรื่น

ดาวน์โหลดในไลบรารี GameLoop หรือผลการค้นหา ไม่ต้องสนใจแบตเตอรี่หรือโทรผิดเวลาอีกต่อไป

เพียงเพลิดเพลินกับ Data mining & Data Warehousing PC บนหน้าจอขนาดใหญ่ฟรี！

Data mining & Data Warehousing บทนำ

แอพนี้เป็นคู่มือฟรีที่สมบูรณ์ของการทำเหมืองข้อมูลและคลังข้อมูล ซึ่งครอบคลุมหัวข้อสำคัญ บันทึกย่อ สื่อการสอนในหลักสูตร

แอป Data mining & Data Warehousing นี้แสดงรายการ 200 หัวข้อพร้อมบันทึกโดยละเอียด ไดอะแกรม สมการ สูตร & เนื้อหาหลักสูตร หัวข้อมีการระบุไว้ใน 5 บท แอพนี้ต้องมีสำหรับนักศึกษาวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตร์ทุกคน

แอพนี้ออกแบบมาเพื่อการเรียนรู้ การแก้ไข การอ้างอิงในเวลาของการสอบและการสัมภาษณ์อย่างรวดเร็ว

แอพนี้ครอบคลุมหัวข้อที่เกี่ยวข้องส่วนใหญ่และคำอธิบายโดยละเอียดพร้อมหัวข้อพื้นฐานทั้งหมด

บางหัวข้อที่ครอบคลุมในแอพคลังข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลคือ:

1. ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูล

2. สถาปัตยกรรมข้อมูล

3. คลังข้อมูล (DW)

4. ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

5. ฐานข้อมูลธุรกรรม

6. ระบบข้อมูลและสารสนเทศขั้นสูงและแอปพลิเคชันขั้นสูง

7. ฟังก์ชันการทำเหมืองข้อมูล

8. การจำแนกประเภทของระบบการทำเหมืองข้อมูล

9. งานเหมืองข้อมูลเบื้องต้น

10. การบูรณาการระบบการทำเหมืองข้อมูลกับระบบคลังข้อมูล

11. ประเด็นสำคัญในการทำเหมืองข้อมูล

12. ปัญหาด้านประสิทธิภาพในการทำเหมืองข้อมูล

13. ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

14. การสรุปข้อมูลเชิงพรรณนา

15. การวัดการกระจายของข้อมูล

16. การแสดงกราฟิกของบทสรุปข้อมูลเชิงพรรณนาเบื้องต้น

17. การล้างข้อมูล

18. ข้อมูลที่มีเสียงดัง

19. กระบวนการล้างข้อมูล

20. การบูรณาการและการแปลงข้อมูล

21. การแปลงข้อมูล

22. การลดข้อมูล

23. การลดมิติ

24. ลดจำนวน

25. การจัดกลุ่มและการสุ่มตัวอย่าง

26. การแยกส่วนข้อมูลและการสร้างลำดับชั้นแนวคิด

27. การสร้างลำดับชั้นแนวคิดสำหรับข้อมูลหมวดหมู่

28. ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับคลังข้อมูล

29. ความแตกต่างระหว่างระบบฐานข้อมูลปฏิบัติการและคลังข้อมูล

30. โมเดลข้อมูลหลายมิติ

31. โมเดลข้อมูลหลายมิติ

32. สถาปัตยกรรมคลังข้อมูล

33. ขั้นตอนการออกแบบคลังข้อมูล

34. สถาปัตยกรรมคลังข้อมูลสามชั้น

35. เครื่องมือและยูทิลิตี้แบ็คเอนด์ของ Data Warehouse

36. ประเภทของเซิร์ฟเวอร์ OLAP: ROLAP กับ MOLAP กับ HOLAP

37. การใช้งานคลังข้อมูล

38. คลังข้อมูลเพื่อทำเหมืองข้อมูล

39. การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์สู่การทำเหมืองวิเคราะห์ออนไลน์

40. วิธีการคำนวณ Data Cube

41. การรวม Multiway Array สำหรับการคำนวณคิวบ์แบบเต็ม

42. Star-Cubing: การคำนวณลูกบาศก์ภูเขาน้ำแข็งโดยใช้โครงสร้างไดนามิกสตาร์ทรี

43. Pre-computing Shell Fragment สำหรับ OLAP . ที่มีมิติสูงอย่างรวดเร็ว

44. ขับเคลื่อนการสำรวจลูกบาศก์ข้อมูล

45. การรวมที่ซับซ้อนที่หลายรายละเอียด: ลูกบาศก์หลายฟีเจอร์

46. ​​การเหนี่ยวนำเชิงคุณลักษณะ

47. การเหนี่ยวนำเชิงคุณลักษณะสำหรับการกำหนดลักษณะข้อมูล

48. การดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพของการเหนี่ยวนำเชิงคุณลักษณะ

49. การเปรียบเทียบระดับการขุด: การเลือกปฏิบัติระหว่างประเภทที่แตกต่างกัน

50. รูปแบบที่ใช้บ่อย

51. อัลกอริทึม Apriori

52. วิธีการขุดแยกรายการที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้บ่อยครั้ง

หัวข้อทั้งหมดไม่อยู่ในรายการเนื่องจากข้อจำกัดของอักขระ

คุณสมบัติ :

* บทที่ฉลาดสมบูรณ์หัวข้อ

* เค้าโครง UI ที่หลากหลาย

* โหมดอ่านที่สะดวกสบาย

* หัวข้อการสอบที่สำคัญ

* ส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่ง่ายมาก

* ครอบคลุมหัวข้อส่วนใหญ่

* คลิกเดียวรับหนังสือทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง

* เนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับมือถือ

* รูปภาพที่ปรับให้เหมาะกับมือถือ

แอพนี้มีประโยชน์สำหรับการอ้างอิงอย่างรวดเร็ว การแก้ไขแนวคิดทั้งหมดสามารถทำได้ภายในไม่กี่ชั่วโมงโดยใช้แอพนี้

การทำเหมืองข้อมูลและคลังข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ AI หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องและคอมพิวเตอร์ทางสถิติ และหลักสูตรปริญญาด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการจัดการธุรกิจในมหาวิทยาลัยต่างๆ

แทนที่จะให้คะแนนเราที่ต่ำกว่า โปรดส่งอีเมลถึงข้อสงสัย ปัญหา และให้คะแนนและข้อเสนอแนะที่มีค่าแก่เรา เพื่อให้เราสามารถพิจารณาสำหรับการอัปเดตในอนาคต เรายินดีที่จะแก้ปัญหาให้กับคุณ