數據挖掘和數據倉庫的最佳應用程序，在一分鐘內學習一個主題
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應用程序中涵蓋的一些主題包括：
1.數據挖掘簡介
2.數據架構
3.數據倉庫（DW）
4.關係數據庫
5.交易數據庫
6.高級數據和信息系統和高級應用程序
7.數據挖掘功能
8.數據挖掘系統的分類
9.數據挖掘任務原語
10.數據挖掘系統與DataWarehouse系統的集成
11.數據挖掘中的主要問題
12.數據挖掘中的性能問題
13.數據預處理簡介
14.描述性數據摘要
15.衡量數據的分散
16.基本描述性數據摘要的圖形顯示
17.數據清理
18.嘈雜的數據
19.數據清理過程
20.數據整合與轉型
21.數據轉換
22.數據減少
23.減少維度
24.減少數量
25.聚類和抽樣
26.數據離散化和概念層次生成
27.分類數據的概念層次生成
28.數據倉庫簡介
29.業務數據庫系統和數據倉庫之間的差異
30.多維數據模型
31.多維數據模型
32.數據倉庫架構
33.數據倉庫設計過程
34.三層數據倉庫架構
35.數據倉庫後端工具和實用程序
36. OLAP服務器的類型：ROLAP與MOLAP和HOLAP
37.數據倉庫實施
38.數據倉庫到數據挖掘
39.在線分析採礦的在線分析處理
40.數據立方體計算的方法
41.完整立方體計算的多路陣列聚合
42. Star-Cubing：使用動態星樹結構計算冰山立方體
43.為快速高維OLAP預先計算Shell碎片
44.數據立方體的驅動探索
45.多粒度的複雜聚合：多特徵立方體
46.面向屬性的歸納
47.面向屬性的數據表徵歸納
48.有效實現面向屬性的歸納
49.挖掘類比較：不同類之間的區分
50.頻繁的模式
51. Apriori算法
52.高效且可擴展的頻繁項目集挖掘方法
每個主題都包含圖表，方程式和其他形式的圖形表示，以便更好地學習和快速理解。
數據挖掘和數據倉庫是各大學的計算機科學，軟件工程，人工智能，機器學習和統計計算教育課程以及信息技術和企業管理學位課程的一部分。