Data mining & Data Warehousing

數據挖掘數據倉庫手冊，一分鐘學會一個話題

該應用程序是一本完整的免費數據挖掘和數據倉庫手冊，涵蓋課程中的重要主題、筆記和材料。

這個數據挖掘和數據倉庫應用程序列出了 200 個主題，並附有詳細的註釋、圖表、方程式、公式和課程資料，這些主題在 5 個章節中列出。該應用程序是所有計算機科學與工程專業學生必備的。

該應用程序專為考試和麵試時的快速學習、修訂、參考而設計。

這個應用程序涵蓋了大部分相關主題和所有基礎主題的詳細解釋。

數據倉庫和數據挖掘應用程序涵蓋的一些主題是：

一、數據挖掘簡介

2. 數據架構

3. 數據倉庫（DW）

4. 關係數據庫

5. 事務數據庫

6. 先進的數據和信息系統和先進的應用

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. 數據挖掘系統與數據倉庫系統的集成

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. 描述性數據匯總

15. 測量數據的分散性

16. 基本描述性數據摘要的圖形顯示

17. 數據清洗

18. 嘈雜的數據

19. 數據清洗過程

20. 數據整合與轉換

21. 數據轉換

22. 數據縮減

23. 降維

24. 數量減少

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. 操作數據庫系統和數據倉庫的區別

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 與 HOLAP

37. 數據倉庫實現

38. 數據倉庫到數據挖掘

39. 在線分析處理到在線分析挖掘

40. 數據立方體計算方法

41. 用於全立方體計算的多路數組聚合

42. Star-Cubing：使用動態星樹結構計算冰山立方體

43. 用於快速高維 OLAP 的預計算外殼片段

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. 面向屬性歸納的高效實現

49. 挖掘類比較：區分不同類

50. 頻繁模式

51. Apriori 算法

52. 高效且可擴展的頻繁項集挖掘方法

由於字數限制，未列出所有主題。

特徵 ：

*章節明智的完整主題

* 豐富的 UI 佈局

* 舒適的閱讀模式

* 重要的考試題目

* 非常簡單的用戶界面

*涵蓋大部分主題

* 一鍵獲取相關全書

* 移動優化內容

*移動優化圖像

這個應用程序將有助於快速參考。使用這個應用程序可以在幾個小時內完成所有概念的修改。

數據挖掘和數據倉庫是各大學計算機科學、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商業管理學位課程的一部分。

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