| 文件类型 | APK |
|---|---|
| 版 | 1 |
| 发行人 | EngineeringApps |
| 发布日期 | 2020年5月16日 |
| 添加日期 | 2020年5月16日 |
| 操作系统要求 | Android |
| 要求 | Requires Android 4.0 and up |
| 下载总数 | 0 |
| 价钱 | $5.00 |
描述
该应用程序是一本完整的数据挖掘和数据仓库手册，涵盖课程中的重要主题、笔记、材料、新闻和博客。下载该应用程序作为计算机科学、人工智能、数据科学和软件工程课程和商业管理学位课程的参考资料和数字书籍。
这个有用的应用程序列出了 200 个主题，并附有详细的注释、图表、方程式、公式和课程资料，这些主题在 5 个章节中列出。该应用程序是所有计算机科学与工程专业的学生和专业人士必备的。
该应用程序提供了对重要主题的快速修订和参考，例如详细的闪存卡笔记，它使学生或专业人士在考试或工作面试之前快速涵盖课程大纲变得容易和有用。
跟踪您的学习、设置提醒、编辑学习资料、添加喜欢的主题、在社交媒体上分享主题。
您还可以通过智能手机或平板电脑或在 http://www.engineeringapps.net/ 上撰写有关工程技术、创新、工程初创公司、大学研究工作、研究所更新、课程材料和教育计划的信息链接的博客。
使用这个有用的工程应用程序作为您的教程、数字书籍、教学大纲、课程材料、项目工作的参考指南，在博客上分享您的观点。
该应用程序中涵盖的一些主题是：
一、数据挖掘简介
2. 数据架构
3. 数据仓库（DW）
4. 关系数据库
5. 事务数据库
6. 先进的数据和信息系统和先进的应用
7. 数据挖掘功能
8. 数据挖掘系统的分类
9. 数据挖掘任务原语
10. 数据挖掘系统与数据仓库系统的集成
11. 数据挖掘中的主要问题
12. 数据挖掘中的性能问题
13. 数据预处理简介
14. 描述性数据汇总
15. 测量数据的分散性
16. 基本描述性数据摘要的图形显示
17. 数据清洗
18. 嘈杂的数据
19. 数据清洗过程
20. 数据整合与转换
21. 数据转换
22. 数据缩减
23. 降维
24. 数量减少
25. 聚类和抽样
26. 数据离散化和概念层次生成
27. 分类数据的概念层次生成
28. 数据仓库简介
29. 操作数据库系统和数据仓库的区别
30. 多维数据模型
31. 多维数据模型
32. 数据仓库架构
33. 数据仓库设计过程
34. 三层数据仓库架构
35. 数据仓库后端工具和实用程序
36. OLAP 服务器的类型：ROLAP 与 MOLAP 与 HOLAP
37. 数据仓库实现
38. 数据仓库到数据挖掘
39. 在线分析处理到在线分析挖掘
40. 数据立方体计算方法
41. 用于全立方体计算的多路数组聚合
42. Star-Cubing：使用动态星树结构计算冰山立方体
43. 用于快速高维 OLAP 的预计算外壳片段
44. 数据立方体的驱动探索
45. 多粒度的复杂聚合：多特征立方体
46. 面向属性的归纳
47. 面向属性的数据表征归纳
48. 面向属性归纳的高效实现
49. 挖矿类比较：区分不同的类
50. 频繁模式
51. Apriori 算法
52. 高效且可扩展的频繁项集挖掘方法
每个主题都配有图表、方程式和其他形式的图形表示，以便更好地学习和快速理解。
数据挖掘和数据仓库是各大学计算机科学、软件工程、人工智能、机器学习和统计计算教育课程以及信息技术和商业管理学位课程的一部分。
