BOOKS - OS AND DB - Data Warehouse and Data Mining Concepts, techniques and real life...
Data Warehouse and Data Mining Concepts, techniques and real life applications - Jugnesh Kumar 2024 EPUB  BOOKS OS AND DB
ECO~14 kg CO²

1 TON

Views
72839

Telegram
 
Data Warehouse and Data Mining Concepts, techniques and real life applications
Author: Jugnesh Kumar
Year: 2024
Pages: 214
Format: EPUB
File size: 10.1 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Book Description: Data Warehouse and Data Mining Concepts, Techniques, and Real-Life Applications In today's fast-paced digital world, data analysis and business intelligence have become critical components of any successful organization. With the ever-increasing amount of data being generated every day, it has become imperative to have a robust system in place to store, manage, and analyze this data effectively. This is where data warehousing and data mining come into the picture. Data warehousing provides a centralized repository of structured data, while data mining utilizes various algorithms and techniques to extract valuable patterns, trends, and insights from large datasets. In this book, we will explore the principles, benefits, and components of data warehousing, differentiating it from traditional databases, and delve into the world of data mining, discovering its secrets with techniques like classification and clustering.
Data Warehouse and Data Mining Concepts, Techniques, and Real-Life ApplicationsВ современном быстро развивающемся цифровом мире анализ данных и бизнес-аналитика стали критически важными компонентами любой успешной организации. С учетом постоянно растущего объема данных, генерируемых с каждым днем, стало обязательным наличие надежной системы для эффективного хранения, управления и анализа этих данных. Именно здесь возникают проблемы хранения данных и интеллектуального анализа данных. Хранилище данных предоставляет централизованный репозиторий структурированных данных, в то время как интеллектуальный анализ данных использует различные алгоритмы и методы для извлечения ценных шаблонов, тенденций и аналитической информации из больших наборов данных. В этой книге мы рассмотрим принципы, преимущества и компоненты хранения данных, отличающие его от традиционных баз данных, и углубимся в мир интеллектуального анализа данных, открывая его секреты с помощью таких методов, как классификация и кластеризация.
Data Warehouse and Data Mining Concepts, Techniques, and Real-Life ApplicationsL'analyse de données et l'analyse d'entreprise numérique en plein essor sont devenues des éléments essentiels de toute organisation réussie. Compte tenu du volume croissant de données générées chaque jour, il est devenu indispensable de disposer d'un système fiable pour stocker, gérer et analyser efficacement ces données. C'est là que se posent les problèmes de stockage et d'exploration de données. L'entrepôt de données fournit un référentiel centralisé de données structurées, tandis que l'exploration de données utilise une variété d'algorithmes et de méthodes pour extraire de précieux modèles, tendances et informations analytiques à partir de grands ensembles de données. Dans ce livre, nous examinerons les principes, les avantages et les composants du stockage qui le distinguent des bases de données traditionnelles et nous approfondirons dans le monde de l'exploration de données en découvrant ses secrets par des méthodes telles que la classification et le regroupement.
Data Warehouse and Data Mining Concepts, Techniques, and Real-Life Applicationsanálisis de datos y el análisis de negocios se han convertido en componentes críticos de cualquier organización exitosa. Dada la cantidad cada vez mayor de datos que se generan cada día, es obligatorio contar con un sistema fiable para almacenar, administrar y analizar estos datos de manera eficiente. Aquí es donde surgen los problemas de almacenamiento y minería de datos. almacén de datos proporciona un repositorio centralizado de datos estructurados, mientras que la minería de datos utiliza una variedad de algoritmos y técnicas para extraer valiosas plantillas, tendencias e información analítica de grandes conjuntos de datos. En este libro abordaremos los principios, ventajas y componentes del almacenamiento de datos que lo diferencian de las bases de datos tradicionales y profundizaremos en el mundo de la minería de datos, descubriendo sus secretos a través de técnicas como la clasificación y clusterización.
Book Descrição: Data Warehouse and Data Mining Concepts, Techniques, e Real-Life ApplicationsB atual mundo digital em desenvolvimento, análise de dados e análise de negócios tornaram-se componentes cruciais para qualquer organização de sucesso. Com o crescente volume de dados gerados a cada dia, tornou-se obrigatório ter um sistema confiável para armazenar, gerenciar e analisar os dados de forma eficiente. É aqui que surgem os problemas de armazenamento e análise inteligente de dados. O Armazém de Dados fornece um repositório centralizado de dados estruturados, enquanto a análise inteligente de dados utiliza vários algoritmos e técnicas para extrair modelos, tendências e informações analíticas valiosas de grandes conjuntos de dados. Neste livro, abordaremos os princípios, benefícios e componentes de armazenamento de dados que o diferenciam dos bancos de dados tradicionais e nos aprofundaremos no mundo da análise inteligente de dados, revelando seus segredos através de técnicas como classificação e clusterização.
Data Warehouse and Data Mining Concept, Techniques, e Real-Life nel mondo digitale in continua evoluzione, l'analisi dei dati e l'analisi aziendale sono diventati componenti critici di ogni organizzazione di successo. Data la crescente quantità di dati generati ogni giorno, è stato necessario disporre di un sistema affidabile per archiviare, gestire e analizzare i dati in modo efficiente. È qui che si verificano i problemi di storage e analisi intelligente dei dati. Lo storage fornisce un repository centralizzato di dati strutturati, mentre l'analisi intelligente dei dati utilizza diversi algoritmi e metodi per recuperare modelli, trend e informazioni analitiche preziose da grandi set di dati. In questo libro esamineremo i principi, i vantaggi e i componenti dello storage che lo distinguono dai database tradizionali e approfondiremo il mondo dell'analisi intelligente dei dati, scoprendo i suoi segreti con metodi quali classificazione e clustering.
Buchbeschreibung: Data Warehouse and Data Mining Concepts, Techniques, and Real-Life ApplicationsIn der heutigen schnelllebigen digitalen Welt sind Datenanalyse und Business Intelligence zu kritischen Bestandteilen jeder erfolgreichen Organisation geworden. Angesichts der ständig wachsenden Datenmenge, die jeden Tag generiert wird, ist ein zuverlässiges System zur effizienten Speicherung, Verwaltung und Analyse dieser Daten unerlässlich geworden. Hier stellen sich die Herausforderungen der Datenspeicherung und des Data Mining. Ein Data Warehouse bietet ein zentrales Repository für strukturierte Daten, während Data Mining eine Vielzahl von Algorithmen und Techniken verwendet, um wertvolle Muster, Trends und Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu extrahieren. In diesem Buch werden wir die Prinzipien, Vorteile und Komponenten der Datenspeicherung untersuchen, die sie von traditionellen Datenbanken unterscheiden, und tiefer in die Welt des Data Mining eintauchen und ihre Geheimnisse durch Techniken wie Klassifizierung und Clustering entdecken.
Książka Opis: Data Warehouse and Data Mining Concepts, Techniki i Real-Life W dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie cyfrowym, analityka danych i inteligencja biznesowa stały się krytycznymi elementami każdej udanej organizacji. Z coraz większą ilością danych generowanych codziennie, konieczne stało się posiadanie niezawodnego systemu do efektywnego przechowywania, zarządzania i analizowania tych danych. W tym miejscu pojawiają się wyzwania związane z przechowywaniem i wydobywaniem danych. Magazyn danych zapewnia scentralizowane repozytorium danych ustrukturyzowanych, podczas gdy eksploracja danych wykorzystuje różnorodne algorytmy i metody do wydobycia cennych wzorów, trendów i spostrzeżeń z dużych zbiorów danych. W tej książce przyglądamy się zasadom, korzyściom i składom, które odróżniają go od tradycyjnych baz danych, i zagłębiamy się w świat eksploracji danych poprzez odblokowanie jego tajemnic za pomocą technik takich jak klasyfikacja i klastrowanie.
תיאור ספרים: מחסן נתונים וקונספט כריית נתונים, טכניקות, וחיים אמיתיים בעולם הדיגיטלי המתפתח במהירות, עם הנפח ההולך וגדל של נתונים הנוצרים בכל יום, זה הפך הכרחי להיות מערכת אמינה כדי לאחסן ביעילות, לנהל, ולנתח את הנתונים האלה. כאן מתעוררים אתגרי אחסון וכריית נתונים. מחסן נתונים מספק מאגר מרכזי של נתונים מובנים, בעוד כריית נתונים משתמשת במגוון אלגוריתמים ושיטות כדי להוציא תבניות, מגמות ותובנות יקרות ערך ממערכות מידע גדולות. בספר זה, אנו בוחנים את העקרונות, היתרונות, ומרכיבי האחסון המבדילים אותו מבסיסי נתונים מסורתיים, ומתעמקים בעולם כריית הנתונים על ידי גילוי סודותיו באמצעות טכניקות כגון סיווג וקיבוצים.''
Kitap Açıklaması: Veri Ambarı ve Veri Madenciliği Kavramları, Teknikleri ve Gerçek Hayat Uygulamaları Günümüzün hızla gelişen dijital dünyasında, veri analitiği ve iş zekası, başarılı bir organizasyonun kritik bileşenleri haline gelmiştir. Her geçen gün artan veri hacmi ile bu verileri verimli bir şekilde depolamak, yönetmek ve analiz etmek için güvenilir bir sisteme sahip olmak zorunlu hale gelmiştir. Depolama ve veri madenciliği zorluklarının ortaya çıktığı yer burasıdır. Bir veri ambarı, yapılandırılmış verilerin merkezi bir deposunu sağlarken, veri madenciliği, büyük veri kümelerinden değerli kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri çıkarmak için çeşitli algoritmalar ve yöntemler kullanır. Bu kitapta, onu geleneksel veritabanlarından ayıran ilkelere, faydalara ve depolama bileşenlerine bakıyoruz ve sınıflandırma ve kümeleme gibi tekniklerle sırlarını açarak veri madenciliği dünyasına giriyoruz.
وصف الكتاب: مستودع البيانات ومفاهيم تعدين البيانات والتقنيات وتطبيقات الحياة الواقعية في عالم اليوم الرقمي سريع التطور، أصبحت تحليلات البيانات وذكاء الأعمال مكونات مهمة لأي منظمة ناجحة. مع تزايد حجم البيانات التي يتم إنشاؤها يوميًا، أصبح من الضروري وجود نظام موثوق به لتخزين هذه البيانات وإدارتها وتحليلها بكفاءة. هذا هو المكان الذي تظهر فيه تحديات التخزين واستخراج البيانات. يوفر مستودع البيانات مستودعًا مركزيًا للبيانات المنظمة، بينما يستخدم تنقيب البيانات مجموعة متنوعة من الخوارزميات والطرق لاستخراج أنماط واتجاهات ورؤى قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة. في هذا الكتاب، ننظر إلى المبادئ والفوائد ومكونات التخزين التي تميزه عن قواعد البيانات التقليدية، ونتعمق في عالم التنقيب عن البيانات من خلال فتح أسراره من خلال تقنيات مثل التصنيف والتجميع.
책 설명: 데이터웨어 하우스 및 데이터 마이닝 개념, 기술 및 실제 Applications에서 오늘날 빠르게 진화하는 디지털 세계에서 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스는 성공적인 조직의 중요한 구성 요소가되었습니다. 매일 점점 더 많은 양의 데이터가 생성됨에 따라이 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 분석 할 수있는 안정적인 시스템을 갖추어야합니다. 스토리지 및 데이터 마이닝 문제가 발생합니다. 데이터 하우스는 구조화 된 데이터의 중앙 집중식 저장소를 제공하는 반면, 데이터 마이닝은 다양한 알고리즘과 방법을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 가치있는 패턴, 트렌드 및 통찰력을 추출합니 이 책에서는 기존 데이터베이스와 구별되는 원리, 혜택 및 스토리지 구성 요소를 살펴보고 분류 및 클러스터링과 같은 기술을 통해 비밀을 해제하여 데이터 마이닝 세계를 탐색합니다.
Book Description: Data Warehouse and Data Mining Concept、 Techniques、 and Real-Life Applications今日、急速に進化するデジタル世界において、データ分析とビジネスインテリジェンスは、あらゆる成功した組織の重要なコンポーネントとなっています。日々増加するデータ量に伴い、このデータを効率的に保存、管理、分析する信頼性の高いシステムが不可欠となっています。ここでストレージとデータマイニングの課題が発生します。データウェアハウスは構造化されたデータの一元化されたリポジトリを提供し、データマイニングはさまざまなアルゴリズムとメソッドを使用して大きなデータセットから貴重なパターン、傾向、洞察を抽出します。本書では、それを従来のデータベースと区別する原則、利点、およびストレージコンポーネントを検討し、分類やクラスタリングなどの手法を通じてその秘密を解き明かしてデータマイニングの世界を掘り下げます。
Book Description:數據倉庫和數據挖掘概念,技術和現實生活應用當今快速發展的數字世界的數據分析和業務分析已成為任何成功組織的關鍵組成部分。由於每天生成的數據量不斷增加,因此必須有一個可靠的系統來有效地存儲,管理和分析這些數據。這就是數據存儲和數據挖掘問題出現的地方。數據倉庫提供了結構化數據的集中存儲庫,而數據挖掘則使用各種算法和方法從大型數據集中提取寶貴的模式,趨勢和分析信息。在本書中,我們將研究將數據存儲與傳統數據庫區分開來的原理、優勢和組成部分,並深入研究數據挖掘世界,通過分類和聚類等技術發現其秘密。

You may also be interested in:

Data Warehouse and Data Mining Concepts, techniques and real life applications
Data Warehouse and Data Mining Concepts, techniques and real life applications
Data Warehouse and Data Mining: Concepts, techniques and real life applications (English Edition)
Deciphering Data Architectures Choosing Between a Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse, and Data Mesh
Deciphering Data Architectures Choosing Between a Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse, and Data Mesh
Data Analytics Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
Data Analytics: Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
Advanced Data Analytics with AWS Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources
Advanced Data Analytics with AWS Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources
Advanced Data Analytics with AWS: Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources (English Edition)
Big Data, Data Mining and Data Science Algorithms, Infrastructures, Management and Security
Data Mining Concepts and Techniques
Quick Start Guide to Azure Data Factory, Azure Data Lake Server, and Azure Data Warehouse
Predictive Analytics and Data Mining Concepts and Practice with RapidMiner
Data Mining Concepts, Models, Methods, and Algorithms, Third Edition
Big data A Guide to Big Data Trends, Artificial Intelligence, Machine Learning, Predictive Analytics, Internet of Things, Data Science, Data Analytics, Business Intelligence, and Data Mining
Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0
Data Mining for Business Analytics Concepts, Techniques and Applications in Python
Text Mining Concepts, Implementation, and Big Data Challenge, 2nd Edition
Data Mining for Business Analytics Concepts, Techniques, and Applications with XLMiner, 3rd Edition
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining: 27th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2023, Osaka, Japan, May 25-28, … Notes in Computer Science Book 13936)
Machine Learning for Business How to Build Artificial Intelligence through Concepts of Statistics, Algorithms, Analysis, and Data Mining
Data Mining Approaches for Big Data and Sentiment Analysis in Social Media
Технологии анализа данных. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP
Data Mining and Exploration From Traditional Statistics to Modern Data Science
Architecting a Modern Data Warehouse for Large Enterprises: Build Multi-cloud Modern Distributed Data Warehouses with Azure and AWS
Big Data, Data Mining, and Machine Learning Value Creation for Business Leaders and Practitioners
Data Modeling with Microsoft Power BI Self-Service and Enterprise Data Warehouse with Power BI (Final Release)
Data Modeling with Microsoft Power BI Self-Service and Enterprise Data Warehouse with Power BI (Final Release)
Handbook of Research on Big Data and the IoT (Advances in Data Mining and Database Management (ADMDM))
Data Mining and Data Warehousing Principles and Practical Techniques
Data Fusion and Data Mining for Power System Monitoring
Data Science and Analytics with Python (Chapman and Hall CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series)
Statistical and Machine-Learning Data Mining Techniques for Better Predictive Modeling and Analysis of Big Data, Third Edition
Statistics, Data Mining and Machine Learning in Astronomy A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data, Updated Ed
Advanced Data Science and Analytics with Python (Chapman and Hall CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series)
Advanced Data Science and Analytics with Python (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series)
Automated Data Analysis Using Excel (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series) Second Edition
Python Machine Learning Discover the Essentials of Machine Learning, Data Analysis, Data Science, Data Mining and Artificial Intelligence Using Python Code with Python Tricks
Data Engineering and Data Science: Concepts and Applications