다운로드 Data Warehouse & Data Mining en Français - v4.0

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물론 모든 게임이나 애플리케이션이 모든 휴대 전화와 호환되는 것은 아닙니다. 게임이나 애플리케이션이 기기에서 사용할 수없는 경우도 있으며 시스템 버전에 따라 다릅니다. Android 운영 체제, 화면 해상도 또는 국가 Google Play에서 액세스를 허용합니다. APKPanda는 다운로드 할 수있는 Android APK 파일을 제공하며 이러한 제한을 고수하지 않습니다.>
Data Warehouse & Data Mining en Français - v4.0 최신 버전은 4.0, 출시일은 2021-01-04이며 크기는 44.9 MB입니다.D-Salhra에서 개발 한 Data Warehouse & Data Mining en Français - v4.0는 Android 버전이 Android 4.0+ 이상이어야합니다. 따라서 필요한 경우 휴대 전화를 업데이트해야합니다.

약 1000 회 다운로드했습니다. 원하는 경우 Android 기기에 개별적으로 다운로드하거나 설치된 앱을 업데이트 할 수 있습니다. 앱을 업데이트하면 최신 기능에 대한 액세스 권한이 부여되고 애플리케이션 보안 및 안정성이 향상됩니다.

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c'est quoi d'abord " Data Warehouse " ? :

Il s'agit d'un type de base de données qui contient une énorme quantité de données destinées à aider à prendre des décisions au sein de l'organisation. Ce type de base de données se caractérise par la conformité de sa structure interne avec ce dont l'utilisateur a besoin à partir des indicateurs et axes d'analyse dans ce que l'on appelle le modèle étoile-étoile, et ses applications: systèmes d'aide à la décision et exploration de données.

Les entrepôts de données contiennent généralement des données historiques qui ont été dérivées et extraites des données des bases de données habituelles utilisées dans les applications sur lesquelles de nombreuses opérations d'entrée et de mise à jour ont lieu, et les entrepôts de données peuvent également contenir des données provenant d'autres sources telles que des fichiers texte et d'autres documents.


c'est quoi " Data Mining " ? :

Il s'agit d'une recherche informatisée et manuelle de la connaissance des données sans hypothèses préalables sur ce que peuvent être ces connaissances. L'exploration de données est également définie comme le processus d'analyse d'une quantité de données (généralement une grande quantité), pour trouver une relation logique qui résume les données d'une nouvelle manière qui est compréhensible et utile au propriétaire des données. Les «modèles» sont appelés relations et données résumées obtenues à partir de l'exploration de données. L'exploration de données traite généralement des données qui ont été obtenues dans un but autre que celui de l'exploration de données (par exemple, une base de données de transactions dans une banque), ce qui signifie que la méthode d'exploration de données n'affecte pas la façon dont les données elles-mêmes sont collectées. C'est l'un des domaines dans lesquels l'exploration de données diffère des statistiques, et pour cela le processus d'exploration de données est appelé processus statistique secondaire. La définition indique également que la quantité de données est généralement importante, mais si la quantité de données est petite, il est préférable d'utiliser des méthodes statistiques régulières pour les analyser.

Lorsque vous traitez un grand volume de données, de nouveaux problèmes surgissent tels que la façon d'identifier les points distincts dans les données, comment analyser les données dans un délai raisonnable et comment décider si une relation apparente reflète un fait dans la nature des données. Habituellement, des données sont extraites qui font partie de l'ensemble des données, où le but est généralement de généraliser les résultats à toutes les données (par exemple, analyser les données actuelles des consommateurs d'un produit afin d'anticiper les demandes futures des consommateurs). L'un des objectifs de l'exploration de données est également de réduire ou de compresser de grandes quantités de données pour exprimer des données simples sans généralisation.