Tải về Data Warehouse & Data Mining en Français - v4.0

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Và tất nhiên bạn biết rằng, không phải trò chơi hoặc ứng dụng nào cũng tương thích cho tất cả các điện thoại. Trò chơi hoặc ứng dụng đôi khi không khả dụng với thiết bị của bạn, nó phụ thuộc vào phiên bản hệ điều hành Android, độ phân giải màn hình hoặc các quốc gia mà Google Play cho phép truy cập. Đó là lý do tại sao APKPanda cung cấp các tệp Android APK để bạn tải xuống và không dính vào các hạn chế này.

Data Warehouse & Data Mining en Français - v4.0 phiên bản mới nhất là 4.0, ngày phát hành 2021-01-04, và có dung lượng 44.9 MB.Phát triển bởi D-Salhra, Data Warehouse & Data Mining en Français - v4.0 cần bản Android tối thiểu là Android 4.0+. Do đó bạn phải cập nhật điện thoại của mình nếu cần thiết.

Được tải khá nhiều, khoảng 1000 lượt tải được. Bạn có thể cập nhật các ứng dụng đã được tải xuống hoặc cài riêng lẻ trên thiết bị Android nếu bạn muốn. Cập nhật ứng dụng của bạn cung cấp cho bạn quyền truy cập vào các tính năng mới nhất và cải thiện tính bảo mật và ổn định của ứng dụng.

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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.