کتاب Data Warehouse and Data Mining: Concepts, techniques and real life applications (انبار داده و داده کاوی: مفاهیم، تکنیک ها و کاربردها در زندگی واقعی) مفاهیم و کلیات فناوری‌های ضروری در حوزه تحلیل داده‌ها و هوش تجاری را شرح می‌دهد.
انبار داده یک مخزن متمرکز از داده‌های ساختار یافته را فراهم می‌کند و ذخیره و بازیابی داده‌ها را تسهیل می‌کند. از سوی دیگر، داده کاوی از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلفی برای استخراج الگو‌ها، روند‌ها و بینش‌های ارزشمند از مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کند.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Data Warehouse and Data Mining را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Data Warehouse and Data Mining:
به دنیای پویا انبار داده و داده کاوی خوش آمدید! در عصری که اطلاعات به عنوان طلای جدید مورد احترام قرار می‌گیرد، توانایی مهار، مدیریت و استخراج بینش از مخازن وسیع داده‌ها ضروری شده است.
کتاب Data Warehouse and Data Mining کاوشی در قلمرو‌های ذخیره‌سازی داده و داده کاوی است که به گونه‌ای طراحی شده است که راهنمای جامعی برای مبتدیان و متخصصان باتجربه باشد. این مقاله به اصول اساسی، روش‌شناسی و تکنیک‌های پیشرفته ضروری برای درک، ساخت و استفاده از زیرساخت‌های داده قوی و استخراج دانش ارزشمند از آن می‌پردازد.
انبار داده مفاهیم اساسی ایجاد و مدیریت مخازن متمرکز را معرفی می‌کند و طرحی را برای طراحی سیستم‌های ذخیره‌سازی داده کارآمد ارائه می‌دهد. این پیچیدگی‌های طراحی طرحواره، فرآیند‌های استخراج-تبدیل-بارگذاری (ETL) و استراتژی‌های بهینه‌سازی را پوشش می‌دهد و زمینه‌ای محکم برای ساخت انبار‌های داده متناسب با نیاز‌های مختلف کسب‌وکار فراهم می‌کند.
از سوی دیگر، داده کاوی در زمینه استخراج الگو‌ها، روند‌ها و ارتباطات معنی دار از مجموعه داده‌های گسترده حرکت می‌کند. این الگوریتم‌های مختلف، تکنیک‌های آماری و روش‌های یادگیری ماشینی را که برای کشف بینش‌های پنهان استفاده می‌شوند، روشن می‌کند و به پزشکان قدرت می‌دهد تا هوش عملی را استخراج کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.
بیشتر بخوانید: کتاب Deciphering Data Architectures
فصل ۱: مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی داده‌ها – هدف اصلی این فصل از کتاب Data Warehouse and Data Mining، در مورد ذخیره‌سازی داده‌ها این است که به خوانندگان درک جامعی از جنبه‌ها و اجزای اساسی انبار داده ارائه دهد. هدف آن تعریف انبار داده و هدف آن، بررسی تفاوت‌های بین سیستم‌های مدیریت پایگاه داده و انبار‌های داده، معرفی مفهوم marts داده، تأکید بر اهمیت فراداده، و توضیح مدل داده‌های چند بعدی و طرح‌های مختلف طرحواره است.
فصل ۲: فرآیند و معماری انبار داده – معماری انبار داده برای ذخیره، مدیریت و تجزیه و تحلیل کارآمد حجم زیادی از داده‌های جمع‌آوری شده از منابع مختلف طراحی شده است. هدف این معماری‌ها ارائه چارچوبی ساختاریافته برای سازماندهی و پردازش داده‌ها به گونه‌ای است که هوش تجاری، گزارش‌گیری و تجزیه و تحلیل داده‌ها را تسهیل کند.
فصل ۳ کتاب Data Warehouse and Data Mining: پیاده‌سازی انبار داده – پیاده‌سازی انبار داده شامل مجموعه‌ای متوالی از وظایف حیاتی برای ساخت یک انبار داده عملکردی بر اساس نیاز‌های مشتری است. این شامل مراحل برنامه‌ریزی، جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها، و اقدامات تجاری است که همه به اجرای موفقیت‌آمیز انبار داده کمک می‌کند.
فصل ۴: تعریف و وظیفه داده کاوی – داده کاوی فرآیند کشف الگو‌ها، روابط و بینش‌ها از حجم زیادی از داده‌ها است. این شامل استفاده از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مختلف برای استخراج اطلاعات معنی دار و قابل اجرا از مجموعه داده‌ها است. هدف داده کاوی کشف الگو‌های پنهان، شناسایی روند‌ها و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس دانش کشف شده است.
فصل ۵ کتاب Data Warehouse and Data Mining: زبان‌های پرس و جوی داده کاوی – سیستم داده کاوی DBMiner زبان پرس و جو داده کاوی (DMQL) را معرفی کرد که از زبان پر استفاده ساختار پرس و جو (SQL) مشتق شده است. DMQL برای تسهیل داده کاوی موقت و تعاملی با ارائه دستورات خاص برای تعریف اولیه طراحی شده است. می‌توان آن را هم برای پایگاه‌های داده و هم برای انبار‌های داده اعمال کرد و آن را به زبانی همه کاره برای وظایف داده کاوی تبدیل می‌کند.
فصل ۶: تکنیک‌های داده کاوی – تکنیک‌های داده کاوی روش‌ها و فرآیند‌هایی هستند که برای کشف الگو‌ها، روابط، ناهنجاری‌ها و بینش‌های ارزشمند از مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌شوند.
این تکنیک‌ها برای استخراج اطلاعات و دانش مفید از داده‌ها به کار می‌روند و نقش مهمی در زمینه‌های مختلف از جمله تجارت، مراقبت‌های بهداشتی، مالی و تحقیقات علمی دارند. تکنیک‌های داده کاوی بر اساس مشکل خاص، مجموعه داده‌ها و نتایج مورد نظر انتخاب می‌شوند
فصل ۷ کتاب Data Warehouse and Data Mining: استخراج اشیاء داده پیچیده – استخراج اشیاء داده پیچیده به فرآیند کشف الگو‌ها، ساختار‌ها و بینش‌های ارزشمند در مجموعه داده‌هایی اشاره دارد که حاوی‌اشیاء داده پیچیده و چند بعدی هستند.
این اشیاء داده پیچیده می‌توانند اشکال مختلفی مانند تصاویر، اسناد متنی، سری‌های زمانی، نمودار‌ها یا هر نوع داده دیگری که روابط و ویژگی‌های پیچیده را نشان می‌دهند، داشته باشند. هدف استخراج داده‌های پیچیده استخراج دانش معنادار از این منابع داده‌های متنوع و اغلب بدون ساختار است.
سرفصل‌های کتاب Data Warehouse and Data Mining:
- Cover
- Title Page
- Copyright Page
- Dedication Page
- About the Author
- About the Reviewer
- Acknowledgement
- Preface
- Table of Contents
- 1. Introduction to Data Warehousing
- 2. Data Warehouse Process and Architecture
- 3. Data Warehouse Implementation
- 4. Data Mining Definition and Task
- 5. Data Mining Query Languages
- 6. Data Mining Techniques
- 7. Mining Complex Data Objects
- Index
جهت دانلود کتاب Data Warehouse and Data Mining می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.