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搜索资源列表

  1. 数据立方体高效计算方法研究与实现数据立方体高效计算方法研究与实现

  2. 数据立方体高效计算方法研究与实现数据立方体高效计算方法研究与实现数据立方体高效计算方法研究与实现数据立方体高效计算方法研究与实现数据立方体高效计算方法研究与实现

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-10
    • 文件大小：675840
    • 提供者：icon6660

  1. 《数据仓库基础》Data Warehousing Fundamentals

  2. 一本难得的面向数据仓库项目实施、管理的书。不管是需求、设计、还是项目实施 都非常有用。大小为76M，切割为5块

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-18
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：zhengtao613

  1. 基于数据仓库和SOA的地学数据集成与应用的关键技术研究.nh

  2. 吉林大学博士论文 本文将地学领域迫切希望将多源、异构、分散、多维的地学数据集成起来 并提供应用服务作为研究对象，深入研究了实现地学空间数据集成与应用集成 两个层面的相关技术。主要包括地学空间数据仓库、地学数据ETL、一体化存 储的地学数据模型映射、多维地学空间数据立方体、SOA框架、服务模型映射、 空间数据与属性数据有机集成、基于知识的岩性判别和蒸发岩沉积韵律旋回、 基于服务的共享机制优化、空间数据分析等。本文的主要贡献有如下五个方面: 1.首次系统化地提出了从数据集成到应用集成、地学数据处理

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-04-09
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：solarhughie

  1. 数据挖掘--概念与技术

  2. 目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？.............................................................

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：huanghyw

  1. 数据立方体紧凑综述好东西

  2. 数据立方体紧凑综述，很好的东西，刚快来下载

  3. 所属分类：Access

    • 发布日期：2011-05-14
    • 文件大小：494592
    • 提供者：sino00748064

  1. 数据挖掘的复习总结（ APRIORI算法 ，OLAP操作）

  2. 数据挖掘提纲 1. 数据挖掘的概念：（商业及学术方面） 2. 数据挖掘的模式 3. OLAP技术，多维数据模型，数据立方体概念，构建星型数据库模型 4. 度量分类与计算 5. K均值分配方法 6. OLAP操作有哪些 7. 数据预处理（最小-最大规范化和小数定标规范化） 8. 知识度与精确度的概念 9. T权值与D权值计算 10. 目标类与对比类（得到一些最终的描述） 11. APRIORI算法（用apriori算法找出频繁项集） 12. 由关联挖掘到相关分析，强关联规则未必有趣，通过例子进行

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sl198811

  1. 数据挖掘的课件

  2. 对初学数据挖掘者很有用的资源，数据仓库以及OLAP技术介绍，数据立方体建模等等

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-12-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：longyueping

  1. 复诊率分析模型的建立数据源 多维数据集 数据立方体

  2. 自己做的东西 供学习一下 ···呵呵

  3. 所属分类：SQLServer

    • 发布日期：2012-03-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：mingwangxing123

  1. 数据挖掘课件

  2. 数据挖掘，数据仓库，数据预处理，OLAP，数据立方体，分类与预测，挖掘平凡模式，关联和相关

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-06-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：yuerc

  1. 数据立方体切片的核心聚类分析方法

  2. 数据立方体切片的核心聚类分析方法：详细介绍数据立方体、聚类模型、核心聚类方法

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2012-11-22
    • 文件大小：601088
    • 提供者：pigasssucker

  1. 全面讲解数据挖掘的资料

  2. 全面讲解数据挖掘，深入浅出，关联规则、数据立方体、分类、聚类等讲得通俗易懂

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-01-17
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：zzh666

  1. 一种增量更新FreeCube的方法

  2. 数据立方体是联机分析处理的一个重要应用。如何对数据立方体 (CUBE)进行更新目前研究相对较少。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-10-09
    • 文件大小：189440
    • 提供者：aojianghu

  1. sqlserver 数据立方体

  2. sqlserver 数据立方体

  3. 所属分类：MySQL

    • 发布日期：2017-07-06
    • 文件大小：82944
    • 提供者：qq_39426143

  1. 哈尔滨工业大学数据挖掘课件

  2. 数据挖掘，哈尔滨工业大学课件，数据仓库，数据预处理，OLAP，数据立方体，分类与预测，挖掘平凡模式，关联和相关，挖掘对象，图挖掘，社会网络分析与多关系数据挖掘

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-12-11
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：dashan8608

  1. 数据挖掘与算法

  2. 本书在介绍了数据挖掘原理的基础上，从实用的角度出发，详细地介绍了数据挖掘的经典算法。第1章从不同的角度对数据挖掘进行了介绍，第2章介绍了数据仓库技术的概念并给出了数据立方体的理论基础。第3章讲述了数据挖掘的数据预处理所涉及到的概念及算法。第4章-第8章详细介绍了数据挖掘的经典领域的算法，其中第6章简单介绍了数据可视化的内容。第9章介绍了开放的数据挖掘平台。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-01-30
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：smalllost

  1. 数据立方体datacube.zip

  2. 数据立方体是复杂计算的抽象。Datacube 是用 Java 实现的，可插入数据库后端支持的数据立方体。 datacube 是用来存储大数据点的聚合信息。数据立方体存储的是有趣输入数据点的子集。比如，你正在编写一个 web 服务器日志分析工具，你的输入点可能是日志行，你可能会计算每个浏览器的类型，每个浏览器的版本，操作系统类型，操作系统版本和其他属性。同时你可能会需要计算一个特定的组合计数(浏览器类型，浏览器版本，操作系统类型)， (浏览器类型，浏览器版本，操作系统类型，操作系统版本)，等等。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_39840387

  1. 数据挖掘实验报告+代码+截图

  2. 数据挖掘的实验报告，共含五个实验，有具体的实验代码以及截图，自带实验感想。五个实验分别为数据预处理、数据立方体与联机分析处理构建、应用 Apriori 算法挖掘频繁项集、贝叶斯决策分类算法、k-均值聚类算法。原下载资源需要的积分太多啦（43分），为了方便大家下载重传了一下，大家愉快的下载吧！

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：657408
    • 提供者：qq_37235616

  1. 光谱数据转D65下的sRGB\XYZ\ipt\CAM_02极速转换

  2. 将光谱数据或光谱数据立方体放入输入，点击运行，即可得到对应的四种色貌模型（sRGB\XYZ\ipt\CAM_02）在CIE1931 D65下的转换数据，sRGB可以直接通过使用python读出照片。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-11-21
    • 文件大小：3072
    • 提供者：Syuhen

  1. 星：时空数组，栅格和矢量数据立方体-源码

  2. 星：时空数组，栅格和矢量数据立方体

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42106299

  1. 一种流数据立方体分析挖掘框架

  2. 流数据是目前一种重要的数据展现形式，对流数据进行OLAM（联机分析挖掘）操作可为分析人员提供多层次的数据视图。但OLAM要求在不同粒度中实现对数据的聚合操作，而流式数据内含时态特性和持续到达特性，使得数据无法被多次重复操作。使用传统OLAP（联机分析处理）方法无法生成部分物化视图且流数据规模宏大，受限于存储空间大小而无法保存全部数据单元信息。针对上述问题，提出了一种基于概要技术的流数据OLAM 框架——sketch cube（概要立方体），该框架把任意维度组合映射成唯一自然数，根据上下限单调原则

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38642897
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