- Руководства по пользованию программами
- Операционные системы и утилиты для ПК
- Интернет
- Графика. Дизайн. Проектирование
- Программы и утилиты для цифровых устройств
- Железо ПК
- Информатика
- Сети и коммуникации
- Бухгалтерия
- Базы данных
- Анализ данных
- Электронная бухгалтерия
- Машинное обучение. Анализ данных
- Менеджмент в IT
Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP; БХВ-Петербург, 2007
- Издатель: БХВ-Петербург
- ISBN: 5-94157-991-8
- Книги: Техническая литература
- ID: 5851071
Описание
Книга является вторым, обновленным и дополненным, изданием учебного пособия «Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining». Излагаются основные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, распределенный, оперативный (OLAP), интеллектуальный (Data Mining), визуальный (Visual Mining) и текстовый (Text Mining) анализ данных. Приведено описание методов и алгоритмов решения основных задач анализа: классификации, кластеризации и др. Описание идеи каждого метода дополняется конкретным примером его применения. Для студентов и специалистов в области анализа данных.
Видео Обзоры (5)
Управление метаданными и преимущества их применения для систем бизнес-аналитики и хранилищ данных
Что такое Data Mining в SQL Server 2008
Магистерская программа "Интеллектуальный анализ данных"
Обзор SQL Server 2008 Analysis Services
Бизнес-аналитика 03 Содержание курса
Характеристики (4)
Параметр | Значение |
---|---|
Автор(ы) | И. И. Холод |
Издатель | БХВ-Петербург |
Год издания | 2007 |
ISBN | 978-5-94157-991-4 |
Цены (1)
Цена от 89 грн. до 89 грн. в 1 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Купить в кредит (2)
Компания | Предложение |
---|---|
Полезные онлайн-сервисы
Компания | Предложение |
---|
Отзывы (4)
- Алексей Р — 5 Декабря 2020
Отличное введение в теорию и практику различных подходов к Data Mining. Но всегда стоит держать в уме, что технологии шагнули далеко вперед (хотя корни этих технологий все те же, что и описанные в книге)
00 - Алексей Р — 5 Декабря 2020
Отличное введение в теорию основ Data Mining. Но стоит держать в уме, что технологии не стоят на месте, хотя и стоят все на тех же основах.
00 - Александр Иванович Орлов — 24 Января 2022
Основной недостаток – в книге рассмотрены только устаревшие на полвека методы анализа данных. Например, нет статистики нечисловых данных, статистики интервальных данных. См. хотя бы мой учебник «Прикладная статистика» 2004 г. Пользы от продвинутой программной реализации устаревших методов мало.
00 - avgolovanov.ru — 23 Августа 2017
Книга конечно претендует на серьезный труд, при этом как и подобает тяжеловата в понимании, приходится иногда перечитывать по несколько раз. Однако если «продержаться» труды окупятся с лихвой. Скорее для специалистов
00