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Das Wichtigste in Kürze. Wissensgebiete: Wirtschaftsinformatik Data Warehouse Data Mining Zielgruppen: Software-Entwickler Datenbank-Entwickler Studierende der Informatik & Wirtschaftsinformatik Voraussetzungen: keine Charakteristika dieses Buches: * Umfassende Darstellung der Themenbereiche 'Data Warehousing' und 'Data Mining'. * Vermittlung der technischen Komponenten zur Informationsversorgung und Entscheidungsunterstützung. * Vorstellung aller konzeptionellen und technischen Grundlagen. * Zahlreiche Beispiele aus einer durchgängigen Fallstudie. * Multidimensionale Datenmodellierung * Zielführende Auswertung der Analysedaten unter Einsatz leistungsfähiger Methoden * Implementierung der Analysedaten in einer geeigneten Architektur. * Unter Einsatz leistungsfähiger Methoden zielführend Analysedaten auswerten. * Themenschwerpunkte: Data Warehouse, On-Line Analytical Processing (OLAP), Modellierung multidimensionaler Datenstrukturen, Data Mining, CRISP-DM-Modell.
Nákup knihy
Data Warehouse & Data Mining, Gabriel Roland, Peter Gluchowski, Alexander Pastwa
- Jazyk
- Rok vydania
- 2009
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- (mäkká),
- Stav knihy
- Dobrá
- Cena
- 2,49 €
Platobné metódy
Nikto zatiaľ neohodnotil.
- Titul
- Data Warehouse & Data Mining
- Jazyk
- nemecky
- Vydavateľ
- W3L-Verl.
- Rok vydania
- 2009
- Väzba
- mäkká
- Počet strán
- 243
- ISBN10
- 3937137661
- ISBN13
- 9783937137667
- Série
- Štítky
- Náučná literatúra, Byznys, Biznis & Manažment, Technológie & Priemysel, Počítače & Internet, Úvod, propedeutika
- Anotácia
- Das Wichtigste in Kürze. Wissensgebiete: Wirtschaftsinformatik Data Warehouse Data Mining Zielgruppen: Software-Entwickler Datenbank-Entwickler Studierende der Informatik & Wirtschaftsinformatik Voraussetzungen: keine Charakteristika dieses Buches: * Umfassende Darstellung der Themenbereiche 'Data Warehousing' und 'Data Mining'. * Vermittlung der technischen Komponenten zur Informationsversorgung und Entscheidungsunterstützung. * Vorstellung aller konzeptionellen und technischen Grundlagen. * Zahlreiche Beispiele aus einer durchgängigen Fallstudie. * Multidimensionale Datenmodellierung * Zielführende Auswertung der Analysedaten unter Einsatz leistungsfähiger Methoden * Implementierung der Analysedaten in einer geeigneten Architektur. * Unter Einsatz leistungsfähiger Methoden zielführend Analysedaten auswerten. * Themenschwerpunkte: Data Warehouse, On-Line Analytical Processing (OLAP), Modellierung multidimensionaler Datenstrukturen, Data Mining, CRISP-DM-Modell.