1 300 ₽
Как это работает?
1
Выбираете товар
Добавьте интересующие вас товары в корзину
2
Оформляете заказ
Заполните все поля формы, чтобы получить предложение
3
Получаете предложения
В ближайшее время с вами свяжется менеджер для уточнения деталей
аналитикаБизнес-аналитика: от данных к знаниям + CD
Книга представляет собой руководство для профессиональных бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем. В теоретической части последовательно освещаются современные технологии сбора и анализа структурированной информации: хранилища данных, ETL, OLAP, Data Mining, Knowledge Discovery in Databases. В практической части приводятся примеры решения бизнес-задач на аналитической платформе Deductor Academic.В данное, второе, издание включены разделы по последовательным шаблонам, байесовскому классификатору, обучению в условиях несбалансированности классов, расширена практическая часть.Книга будет полезна всем интересующимся вопросами интеллектуального анализа данных и методами автоматического поиска закономерностей в массивах информации.Для специалистов в области анализа данных, студентов и аспирантов.Краткое содержаниеПредисловие авторов Об авторах От издательства Вступительное слово Введение ЧАСТЬ I. ТЕОРИЯ БИЗНЕС-АНАЛИЗАГлава 1. Технологии анализа данных Глава 2. Консолидация данных Глава 3. Трансформация данных Глава 4. Визуализация данных Глава 5. Очистка и предобработка данных Глава 6. Data Mining: задача ассоциации Глава 7. Data Mining: кластеризация Глава 8. Data Mining: классификация и регрессия. Статистические методы Глава 9. Data Mining: классификация и регрессия. Машинное обучение Глава 10. Анализ и прогнозирование временных рядов Глава 11. Ансамбли моделей Глава 12. Сравнение моделей ЧАСТЬ II. БИЗНЕС-АНАЛИЗ В DEDUCTORГлава 13. Аналитическая платформа Deductor Глава 14. Консолидация данных и аналитическая отчетность аптечной сети Глава 15. Ассоциативные правила в стимулировании розничных продаж Глава 16. Сегментация клиентов телекоммуникационной компанииГлава 17. Скоринговые модели для оценки кредитоспособности заемщиков Глава 18. Прогнозирование продаж товаров в оптовой компании Глава 19. Повышение эффективности массовой рассылки клиентам. .Заключение Литература Алфавитный указатель ОглавлениеПредисловие авторов Об авторах От и1300RUB
Книга представляет собой руководство для профессиональных бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем. В теоретической части последовательно освещаются современные технологии сбора и анализа структурированной информации: хранилища данных, ETL, OLAP, Data Mining, Knowledge Discovery in Databases. В практической части приводятся примеры решения бизнес-задач на аналитической платформе Deductor Academic.В данное, второе, издание включены разделы по последовательным шаблонам, байесовскому классификатору, обучению в условиях несбалансированности классов, расширена практическая часть.Книга будет полезна всем интересующимся вопросами интеллектуального анализа данных и методами автоматического поиска закономерностей в массивах информации.Для специалистов в области анализа данных, студентов и аспирантов.Краткое содержаниеПредисловие авторов Об авторах От издательства Вступительное слово Введение ЧАСТЬ I. ТЕОРИЯ БИЗНЕС-АНАЛИЗАГлава 1. Технологии анализа данных Глава 2. Консолидация данных Глава 3. Трансформация данных Глава 4. Визуализация данных Глава 5. Очистка и предобработка данных Глава 6. Data Mining: задача ассоциации Глава 7. Data Mining: кластеризация Глава 8. Data Mining: классификация и регрессия. Статистические методы Глава 9. Data Mining: классификация и регрессия. Машинное обучение Глава 10. Анализ и прогнозирование временных рядов Глава 11. Ансамбли моделей Глава 12. Сравнение моделей ЧАСТЬ II. БИЗНЕС-АНАЛИЗ В DEDUCTORГлава 13. Аналитическая платформа Deductor Глава 14. Консолидация данных и аналитическая отчетность аптечной сети Глава 15. Ассоциативные правила в стимулировании розничных продаж Глава 16. Сегментация клиентов телекоммуникационной компанииГлава 17. Скоринговые модели для оценки кредитоспособности заемщиков Глава 18. Прогнозирование продаж товаров в оптовой компании Глава 19. Повышение эффективности массовой рассылки клиентам. .Заключение Литература Алфавитный указатель ОглавлениеПредисловие авторов Об авторах От и1300RUB4.5525215