Интернет-магазинИнтернет-магазин
| Начало | Новинки | Корзина |
  Главная » Каталог » Бизнес » Экономика » Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. (+ СD). Н. Паклин, В. Орешков
Разделы
Бизнес (508)
  Банковское дело (6)
  Брендинг (6)
  Бизнес. Предпринимательство (44)
  Биржевое дело (27)
  Внешнеэкономические связи. Таможенное дело (2)
  Бухгалтерский учет. Аудит (3)
  Реклама (20)
  Логистика (3)
  Консалтинг (2)
  Маркетинг (60)
  Налоги и налогообложение (1)
  Организационная культура. Организационное поведение (4)
  Продажи (38)
  Оптовая и розничная торговля. Мерчандайзинг (13)
  Отраслевая экономика (17)
  Страховое дело (1)
  Селф-менеджмент (7)
  Финансы (51)
  Товароведение (1)
  Управление персоналом (20)
  Управление. Менеджмент (99)
  PR (9)
  Экономика (58)
    История экономических учений. Политэкономия (2)
    Макроэкономика (7)
    Общие вопросы экономики. Разное (9)
    Мировая экономика (3)
    Микроэкономика (5)
    Экономика предприятия (7)
    Экономика труда (2)
  Экономический анализ (3)
  Делопроизводство. Секретарское дело. Кадровая служба (11)
  Цены и ценообразование (2)
Воспитание. Образование. (170)
Радиоэлектроника (79)
Каталоги (6)
Компьютерная литература (3224)
Кулинария (1)
Популярная психология (71)
Психология (132)
Психотерапия и психоанализ (15)
Полный список товаров
Издатели
Новинки Перейти
Российская история в лицах.  В. Фортунатов
Российская история в лицах. В. Фортунатов
144.30 грн.
Реклама
Уважаемые посетители! Магазин работает в режиме виртуальной витрины. Прием заказов временно приостановлен.
Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. (+ СD). Н. Паклин, В. Орешков 122.20 грн.
Предыдущий товар Товар 22 из 23
категории Экономика
 Следующий товар
 
box_bg_l.gif.

Книга представляет собой руководство для 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 иллюстрируются примеры решения бизнес-задач на аналитической платформе Deductor Academic.
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.

1-е издание, 2009 год, 624 стр., формат 17x23 см (70х100/16), Мягкая обложка, ISBN 978-5-49807-257-9 

 

Содержание

 

Благодарности 
Об авторах 
От издательства 
Вступительное слово 
Введение 
Современная бизнес-аналитика 
ЧАСТЬ I.  ТЕОРИЯ БИЗНЕС-АНАЛИЗА
Глава 1.  Технологии анализа данных 
 1.1.Введение в анализ данных 
 1.2.Принципы анализа данных 
 1.3.Структурированные данные 
 1.4.Подготовка данных к анализу 
 1.5.Технологии KDD и Data Mining 
 1.6.Аналитические платформы 
Глава 2.  Консолидация данных 
 2.1.Задача консолидации 
 2.2.Введение в хранилища данных 
 2.3.Основные концепции хранилищ данных 
 2.4.Многомерные хранилища данных 
 2.5.Реляционные хранилища данных 
 2.6.Гибридные хранилища данных 
 2.7.Виртуальные хранилища данных 
 2.8.Введение в ETL 
 2.9.Извлечение данных в ETL 
 2.10.Очистка данных в ETL 
 2.11.Преобразование данных в ETL 
 2.12.Загрузка данных в хранилище 
 2.13.Загрузка данных из локальных источников 
 2.14.Обогащение данных 
Глава 3.  Трансформация данных 
 3.1.Введение в трансформацию данных 
 3.2.Трансформация упорядоченных данных 
 3.3.Группировка данных 
 3.4.Слияние данных 
 3.5.Квантование 
 3.6.Нормализация и кодирование данных 
Глава 4.  Визуализация данных 
 4.1.Введение в визуализацию 
 4.2.Визуализаторы общего назначения 
 4.3.OLAP-анализ 
 4.4.Визуализаторы для оценки качества моделей 
 4.5.Визуализаторы, применяемые для интерпретации
результатов анализа
 
Глава 5.  Очистка и предобработка данных 
 5.1.Оценка качества данных 
 5.2.Технологии и методы оценки качества данных 
 5.3.Очистка и предобработка 
 5.4.Фильтрация данных 
 5.5.Обработка дубликатов и противоречий 
 5.6.Выявление аномальных значений 
 5.7.Восстановление пропущенных значений 
 5.8.Введение в сокращение размерности 
 5.9.Сокращение числа признаков 
 5.10.Сокращение числа значений признаков и записей 
 5.11.Сэмплинг 
Глава 6.  Data Mining: задача ассоциации 
 6.1.Введение в алгоритмы Data Mining 
 6.2.Ассоциативные правила 
 6.3.Алгоритм a priori 
 6.4.Иерархические ассоциативные правила 
Глава 7. Data Mining: кластеризация 
 7.1.Введение в кластеризацию 
 7.2.Алгоритм кластеризации k-means 
 7.3.Сети Кохонена 
 7.4.Карты Кохонена 
 7.5.Проблемы алгоритмов кластеризации 
Глава 8.  Data Mining: классификация и регрессия.
Статистические методы
 
 8.1.Введение в классификацию и регрессию 
 8.2.Простая линейная регрессия 
 8.3.Оценка соответствия простой линейной регрессии реальным данным 
 8.4.Простая регрессионная модель 
 8.5.Множественная линейная регрессия 
 8.6.Модель множественной линейной регрессии 
 8.7.Регрессия с категориальными входными переменными 
 8.8.Методы отбора переменных в регрессионные модели 
 8.9.Ограничения применимости регрессионных моделей 
 8.10.Основы логистической регрессии 
 8.11.Интерпретация модели логистической регрессии 
 8.12.Множественная логистическая регрессия 
Глава 9.  Data Mining: классификация и регрессия.
Машинное обучение
 
 9.1.Введение в деревья решений 
 9.2.Алгоритмы построения деревьев решений 
 9.3.Алгоритмы ID3 и С4.5 
 9.4.Алгоритм CART 
 9.5.Упрощение деревьев решений 
 9.6.Введение в нейронные сети 
 9.7.Искусственный нейрон 
 9.8.Принципы построения нейронных сетей 
 9.9.Алгоритмы обучения нейронных сетей 
 9.10.Алгоритм обратного распространения ошибки 
Глава 10.  Анализ и прогнозирование временных рядов 
 10.1.Введение в прогнозирование 
 10.2.Временной ряд и его компоненты 
 10.3.Модели прогнозирования 
 10.4.Прогнозирование в торговле и логистике 
Глава 11.  Ансамбли моделей 
 11.1.Введение в ансамбли моделей 
 11.2.Бэггинг 
 11.3.Бустинг 
 11.4.Альтернативные методы построения ансамблей 
Глава 12.  Сравнение моделей 
 12.1.Оценка эффективности и сравнение моделей 
 12.2.Оценка ошибки модели 
 12.3.Издержки ошибочной классификации 
 12.4.Lift– и Profit-кривые 
 12.5.ROC-анализ 
ЧАСТЬ II.  БИЗНЕС-АНАЛИЗ В DEDUCTOR
Глава 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 компании 
Глава 17.  Скоринговая карта для оценки кредитоспособности
заемщиков
 
Глава 18.  Прогнозирование продаж товаров в оптовой компании 
Глава 19.  Повышение эффективности массовой рассылки клиентам 
Литература

 



Товар был добавлен в наш каталог 11 April 2010 г.
box_bg_r.gif.
Отзывы Количество:
Поиск
Введите слово для поиска. Расширенный поиск
Вход
E-Mail:
Пароль:
Регистрация
Отложенные товары Перейти
Нет отложенных товаров.
Отзывы Перейти
Написать отзывНапишите Ваше мнение о товаре!
Издатель
Лидер
Другие товары данного издателя
Рассказать другу
 

Сообщите своим друзьям и близким о нашем магазине
Уведомления Перейти
УведомленияСообщите мне о новинках и Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. (+ СD). Н. Паклин, В. Орешков
Реклама
Скидки   |   Расширенный поиск   |   Свяжитесь с нами   |   Регистрация   |   Мои данные
Copyright © 2009 ga-zon.com
Материалы, представленные на сайте, не могут быть использованы без письменного разрешения администрации сайта
  bigmir)net TOP 100