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- 243 Seiten
- 9 Lesestunden
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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.
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Data Warehouse & Data Mining, Roland Gabriel, Peter Gluchowski, Alexander Pastwa
- Sprache
- Erscheinungsdatum
- 2009
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- (Paperback)
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- Titel
- Data Warehouse & Data Mining
- Sprache
- Deutsch
- Autor*innen
- Roland Gabriel, Peter Gluchowski, Alexander Pastwa
- Verlag
- W3L-Verl.
- Erscheinungsdatum
- 2009
- Einband
- Paperback
- Seitenzahl
- 243
- ISBN10
- 3937137661
- ISBN13
- 9783937137667
- Reihe
- Schlagwörter
- Sachbücher, Handel, Wirtschaft & Management, Technologie & Industrie, Computer & Internet, Einführung, Propädeutik
- Beschreibung
- 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.