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Data-Driven Optimization and Knowledge Discovery for an Enterprise Information System
Qing Duan, Krishnendu Chakrabarty, Jun Zeng (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book provides a comprehensive set of optimization and prediction techniques for an enterprise information system. Readers with a background in operations research, system engineering, statistics, or data analytics can use this book as a reference to derive insight from data and use this knowledge as guidance for production management. The authors identify the key challenges in enterprise… information management and present results that have emerged from leading-edge research in this domain. Coverage includes topics ranging from task scheduling and resource allocation, to workflow optimization, process time and status prediction, order admission policies optimization, and enterprise service-level performance analysis and prediction. With its emphasis on the above topics, this book provides an in-depth look at enterprise information management solutions that are needed for greater automation and reconfigurability-based fault tolerance, as well as to obtain data-driven recommendations for effective decision-making. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
29.06.2015
Sprache
Englisch
EAN
9783319187372
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Qing Duan, Krishnendu Chakrabarty, Jun Zeng
Seitenanzahl
160
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Autorenporträt
Qing Duan is a data scientist at Paypal, Inc. Krishnendu Chakrabarty is a Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at Duke University. Jun Zeng is a principal researcher at Hewlett-Packard Labs.
Schlagwörter
Data Mining, Enterprise Information System Design, Enterprise Performance Analysis and Prediction, Knowledge Discovery, Machine Learning
Thema-Inhalt
TJK - Nachrichtententechnik, Telekommunikation
TJFC - Schaltkreise und Komponenten (Bauteile)
UNH - Informationsrückgewinnung, Information Retrieval
UND - Data Warehousing
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, ProductSafety@springernature.com
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