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MS SQL Server 2012 (4) – Data Mining, Analyse und multivariate Verfahren
(Unbekannter Einband, Deutsch)
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Sehr guter Zustand: leichte Gebrauchsspuren vorhanden z.B. mit vereinzelten Knicken, Markierungen oder mit Gebrauchsspuren am Cover Gut als Geschenk geeignet
Beschreibung
Der MS SQL Server bietet mit der Data Mining-Komponente der Analysis Services eine umfangreiche Lösung für multivariate Analysemethoden, Mustersuche und Vorhersagen an. Als Benutzerschnittstelle für die Vorbereitung der Daten und Nutzung der Modelle gibt es für
MS Excel die Data Mining-Add-Ins. Diese lassen sich auch für die Visualisierung von Modellen in MS Visio nutzen. Dieses Buch erklärt die neu 44,95 € -90 %*
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
30.04.2013
Sprache
Deutsch
EAN
9783939701859
Herausgeber
Comelio
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
400
Auflage
1
Einbandart
Unbekannter Einband
Autorenporträt
Die beiden Autoren Jan Tittel und Marco Skulschus blicken jeweils auf verschiedene Veröffentlichungen im Bereich Microsoft-Technologien und MS SQL Server zurück.
Jan Tittel (Jahrgang 1976) studierte Wirtschaftsinformatik in Hagen und ist Autor von verschiedenen Büchern im Bereich.NET-Software-Entwicklung und MS SQL Server. Darüber hinaus ist er als Trainer für.NET-Entwicklung und BI-Lösungen mit Microsoft-Technologien und als Sprecher auf Konferenzen im Einsatz. In Projekten setzt er auf MS SQL Server und.NET für die Entwicklung von in Unternehmen eingesetzten Business Intelligence- und Analyse-Lösungen.
Marco Skulschus (Jahrgang 1978) studierte Ökonomie in Wuppertal und Paris. Er setzt den MS SQL Server und.NET für Kundenprojekte im Bereich Business Intelligence und damit für den Aufbau von OLAP- und Data Warehousing-Systemen sowie für komplexe Datenanalyse ein. Neben gemeinsamen Veröffentlichungen mit Marcus Wiederstein ist er Autor von verschiedenen Büchern zum Einsatz von XML und Empirische Sozialfor-schung.
Beide Autoren haben unterschiedliche Zertifizierungen im IT-Umfeld erworben und sind auch Microsoft Certified Trainer.
Schlagwörter
Business Intelligence, Statistik, Multivariate Analysemethoden, SQL Server, T-SQL, Data Mining
Höhe
220 mm
Breite
15 cm
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