Data Mining mit Microsoft SQL Server
Analyse und Mustererkennung in Daten mit Excel 2007 und SQL Server 2005/2008
1st Edition
Published on 18. May 2009
Book
Hardback
400 pages
978-3-86645-649-5 (ISBN)
Description
Vielen Unternehmen müssen mit riesen Datenmengen umgehen, aus denen Sie entscheidungsrelevante Informationen extrahieren möchten, denn. die umfangreichen Datenbestände enthalten wertvolle Information für die Mitarbeiter. Data Mining ist die Anwendung von Verfahren zur Datenanalyse. In diesem Buch wird Ihnen von den allgemeinen Grundlagen ausgehend Data Mining mithilfe von Microsoft-Lösungen vorgestellt. Im Zentrum stehen SQL Server 2005 und SQL Server 2008, aber auch die Office-Seite und jEntwickleraspekte der Analyse werden Ihnen vorgestellt.
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Person
Jan Tittel ist Business Intelligence & Software Architect. Seine Schwerpunkte sind Data Mining mit SQL Server Analysis Services und die Entwicklung von Office Business Applications. Er betätigt sich außerdem als Trainer (MCT), Fachjournalist, Sprecher auf Konferenzen und Buchautor.
Manfred Steyer ist verantwortlich für den Fachbereich Software Engineering des Studienganges IT und IT-Marketing an der FH Campus02 in Graz. Zuvor war er zehn Jahre als Projekt- und Teamleiter im Bereich Softwareentwicklung tätig. Er schreibt regelmäßig für das dotnet-Magazin. Darüber hinaus beteiligt er sich regelmäßig als Sprecher an Konferenzen.
Manfred Steyer ist verantwortlich für den Fachbereich Software Engineering des Studienganges IT und IT-Marketing an der FH Campus02 in Graz. Zuvor war er zehn Jahre als Projekt- und Teamleiter im Bereich Softwareentwicklung tätig. Er schreibt regelmäßig für das dotnet-Magazin. Darüber hinaus beteiligt er sich regelmäßig als Sprecher an Konferenzen.
Content
- Einführung in Data Mining
- Data Mining-Algorithmen
- Datenvorbereitung und Validierung von Miningmodellen
- Anwendungen und Technologien im Überblick
- Einrichten der Arbeitsumgebung und Einführung in Add-Ins
- Data Mining und Excel 2007
- Data Mining-Vorlagen für Visio 2007
- Erstellen und Abfragen von Miningmodellen im Business Intelligence Development Studio (BIDS)
- Validieren von Miningmodellen
- SQL Server Integration Services und Reporting Services
- Fallbeispiele (Warenkorbanalyse, Clustering, Kennzahlenvorhersage)
- Übersicht über die Algorithmus-Parameter
- Fortgeschrittene Techniken (ASSL, XMLA, DMX, AMO, ADOMD.NET)
- Data Mining-Algorithmen
- Datenvorbereitung und Validierung von Miningmodellen
- Anwendungen und Technologien im Überblick
- Einrichten der Arbeitsumgebung und Einführung in Add-Ins
- Data Mining und Excel 2007
- Data Mining-Vorlagen für Visio 2007
- Erstellen und Abfragen von Miningmodellen im Business Intelligence Development Studio (BIDS)
- Validieren von Miningmodellen
- SQL Server Integration Services und Reporting Services
- Fallbeispiele (Warenkorbanalyse, Clustering, Kennzahlenvorhersage)
- Übersicht über die Algorithmus-Parameter
- Fortgeschrittene Techniken (ASSL, XMLA, DMX, AMO, ADOMD.NET)