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 im SQL Server enthaltenen Data Mining-Verfahren an praktischen Beispielen und geht dabei auch auf die theoretischen Grundzüge dieser Verfahren ein. Zusätzlich zeigt es, wie man Data Mining mit Integration Services, Reporting Services und eigener .NET-Software gemeinsam nutzen kann. Die weiteren Bände dieser Reihe beschäftigen sich mit T-SQL-Abfragen, XML-Integration und DB-Administration. |------| Themen: Regression und Zeitreihen, Entscheidungsbäume, Künstliche Neuronale Netze, Clustering Naive Bayes und Assoziationsanalyse - Data Mining-Verfahren definieren, verwalten und nutzen - Data Mining-Add-Ins für MS Excel und MS Visio - Verwaltung und Nutzung mit Integration / Reporting Services - Skript-basiertes Arbeiten mit ASSL, DMX (Data Mining Extensions) - Zugriff mit .NET (AMO und ADOMD.NET)
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Marco Skulschus (Ökonomie in Wuppertal und Paris), Jan Tittel (Wirtschaftsinformatik, Hagen) und Marcus Wiederstein (Elektrotechnik, Dortmund) sind Microsoft Certified Trainer und arbeiten als Trainer und Berater für Business Intelligence-Systeme. Jan Tittel ist Autor von verschiedenen Büchern im Bereich .NET-Software-Entwicklung und MS SQL Server und ist Sprecher auf Konferenzen zu Microsoft-Technologien. Marco Skulschus und Marcus Wiederstein haben zusammen mehrere Bücher zu MS SQL Server und Oracle sowie XML-Technologien veröffentlicht und leiten BI-Projekte für Kunden in Europa mit Teams in Indien.
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