Handbook research advanced data (32 Ergebnisse)
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Handbook of Research on Advanced Data Mining Techniques and Applications for Business Intelligence
Trivedi, Shrawan Kumar (EDT); Dey, Shubhamoy (EDT); Kumar, Anil (EDT); Panda, Tapan Kumar (EDT)
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 472 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The development of business intelligence has enhanced the visualization of data to inform and facilitate business management and strategizing. By implementing effective data-driven techniques, this allows for advance reporting tools to…cater to company-specific issues and challenges. The Handbook of Research on Advanced Data Mining Techniques and Applications for Business Intelligence is a key resource on the latest advancements in business applications and the use of mining software solutions to achieve optimal decision-making and risk management results. Highlighting innovative studies on data warehousing, business activity monitoring, and text mining, this publication is an ideal reference source for research scholars, management faculty, and practitioners.
Handbook of Research on Advanced Data Mining Techniques and Applications for Business Intelligence
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents the latest advances in business applications and the use of mining software solutions to achieve optimal decision-making and risk management results. Highlighting innovative studies on data warehousing, busines…s activity monitoring, and text mining.
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Buch. Zustand: Neu. Handbook of Research on Advanced Data Mining Techniques and Applications for Business Intelligence | Shrawan Kumar Trivedi (u. a.) | Buch | Gebunden | Englisch | 2017 | Business Science Reference | EAN 9781522520313 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]li…bri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. KlappentextrnrnIn today s digital world, the huge amount of data being generated is unstructured, messy, and chaotic in nature. Dealing with such data, and attempting to unfold the meaningful information, can be a chall…enging task. Feature engin.
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The development of business intelligence has enhanced the visualization of data to inform and facilitate business management and strategizing. By implementing effective data-driven techniques, this allows for advance reporting tools to cater to c…ompany-specific issues and challenges. The Handbook of Research on Advanced Data Mining Techniques and Applications for Business Intelligence is a key resource on the latest advancements in business applications and the use of mining software solutions to achieve optimal decision-making and risk management results. Highlighting innovative studies on data warehousing, business activity monitoring, and text mining, this publication is an ideal reference source for research scholars, management faculty, and practitioners.
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In today's digital world, the huge amount of data being generated is unstructured, messy, and chaotic in nature. Dealing with such data, and attempting to unfold the meaningful information, can be a challenging task. Feature engineering is a proc…ess to transform such data into a suitable form that better assists with interpretation and visualization. Through this method, the transformed data is more transparent to the machine learning models, which in turn causes better prediction and analysis of results. Data science is crucial for the data scientist to assess the trade-offs of their decisions regarding the effectiveness of the machine learning model implemented. Investigating the demand in this area today and in the future is a necessity. The Handbook of Research on Automated Feature Engineering and Advanced Applications in Data Science provides an in-depth analysis on both the theoretical and the latest empirical research findings on how features can be extracted and transformed from raw data. The chapters will introduce feature engineering and the recent concepts, methods, and applications with the use of various data types, as well as examine the latest machine learning applications on the data. While highlighting topics such as detection, tracking, selection techniques, and prediction models using data science, this book is ideally intended for research scholars, big data scientists, project developers, data analysts, and computer scientists along with practitioners, researchers, academicians, and students interested in feature engineering and its impact on data.
