Электронная библиотека Финансового университета

     
?

Детальная информация
Карточка Таблица RUSMARC

Integration challenges for analytics, business intelligence, and data mining / Ana Azevedo and Manuel Filipe Santos, editors. — 1 online resource — <URL:http://elib.fa.ru/ebsco/2690793.pdf>.

Дата создания записи: 21.05.2020

Тематика: Business enterprises — Data processing.; Business intelligence.; Data mining.; Business enterprises — Data processing; Business intelligence; Data mining

Коллекции: EBSCO

Разрешенные действия: –

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

"This book provides insights concerning the integration of data mining in business intelligence and analytics systems, increasing the understanding of using data mining in the context of business intelligence and analytics"--.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть Финуниверситета Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Читатели Прочитать Печать
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Cover
  • Title Page
  • Copyright Page
  • Book Series
  • Table of Contents
  • Detailed Table of Contents
  • Preface
  • Acknowledgment
  • Section 1: Background and Literature Review
    • Chapter 1: Data Mining and Business Intelligence
    • Chapter 2: Integration of Data Mining and Business Intelligence in Big Data Analytics
    • Chapter 3: From Business Intelligence to Big Data
  • Section 2: Big Data Issues
    • Chapter 4: Big Data Quality for Data Mining in Business Intelligence Applications
    • Chapter 5: Enterprise Data Lake Management in Business Intelligence and Analytics
  • Section 3: Modelling Issues
    • Chapter 6: Modelling in Support of Decision Making in Business Intelligence
    • Chapter 7: Causal Feature Selection
    • Chapter 8: K-Nearest Neighbors Algorithm (KNN)
  • Section 4: Software and Security
    • Chapter 9: A Framework to Evaluate Big Data Fabric Tools
    • Chapter 10: A Novel Approach Using Steganography and Cryptography in Business Intelligence
  • Compilation of References
  • About the Contributors
  • Index

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика