Introduction to Business Data Mining
Lingua: inglese
Editore: McGraw-Hill/Irwin, 2005
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- Usato
Da: Mispah books, Redhill, Surrey, Regno UnitoMispah books
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Codice articolo ERICA79100729597113
- Titolo
- Introduction to Business Data Mining
- Autore
- Olson, David, Shi, Yong
- Editore
- McGraw-Hill/Irwin
- Anno di pubblicazione
- 2005
- Condizione
- Very Good
- Sovraccoperta
- sovraccoperta
- Tipo di libro
- book
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0072959711
- ISBN 13
- 9780072959710
Introduction to Business Data Mining was developed to introduce students, as opposed to professional practitioners or engineering students, to the fundamental concepts of data mining. Most importantly, this text shows readers how to gather and analyze large sets of data to gain useful business understanding.
A four part organization introduces the material (Part I), describes and demonstrated basic data mining algorithms (Part II), focuses on the business applications of data mining (Part III), and presents an overview of the developing areas in this field, including web mining, text mining, and the ethical aspects of data mining. (Part IV).
The author team has had extensive experience with the quantitative analysis of business as well as with data mining analysis. They have both taught this material and used their own graduate students to prepare the text’s data mining reports. Using real-world vignettes and their extensive knowledge of this new subject, David Olson and Yong Shi have created a text that demonstrates data mining processes and techniques needed for business applications.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Contenuti
Part I: INTRODUCTION
Chapter 1: Initial Description of Data Mining in Business
Chapter 2: Data Mining Processes and Knowledge Discovery
Chapter 3: Database Support to Data Mining
Part II: DATA MINING METHODS AS TOOLS
Chapter 4: Overview of Data Mining Techniques
Chapter 4 Appendix: Enterprise Miner Demonstration on Expenditure Data Set
Chapter 5: Cluster Analysis
Chapter 5 Appendix: Clementine
Chapter 6: Regression Algorithms in Data Mining
Chapter 7: Neural Networks in Data Mining
Chapter 8: Decision Tree Algorithms
Appendix 8: Demonstration of See5 Decision Tree Analysis
Chapter 9: Linear Programming-Based Methods
Chapter 9 Appendix: Data Mining Linear Programming Formulations
Part III: BUSINESS APPLICATIONS
Chapter 10: Business Data Mining Applications Applications
Chapter 11: Market-Basket Analysis
Chapter 11 Appendix: Market-Basket Procedure
Part IV: DEVELOPING ISSUES
Chapter 12: Text and Web Mining
Chapter 12 Appendix: Semantic Text Analysis
Chapter 13: Ethical Aspects of Data Mining
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Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Mispah books, Redhill, Surrey, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
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