Facebook - konwersja

Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych - ebook

Wydawnictwo:
Data wydania:
11 kwietnia 2012
Format ebooka:
EPUB
Format EPUB
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najpopularniejszych formatów e-booków na świecie. Niezwykle wygodny i przyjazny czytelnikom - w przeciwieństwie do formatu PDF umożliwia skalowanie czcionki, dzięki czemu możliwe jest dopasowanie jej wielkości do kroju i rozmiarów ekranu. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu. Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
, PDF
Format PDF
czytaj
na laptopie
czytaj
na tablecie
Format e-booków, który możesz odczytywać na tablecie oraz laptopie. Pliki PDF są odczytywane również przez czytniki i smartfony, jednakze względu na komfort czytania i brak możliwości skalowania czcionki, czytanie plików PDF na tych urządzeniach może być męczące dla oczu. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu. Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
, MOBI
Format MOBI
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najczęściej wybieranych formatów wśród czytelników e-booków. Możesz go odczytać na czytniku Kindle oraz na smartfonach i tabletach po zainstalowaniu specjalnej aplikacji. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu. Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
(3w1)
Multiformat
E-booki sprzedawane w księgarni Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu - kupujesz treść, nie format. Po dodaniu e-booka do koszyka i dokonaniu płatności, e-book pojawi się na Twoim koncie w Mojej Bibliotece we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu przy okładce. Uwaga: audiobooki nie są objęte opcją multiformatu.
czytaj
na laptopie
Pliki PDF zabezpieczone watermarkiem możesz odczytać na dowolnym laptopie po zainstalowaniu czytnika dokumentów PDF. Najpowszechniejszym programem, który umożliwi odczytanie pliku PDF na laptopie, jest Adobe Reader. W zależności od potrzeb, możesz zainstalować również inny program - e-booki PDF pod względem sposobu odczytywania nie różnią niczym od powszechnie stosowanych dokumentów PDF, które odczytujemy każdego dnia.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
czytaj
na tablecie
Aby odczytywać e-booki na swoim tablecie musisz zainstalować specjalną aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego, który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. Bluefire dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
czytaj
na czytniku
Czytanie na e-czytniku z ekranem e-ink jest bardzo wygodne i nie męczy wzroku. Pliki przystosowane do odczytywania na czytnikach to przede wszystkim EPUB (ten format możesz odczytać m.in. na czytnikach PocketBook) i MOBI (ten fromat możesz odczytać m.in. na czytnikach Kindle).
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
czytaj
na smartfonie
Aby odczytywać e-booki na swoim smartfonie musisz zainstalować specjalną aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego, który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. iBooks dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
69,00

Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych - ebook

  • Odkryj najlepsze narzędzia do eksploracji danych
  • Naucz się przygotowywać dane i poprawiać ich jakość
  • Dowiedz się, jak prowadzić zaawansowane analizy danych

Poznaj sprawdzone techniki profesjonalnej eksploracji danych!

Eksploracja danych jest najmłodszą i najszybciej rozwijającą się dziedziną informatyki. Łączy zaawansowane algorytmy analizowania danych i znajdowania ukrytych w nich wzorców z klasycznymi technikami statystycznymi, rachunkiem prawdopodobieństwa i technologiami bazodanowymi. Dziedzina ta zyskuje na znaczeniu wraz z lawinowo rosnącą ilością informacji cyfrowych, które każdego dnia na całym świecie są wytwarzane, zapisywane i przeszukiwane przez stale zwiększającą się grupę użytkowników technologii informatycznych. Trzydzieści lat temu świat zrewolucjonizowały komputery PC, a dziś w ogarnięciu tego chaosu pomóc mogą jedynie najskuteczniejsze narzędzia do modelowania i eksploracji danych.

"Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych" to książka, z której analitycy, informatycy i biznesmeni dowiedzą się, jak tworzyć właściwe modele, odpowiednio przygotowywać dane i prawidłowo je eksplorować, a także jak należycie analizować i oceniać otrzymane wyniki przy użyciu narzędzi oferowanych przez oprogramowanie Microsoft SQL Server. Publikacja przybliża zagadnienia związane z poszczególnymi etapami procesu modelowania i eksploracji, prezentując przy tym zastosowanie różnych metod i technik analizy do rozwiązywania praktycznych problemów naukowych i biznesowych.

  • Podstawowe techniki i narzędzia wykorzystywane w eksploracji danych
  • Instalacja i konfiguracja niezbędnego oprogramowania
  • Analiza biznesowa projektu eksploracji danych
  • Ocena, przygotowywanie i poprawianie jakości danych
  • Przegląd technik eksploracji danych
  • Wykorzystywanie serwera SQL w procesie eksploracji danych
  • Składnia i zastosowanie języka DMX
  • Łatwe w użyciu narzędzia pakietu Office i zaawansowane narzędzia eksploracji danych serwera SQL firmy Microsoft
  • Zasada działania zaawansowanych algorytmów eksploracji danych
  • Ocena i poprawianie modeli eksploracyjnych
  • Programowanie predykcyjne

Naucz się wykorzystywać zaawansowane narzędzia do inteligentnej zamiany dużych zbiorów danych w przydatne informacje!

Spis treści

Wstęp (9)

  • Proces eksploracji danych (10)
  • Instalacja i konfiguracja narzędzi (12)
    • Serwer SQL (12)
    • Arkusz kalkulacyjny Excel (15)
    • Dodatek Data Mining do pakietu Office (15)
    • Przykłady (16)
  • Konwencje i oznaczenia (20)

Część I: Modelowanie (23)

Rozdział 1. Eksploracja danych jako technika wspomagania decyzji (25)

  • Modelowanie świata (25)
    • Obiekty, zdarzenia i reguły (26)
    • Dane (27)
    • Informacje (27)
    • Wiedza (29)
    • Decyzje (31)
  • Eksploracja danych (32)
    • Hipotezy (32)
    • Kłopoty ze sformułowaniem problemu (33)

Rozdział 2. Analiza biznesowa (35)

  • Cele modelowania i eksploracji danych (35)
    • Opisywanie danych czy wspieranie decyzji? (36)
    • Decydenci (38)
  • Zakres projektu eksploracji danych (39)
    • Dane źródłowe (40)
    • Kontekst (40)
  • Sprecyzowanie spodziewanych wyników (42)
    • Modele deskrypcyjne (43)
    • Modele predykcyjne (43)
  • Prawdopodobieństwo sukcesu projektu eksploracji danych (44)
  • Ocena ryzyka (45)

Rozdział 3. Ocena danych (49)

  • Dane źródłowe (49)
    • Błędy pomiaru (50)
  • Przypadki, czyli to, co badamy (51)
  • Profilowanie danych za pomocą usługi SQL Server Integration Services (54)
  • Atrybuty i ich stany (57)
    • Atrybuty jednowartościowe i wielowartościowe (57)
    • Atrybuty monotoniczne (59)
    • Rozkład wartości (59)
  • Integralność danych (62)
    • Duplikaty (62)
    • Zakres wartości (63)
    • Zgodność ze wzorcem (63)
  • Próbkowanie i reprezentatywność danych (64)
    • Próbkowanie danych (64)
    • Zbieżność do rzeczywistego rozkładu (65)
    • Odchylenie standardowe (67)
    • Zmienność atrybutów tekstowych (68)
  • Brakujące dane (69)
    • Model brakujących danych (70)
  • Zależności pomiędzy atrybutami (73)
    • Niezależne atrybuty (74)
    • Nadmiarowe atrybuty (75)
    • Anachronizmy (76)
  • Mierzenie informacji (76)
    • Bity (77)
    • Zaskoczenie (77)
    • Kontekst (78)

Rozdział 4. Przygotowanie danych (79)

  • Przestrzeń stanów (79)
  • Atrybuty dyskretne (81)
    • Grupowanie (81)
    • Numerowanie stanów (84)
    • Atrybuty porządkowe (85)
    • Atrybuty okresowe (86)
  • Atrybuty ciągłe (86)
    • Wartości skrajne (87)
    • Normalizacja zakresu (87)
    • Dyskretyzacja (90)
  • Serie danych (92)
    • Trend (96)
    • Okresowość i sezonowość (96)
    • Szum (97)

Rozdział 5. Poprawa jakości danych (99)

  • Uzupełnienie wartości (99)
  • Wzbogacenie danych (103)
  • Redukcja wymiarów (105)
    • Korelacje (106)
  • Dane dla modeli deskrypcyjnych (108)
  • Dane dla modeli predykcyjnych (109)
    • Zmiana proporcji (109)
  • Dane na potrzeby analizy wariantowej (111)
    • Analiza wariantowa (111)
  • Wydzielenie danych testowych (113)

Część II: Eksploracja (117)

Rozdział 6. Techniki eksploracji danych (119)

  • Zastosowania (119)
  • Dodatek Data Mining do pakietu Office (121)
    • Ocena i przygotowanie danych źródłowych (121)
  • Techniki eksploracji danych (126)
    • Klasyfikacja (126)
    • Szacowanie (136)
    • Asocjacja (141)
    • Grupowanie (145)
    • Analiza sekwencyjna (151)
    • Analiza wariantowa (152)
    • Prognozowanie (156)

Rozdział 7. Serwer SQL jako platforma eksploracji danych (161)

  • Excel jako klient SQL Server Analysis Services (162)
    • Narzędzia eksploracji zewnętrznych danych (162)
    • Praca z modelami eksploracji danych (184)
    • Formuły arkusza Excel (191)
  • Projekty eksploracji danych (192)
    • Business Intelligence Development Studio (192)
    • Źródła danych (195)
    • Widoki danych źródłowych (196)
    • Struktury eksploracji danych (199)
    • Modele eksploracji danych (206)
    • Zapytania predykcyjne (210)
    • Zagnieżdżanie przypadków (213)
  • Zarządzanie serwerem SSAS i modelami eksploracji danych poprzez SQL Server Management Studio (216)
  • Usługi eksploracji danych serwera SQL (218)
    • Architektura (219)
    • Bezpieczeństwo (221)
    • Integracja z pozostałymi usługami Business Intelligence (223)

Rozdział 8. DMX (227)

  • Terminologia (227)
    • Atrybut (227)
    • Wartość i stan (229)
    • Przypadek (229)
    • Klucze (230)
    • Struktury eksploracji danych (231)
    • Modele eksploracji danych (232)
  • Składnia języka DMX (232)
    • Tworzenie struktur eksploracji danych (233)
    • Tworzenie modeli eksploracji danych (235)
    • Przetwarzanie struktur i modeli eksploracji danych (239)
    • Odczytywanie zawartości struktur i modeli eksploracji danych (243)
    • Zapytania predykcyjne (245)
    • Funkcje predykcyjne (251)

Rozdział 9. Naiwny klasyfikator Bayesa firmy Microsoft (253)

  • Omówienie (253)
    • Ograniczenia (255)
    • Parametry (256)
  • Zastosowania naiwnego klasyfikatora Bayesa (258)
    • Badanie zależności pomiędzy atrybutami (258)
    • Klasyfikacja dokumentów (260)

Rozdział 10. Drzewa decyzyjne firmy Microsoft i algorytm regresji liniowej firmy Microsoft (267)

  • Omówienie (268)
    • Ograniczenia (272)
    • Parametry (273)
  • Zastosowania drzew decyzyjnych (275)
    • Klasyfikacja klientów (275)
    • Szacowanie potencjalnych zysków (277)
    • Asocjacja klientów i wypożyczanych przez nich filmów (279)

Rozdział 11. Szeregi czasowe firmy Microsoft (281)

  • Omówienie (281)
    • Ograniczenia (285)
    • Parametry (286)
  • Zastosowania szeregów czasowych firmy Microsoft (288)
    • Prognozowanie sprzedaży (289)
    • Prognozowanie sprzedaży na podstawie przeplatanych serii danych (291)
    • Prognozowanie sprzedaży na podstawie danych odczytanych z kostki wielowymiarowej (292)
    • Prognozowanie sprzedaży na podstawie krótkich serii danych (293)
    • Analiza wariantowa (295)

Rozdział 12. Algorytm klastrowania firmy Microsoft (297)

  • Omówienie (297)
    • Ograniczenia (302)
    • Parametry (303)
  • Zastosowania algorytmu klastrowania (305)
    • Analiza skupień komórek (305)
    • Klasyfikacja komórek (309)
    • Przygotowanie danych do dalszej eksploracji (312)
    • Wykrywanie anomalii (314)

Rozdział 13. Algorytm klastrowania sekwencyjnego firmy Microsoft (319)

  • Omówienie (320)
    • Ograniczenia (323)
    • Parametry (323)
  • Zastosowania algorytmu klastrowania sekwencyjnego (324)
    • Analiza sekwencji odwiedzanych stron WWW (324)
    • Klasyfikacja klientów na podstawie kolejności kupowanych przez nich towarów (327)
    • Przewidywanie kolejnych zdarzeń (329)
    • Wykrywanie nietypowych sekwencji zdarzeń (332)

Rozdział 14. Algorytm odkrywania reguł asocjacyjnych firmy Microsoft (335)

  • Omówienie (336)
    • Ograniczenia (340)
    • Parametry (341)
  • Zastosowania reguł asocjacyjnych (341)
    • Badanie zależności pomiędzy wartościami atrybutów (342)
    • Analiza koszykowa (343)
    • Analiza typu cross-selling (347)

Rozdział 15. Sieci neuronowe firmy Microsoft i algorytm regresji logistycznej firmy Microsoft (351)

  • Omówienie (352)
    • Ograniczenia (358)
    • Parametry (360)
  • Zastosowania sieci neuronowych i regresji logistycznej (361)
    • Szacowanie potencjalnych zysków (362)
    • Klasyfikacja dokumentów (366)

Rozdział 16. Ocena i poprawa modeli (369)

  • Powrót do średniej (369)
  • Kryteria porównawcze (371)
    • Łatwość interpretacji (373)
    • Dokładność predykcji (374)
    • Wiarygodność predykcji (374)
    • Wydajność i skalowalność (375)
    • Przydatność (375)
  • Metody oceniania modeli eksploracji danych (376)
    • Wykresy podniesienia i zysku (376)
    • Macierz klasyfikacji (384)
    • Ocena dokładności modeli algorytmu szeregów czasowych firmy Microsoft (386)
    • Walidacja krzyżowa (387)
    • Odchylenie wewnątrz- i międzyklastrowe (390)
  • Problemy (391)
    • Niewłaściwie postawione zadania (391)
    • Niewłaściwe dane źródłowe (392)
    • Nieprzygotowane dane źródłowe (393)
    • Niewłaściwe lub źle sparametryzowane algorytmy eksploracji danych (394)

Rozdział 17. Programowanie predykcyjne (397)

  • Narzędzia programistyczne (397)
  • Wizualizatory modeli eksploracji danych (398)
  • Raporty usługi SSRS (399)
  • Inteligentne aplikacje (401)
    • Kontrola poprawności danych (401)
    • Uzupełnianie brakujących danych (404)
    • Adaptacyjny interfejs (406)

Skorowidz (415)

Kategoria: Bazy danych
Zabezpieczenie: Watermark
Watermark
Watermarkowanie polega na znakowaniu plików wewnątrz treści, dzięki czemu możliwe jest rozpoznanie unikatowej licencji transakcyjnej Użytkownika. E-książki zabezpieczone watermarkiem można odczytywać na wszystkich urządzeniach odtwarzających wybrany format (czytniki, tablety, smartfony). Nie ma również ograniczeń liczby licencji oraz istnieje możliwość swobodnego przenoszenia plików między urządzeniami. Pliki z watermarkiem są kompatybilne z popularnymi programami do odczytywania ebooków, jak np. Calibre oraz aplikacjami na urządzenia mobilne na takie platformy jak iOS oraz Android.
ISBN: 978-83-246-4956-3
Rozmiar pliku: 10 MB

BESTSELLERY

Kategorie: