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Data Mining With SQL Server 2005 /

Tang, ZhaoHui; MacLennan, Jamie.
Tipo de material: materialTypeLabelLibroInf. Publicación: Indiana, Canada : Wiley, c2005Descripción fisica: xvi; 460 p. : il. ; 24 cm.ISBN: 9780471462613; 0471462616.Tema(s): ALMACENAMIENTO DE DATOS | ADMINISTRACION DE BASES DE DATOS | CLIENTE / SERVIDORES (COMPUTADORES)
Contenidos:
c.1. Introduction to Data Mining. --c.2. OLe DB for Data Mining. --c.3. Using SQL server Data Mining. --c.4. Microsoft Naive Bayes. --c.5. Microsoft Decision trees. --c.6. Microsoft time series. --c.7. Microsoft Clustering. --c.8. Microsoft sequence clustering. --c.9. Microsoft association rules. --c-10. Microsoft neural network. --c.11. Mining Olap cubes. --c.12. Data mining with SQL server integration services. --c-13. SQL Server Data mining architechture.--c.14. Programming SQL server data mining. --c.14. IMplementing a web cross-selling application. --c.15. Advanced forecasting using microsoft excel. --c.16. Extending SQL server data mining. --c.17.Conclusion and additional resources.
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Tipo de ítem Biblioteca Localización Signatura topográfica Copia Estado Notas Fecha de vencimiento
DOCENTE DOCENTE Biblioteca General Politécnico Gran Colombiano
Sala 1 General 004.5 T161 (Navegar estantería) 3 Disponible (OK.2014) INV2018-1
Material de Reserva Material de Reserva Biblioteca Sede Compuclub Politécnico Grancolombiano
Sede 65 004.5 T161 (Navegar estantería) 2 Disponible (OK.2014)
Material de Reserva Material de Reserva Biblioteca Sede Excelencia Formación Empresarial Politécnico Grancolombiano
Sede Heroes 004.5 T161 (Navegar estantería) 1 En tránsito de Biblioteca General Politécnico Gran Colombiano a Biblioteca Sede Excelencia Formación Empresarial Politécnico Grancolombiano desde 02/10/2019

Incluye bibliografía e índice.

c.1. Introduction to Data Mining. --c.2. OLe DB for Data Mining. --c.3. Using SQL server Data Mining. --c.4. Microsoft Naive Bayes. --c.5. Microsoft Decision trees. --c.6. Microsoft time series. --c.7. Microsoft Clustering. --c.8. Microsoft sequence clustering. --c.9. Microsoft association rules. --c-10. Microsoft neural network. --c.11. Mining Olap cubes. --c.12. Data mining with SQL server integration services. --c-13. SQL Server Data mining architechture.--c.14. Programming SQL server data mining. --c.14. IMplementing a web cross-selling application. --c.15. Advanced forecasting using microsoft excel. --c.16. Extending SQL server data mining. --c.17.Conclusion and additional resources.

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