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![]( "Buchcover ISBN 9783939701859")
Business Intelligence und die Einführung von Data Mining-Techniken gemeinsam mit dem MS SQL Server erfordern Grundkenntnisse von T-SQL, um Abfragen und Sichten vorbereiten zu können sowie Daten ggf. bereinigen und Aufgaben automatisieren zu können. Zusätzliche weitere Kenntnisse können .NET-Programmierung sein, da sich die Data Mining-Modelle auch unmittelbar in eigener Software nutzen lassen können. Sehr gute T-SQL-Kenntnisse bieten die Möglichkeit, die Modelle auch über T-SQL erstellen und nutzen zu können. BI-Entwickler, die mit Integration Services gearbeitet haben, werden die Pflege von Data Mining-Modellen über ETL-Pakete automatisieren wollen. Reporting Services-Nutzer werden dagegen Data Mining-Ergebnisse mit Berichten kombinieren wollen. Analysis Services-Nutzer schließlich werden dagegen OLAP-Würfel zusätzlich auch um Data Mining-Modelle anreichern wollen. Grundkenntnisse dieser verschiedenen BI-Module vom MS SQL Server können jeweils nützliches Vorwissen darstellen, um die Data Mining-Komponente op
MS SQL Server 2012 (4) – Data Mining, Analyse und multivariate Verfahren
Der MS SQL Server bietet mit der Data Mining-Komponente der Analysis Services eine umfangreiche Lösung für multivariate Analysemethoden, Mustersuche und Vorhersagen an. Als Benutzerschnittstelle für die Vorbereitung der Daten und Nutzung der Modelle gibt es für
MS Excel die Data Mining-Add-Ins. Diese lassen sich auch für die Visualisierung von Modellen in MS Visio nutzen. Dieses Buch erklärt die im SQL Server enthaltenen Data Mining-Verfahren an praktischen Beispielen und geht dabei auch auf die theoretischen Grundzüge dieser Verfahren ein. Zusätzlich zeigt es, wie man Data Mining mit Integration Services, Reporting Services und eigener. NET-Software gemeinsam nutzen kann. Die weiteren Bände dieser Reihe beschäftigen sich mit T-SQL-Abfragen, XML-Integration und DB-Administration.
MS Excel die Data Mining-Add-Ins. Diese lassen sich auch für die Visualisierung von Modellen in MS Visio nutzen. Dieses Buch erklärt die im SQL Server enthaltenen Data Mining-Verfahren an praktischen Beispielen und geht dabei auch auf die theoretischen Grundzüge dieser Verfahren ein. Zusätzlich zeigt es, wie man Data Mining mit Integration Services, Reporting Services und eigener. NET-Software gemeinsam nutzen kann. Die weiteren Bände dieser Reihe beschäftigen sich mit T-SQL-Abfragen, XML-Integration und DB-Administration.