Prädiktive Modellierung mit SAS Enterprise Miner: Praktische Lösungen für Geschäftsanwendungen, dritte Auflage

Bewertung:   (4,3 von 5)

Prädiktive Modellierung mit SAS Enterprise Miner: Praktische Lösungen für Geschäftsanwendungen, dritte Auflage (S. Sarma Kattamuri)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch ist für Einsteiger in SAS nützlich und bietet wertvolle Einblicke in SAS Enterprise Miner. Es hat jedoch einige bemerkenswerte Nachteile, darunter schlechte Druckqualität, fehlende Farben in den grafischen Darstellungen und eine unzureichende Abdeckung bestimmter fortgeschrittener Themen.

Vorteile:

Gute Einführungsressource für SAS
wertvolle Informationen zu SAS Enterprise Miner
hilfreich für Data-Mining-Kurse auf Hochschulniveau.

Nachteile:

Das gesamte Buch ist in schwarz-weiß gehalten, was die Interpretation einiger Grafiken erschwert
Druckprobleme mit schlecht geschnittenen Seiten
nicht auf Anfänger ausgerichtet
es fehlen Details zur Open-Source-Integration und zum Hochleistungs-Data-Mining.

(basierend auf 6 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Predictive Modeling with SAS Enterprise Miner: Practical Solutions for Business Applications, Third Edition

Inhalt des Buches:

Ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden zur prädiktiven Modellierung Kattamuri Sarmas Predictive Modeling with SAS Enterprise Miner: Practical Solutions for Business Applications, Third Edition, zeigt Ihnen, wie Sie mit SAS Enterprise Miner schnell prädiktive Modelle entwickeln und testen können. Anhand realistischer Daten erklärt das Buch komplexe Methoden auf einfache und praktische Weise für Leser mit unterschiedlichem Hintergrund und aus verschiedenen Branchen.

Mit der neuesten Version von Enterprise Miner wurde in dieser dritten Auflage auch der Abschnitt über Zeitreihen erweitert. Dieser umfassende Text richtet sich an Wirtschaftsanalysten, Datenwissenschaftler, Statistiker, Studenten, Predictive Modeler und Data Miner und bietet Beispiele, die das Verständnis für die wesentlichen Konzepte und Methoden der prädiktiven Modellierung stärken. Zu den behandelten Themen gehören logistische Regression, Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Variablenclustering, Beobachtungsclustering, Datenimputation, Binning, Datenexploration, Variablenauswahl, Variablentransformation und vieles mehr, einschließlich der Analyse von Textdaten.

Entwickeln Sie schnell Vorhersagemodelle, lernen Sie, wie Sie zahlreiche Modelle testen und die Ergebnisse vergleichen können, gewinnen Sie ein tiefes Verständnis von Vorhersagemodellen und multivariaten Methoden und entdecken Sie, wie Sie tiefgreifende Analysen durchführen können. Das alles können Sie mit Predictive Modeling mit SAS Enterprise Miner.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781629602646
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)