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Data Mining mit SAS Enterprise Miner [Matignon, Randall] gebraucht - akzeptabel-

Jenson Books

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Zuletzt aktualisiert am 11. Jun. 2024 21:01:27 MESZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

Artikelmerkmale

Artikelzustand: Akzeptabel: Buch mit deutlichen Gebrauchsspuren. Der Einband kann einige Beschädigungen aufweisen, ... Akzeptabel: Buch mit deutlichen Gebrauchsspuren. Der Einband kann einige Beschädigungen aufweisen, ist aber in seiner Gesamtheit noch intakt. Die Bindung ist möglicherweise leicht beschädigt, in ihrer Gesamtheit aber noch intakt. In den Randbereichen wurden evtl. Notizen gemacht, der Text kann Unterstreichungen und Markierungen enthalten, es fehlen aber keine Seiten und es ist alles vorhanden, was für die Lesbarkeit oder das Verständnis des Textes notwendig ist. Genauere Einzelheiten sowie eine Beschreibung eventueller Mängel entnehmen Sie bitte dem Angebot des Verkäufers. Alle Zustandsdefinitionen aufrufenwird in neuem Fenster oder Tab geöffnet

ISBN: 9780470149010

Subject Area: Computers, Mathematics

Publication Name: Data Mining Using Sas Enterprise Miner

Publisher: Wiley & Sons, Incorporated, John

Item Length: 11 in

Subject: Mathematical & Statistical Software, Probability & Statistics / General, Databases / Data Mining

Publication Year: 2007

Type: Textbook

Format: Perfect

Language: English

Item Height: 1.3 in

Author: Randall Matignon

Item Weight: 49.1 Oz

Item Width: 8.6 in

Number of Pages: 584 Pages

Über dieses Produkt

Product Information

"Data Mining Using SAS(R) Enterprise Miner" introduces the reader to a wide variety of data mining techniques in SAS(R) Enterprise Miner. This first-of-a-kind book explains the purpose of -- and reasoning behind -- every node that is a part of Enterprise Miner with regard to SEMMA design and data mining analysis. Each chapter starts with a short introduction to the assortment of statistics that are generated from the various Enterprise Miner nodes, followed by detailed explanations of configuration settings that are located within each node. The end result of the author's meticulous presentation is a well crafted study guide on the various methods that one employs to both randomly sample and partition data within the process flow of SAS(R) Enterprise Miner.

Product Identifiers

Publisher

Wiley & Sons, Incorporated, John

ISBN-10

0470149019

ISBN-13

9780470149010

eBay Product ID (ePID)

59073535

Product Key Features

Number of Pages

584 Pages

Language

English

Publication Name

Data Mining Using Sas Enterprise Miner

Publication Year

2007

Subject

Mathematical & Statistical Software, Probability & Statistics / General, Databases / Data Mining

Type

Textbook

Subject Area

Computers, Mathematics

Author

Randall Matignon

Format

Perfect

Dimensions

Item Height

1.3 in

Item Weight

49.1 Oz

Item Length

11 in

Item Width

8.6 in

Additional Product Features

Intended Audience

Scholarly & Professional

LCCN

2007-005997

Dewey Edition

Reviews

"The book provides a good account of the numerical and computational approaches used within the various nodes and explains necessary background concepts."( The American Statician, May 2009) "...a very detailed user guide." ( MAA Reviews , December 26, 2007), "The book provides a good account of the numerical and computational approaches used within the various nodes and explains necessary background concepts." ( The American Statistician, May 2009) "... a very detailed user guide." ( MAA Reviews, December 26, 2007)

Illustrated

Yes

LeafCats

378

Dewey Decimal

005.74

Lc Classification Number

Qa76.9.D343m39 2007

Table of Content

Introduction Chapter 1: Sample Nodes 1 1.1 Input Data Source Node 3 1.2 Sampling Node 32 1.3 Data Partition Node 45 Chapter 2: Explore Nodes 55 2.1 Distribution Explorer Node 57 2.2 Multiplot Node 64 2.3 Insight Node 74 2.4 Association Node 75 2.5 Variable Selection Node 99 2.6 Link Analysis Node 120 Chapter 3: Modify Nodes 153 3.1 Data Set Attributes Node 155 3.2 Transform Variables Node 160 3.3 Filter Outliers Node 169 3.4 Replacement Node 178 3.5 Clustering Node 192 3.6 SOMiKohonen Node 227 3.7 Time Series Node 248 3.8 Interactive Grouping Node 261 Chapter 4: Model Nodes 277 4.1 Regression Node 279 4.2 Model Manager 320 4.3 Tree Node 324 4.4 Neural Network Node 355 4.5 PrincompiDmneural Node 420 4.6 User Defined Node 443 4.7 Ensemble Node 450 4.8 Memory-Based Reasoning Node 460 4.9 Two Stage Node 474 Chapter 5: Assess Nodes 489 5.1 Assessment Node 491 5.2 Reporter Node 511 Chapter 6: Scoring Nodes 515 6.1 Score Node 517 Chapter 7: Utility Nodes 525 7.1 Group Processing Node 527 7.2 Data Mining Database Node 537 7.3 SAS Code Node 541 7.4 Control point Node 552 7.5 Subdiagram Node 553 References 557 Index 560

2007

Artikelbeschreibung des Verkäufers

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Steve Jenson

1189 W 1700 N

84321 Logan, UT

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