Appunti di Business intelligence e data mining

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Tra i professori che hanno tenuto i corsi per l’esame di business intelligence e data mining su cui sono basati i nostri riassunti e appunti: Rizzi Stefano, Vercellis Carlo, Grandi Fabio e molti altri, nelle università di Università degli Studi di Bologna, Politecnico di Milano.

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Appunti di Business intelligence e data mining

Business Intelligence

Esame Business intelligence

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Rizzi

Università Università degli Studi di Bologna

Appunto

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esame Business intelligence: nel testo sono presenti appunti presi a lezione integrati con lo studio delle slides del professore. Gli argomenti del corso riguardano principalmente il data warehouse, non sono presenti esercizi. Scarica il file in formato PDF!

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Business Intelligence

Esame Business Intelligence e Data Mining

Facoltà Ingegneria dei sistemi

Dal corso del Prof. C. Vercellis

Università Politecnico di Milano

Appunto

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Appunti presi a lezione ed integrati con il materiale fornito/suggerito dal prof. Vercellis. Materiale più che sufficiente preparare l'esame in modo esaustivo ed efficace. Appunti basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni della prof. Vercellis.

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Lezioni, Business intelligence M

Esame Business intelligence

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Grandi

Università Università degli Studi di Bologna

Appunto

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Appunti di Business intelligence M per l'esame del professor Grandi. Conoscenze e abilità da conseguire Conoscenza dei principali strumenti per l'analisi di grandi quantità di dati utili a supportare efficientemente i processi decisionali. Nel corso saranno analizzate le due principali tecnologie a disposizione della Business Intelligence per l'estrazione di informazioni strategiche: il Data Warehousing e il Data Mining. Programma/Contenuti Business intelligence: il ruolo della BI nel sistema informativo aziendale; introduzione al data warehousing; introduzione al data mining e KDD; analisi what-if. Data Warehousing: architetture; tecniche di analisi dei dati; il ciclo di sviluppo: analisi delle sorgenti dati; analisi dei requisiti; progettazione concettuale; carico di lavoro e volume dati; progettazione logica; progettazione dell'alimentazione Data Mining: regole associative; algoritmi di clustering; tipologie dei dati; alberi di decisione; metodi statistici; reti neurali; valutazione dei risultati; analisi di serie storiche.

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Riassunto esame Business Intelligence e Data Mining, prof. Vercellis, libro consigliato Business Intelligence e Data Mining, Vercellis

Esame Business Intelligence e Data Mining

Facoltà Ingegneria dei sistemi

Dal corso del Prof. C. Vercellis

Università Politecnico di Milano

Appunto

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Riassunto per l'esame di Business Intelligence e Data Mining, basato su appunti personali e studio autonomo del testo consigliato dal docente Business Intelligence e Data Mining, C. Vercellis.

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Business intelligence e data mining per Agraria

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