Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques, and Applications in Microsoft Office Excel (r) with XLMiner (r)

4.5

بر اساس نظر کاربران

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین

معرفی کتاب

کتاب "Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques, and Applications in Microsoft Office Excel (r) with XLMiner (r)" یکی از منابع برجسته و کارآمد در حوزه تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات عملیاتی برای کسب‌وکارها است. این کتاب با رویکردی آموزشی و کاربردی، به تشریح مفاهیم پایه‌ای داده‌کاوی و همچنین تکنیک‌ها و روش‌های پیشرفته پرداخته و ابزارهای مفیدی نظیر Microsoft Office Excel و XLMiner را برای اجرای این تکنیک‌ها بکار می‌گیرد.

خلاصه‌ای جامع از کتاب

این کتاب به صورت سیستماتیک و مرحله‌به‌مرحله به معرفی مفاهیم پایه‌ای داده‌کاوی می‌پردازد و سپس تکنیک‌های کاربردی نظیر Classification، Clustering، Association Rules، و Regression Analysis را آموزش می‌دهد. تاکید کتاب بر کاربرد این تکنیک‌ها در محیط کسب‌وکار و با استفاده از ابزارهای متداول نظیر Excel و XLMiner است که امکان اجرا و تحلیل داده‌های واقعی را برای کارشناسان فراهم می‌سازد.

نکات کلیدی

  • درک عمیق از مبانی داده‌کاوی و اهمیت آن در تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار.
  • آموزش نحوه استفاده از XLMiner برای پیاده‌سازی تکنیک‌های گوناگون.
  • مثال‌های کاربردی از استفاده داده‌کاوی برای حل مسائل واقعی در کسب‌وکارها.
  • تاکید بر روش‌های بهینه‌سازی عملکرد و افزایش کارایی عملیات تحلیل.

نقل‌قول‌های معروف از کتاب

"داده‌کاوی می‌تواند ابزار قدرتمندی برای تبدیل داده‌های خام به تصمیمات راهبردی در سازمان‌ها باشد."

Patel, Nitin R.; Bruce, Peter C.; Shmueli, Galit

"استفاده صحیح از ابزارهای تحلیل مانند Excel و XLMiner می‌تواند نقاط کور کسب‌وکار را روشن کند و سودآوری را بهبود بخشد."

Patel, Nitin R.; Bruce, Peter C.; Shmueli, Galit

چرا این کتاب مهم است؟

این کتاب در حوزه داده‌کاوی اهمیت ویژه‌ای دارد زیرا نه تنها به مفاهیم تئوریک می‌پردازد بلکه راهکارهای عملی و ابزارهای کاربردی را معرفی می‌کند که متخصصین حوزه کسب‌وکار می‌توانند از آن‌ها در عمل بهره‌برداری کنند. همچنین، با تمرکز بر Excel به عنوان یکی از نرم‌افزارهای پرکاربرد در محیط‌های تجاری، کتاب علاوه بر اینکه به کاربران سطح پیشرفته داده‌کاوی خدمت می‌کند، به تحلیل‌گران و کارشناسان حرفه‌ای که با ابزارهای متداول کار می‌کنند، کمک شایانی می‌نماید.

Introduction

Welcome to the world of data mining, where we delve deeply into the oceans of data to extract insightful business intelligence. The book "Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques, and Applications in Microsoft Office Excel® with XLMiner®" is a comprehensive guide aimed at equipping professionals and students with the tools and knowledge needed to harness data effectively. As the volume of data continues to expand, it becomes increasingly critical to leverage this data for informed decision-making, enhancing competitiveness, and achieving strategic objectives.

Detailed Summary of the Book

The book walks readers through the principles and practices of data mining, with a specific focus on business applications. It is structured to provide a practical understanding of data mining concepts using Microsoft Office Excel® alongside XLMiner®, making it accessible to users with varying levels of expertise in data analysis.

We begin by introducing fundamental concepts, including the data mining process, types of data, and preprocessing techniques. As we progress, the book delves into specific methods such as classification, prediction, association, and clustering. Each technique is explored in detail, providing both the theoretical foundations and practical applications in real business scenarios.

Special attention is given to practical exercises using XLMiner®, a leading data mining tool integrated with Excel. Readers are guided through step-by-step examples that demonstrate how to apply various data mining techniques within Excel, bridging the gap between theoretical knowledge and practical application.

Key Takeaways

  • Comprehensive Approach: Learn a broad range of data mining techniques, from foundational to advanced, tailored for business applications.
  • Hands-On Learning: Engage with practical exercises that illustrate how to use Excel and XLMiner® for real-world data analysis.
  • Real-World Examples: Explore case studies and examples that demonstrate how businesses are using data mining to drive decision-making and performance.
  • Strategic Insights: Gain insights into how data mining can be used strategically to enhance decision-making and gain competitive advantages.

Famous Quotes from the Book

“Data is the new oil of the digital economy.”

From Chapter 3: The Value of Data

“In the modern world, data mining is not an option; it’s a necessity for those who wish to compete effectively.”

From Chapter 8: Strategic Implications of Data Mining

Why This Book Matters

In today’s highly competitive business environment, data mining has emerged as a crucial component for strategic decision-making. This book is not just a manual for techniques and tools; it is a bridge connecting the theoretical aspects of data science with their practical business applications. By focusing on the integration of Excel and XLMiner®, this book provides a broader audience with the opportunity to master data mining skills without necessitating a steep learning curve of advanced programming languages.

Moreover, as organizations increasingly rely on data-driven approaches, understanding data mining processes empowers professionals to uncover hidden patterns, identify critical insights, and enhance organizational effectiveness. Whether you are a business analyst, manager, or student, the principles and methodologies outlined in this book will serve as a foundational pillar in your professional toolkit, enabling you to extract actionable intelligence from data and apply it effectively to business challenges.

دانلود رایگان مستقیم

برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین

برای خواندن این کتاب باید نرم افزار PDF Reader را دانلود کنید Foxit Reader

نویسندگان:


نظرات:


4.5

بر اساس 0 نظر کاربران