Integration Challenges for Analytics, Business Intelligence, and Data Mining
Ana Azevedo, Manuel Filipe Santos

As technology continues to advance, it is critical for businesses to implement systems that can support the transformation of data into information that is crucial for the success of the company. Without the integration of data (both structured and unstructured) mining in business intelligence systems, invaluable knowledge is lost. However, there are currently many different models and approaches that must be explored to determine the best method of integration. Integration Challenges for Analytics, Business Intelligence, and Data Mining is a relevant academic book that provides empirical research findings on increasing the understanding of using data mining in the context of business intelligence and analytics systems. Covering topics that include big data, artificial intelligence, and decision making, this book is an ideal reference source for professionals working in the areas of data mining, business intelligence, and analytics; data scientists; IT specialists; managers; researchers; academicians; practitioners; and graduate students.

Издательство:
Engineering Science Reference
Год издания:
2020
ISBN:
978-1-7998-5781-5
ISBN:
978-1-7998-5783-9
ISBN:
978-1-7998-5784-6
Нельзя скачать PDF (9.0 MB) Нельзя скачать EPUB (24.2 MB)
Вы находитесь на официальном сайте библиотеки МФТИ, здесь представлен каталог электронных книг, доступных для скачивания и чтения студентам и сотрудникам МФТИ, а также посетителям сайта, находящимся в локальной сети МФТИ. Для доступа к полным текстам необходимо пройти авторизацию на портале https://profile.mipt.ru, после чего вернуться на сайт библиотеки https://books.mipt.ru. В случае возникновения затруднений при выполнении указанных действий, пожалуйста, свяжитесь с нами.
Если Вы считаете нужным сообщить об опечатке, ошибке или о другой проблеме, Вы можете это сделать.