Pérez Marqués, María
Business intelligence : técnicas, herramientas y aplicaciones / María Pérez Marqués - 1a. ed. - México, D.F. Alfaomega 2015 - IX; 417 p.
Incluye índice analítico
INTELIGENCIAS DE NEGOCIOS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN. INFORMES. Finalidad de los sistemas de información y origen del business intelligence; Almacenes de datos. Data Warehouse; Informes OLAP con CUBE y ROLLUP en SQL. MICROSOFT Y LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. POWER BI. INFORMES CON POWER QUERY Y POWER PIVOT. Introducción y componentes de power BI. INFORMES CON POWER BI. VISUALIZACIÓN CON POWER VIEW Y POWER MAP. POWER VIEW; POWER MAP; BUSINESS INTELLIGENCE CON MICROSOFT BI-SQL SERVER. Características de business intelligence en Microsoft BI SQL Server; Power View para SharePoint Server: crear, guardar e imprimir informes; Analysis Services, Integrations Services y Reporting Services. MODELADO PREDICTIVO CON HERRAMIENTAS DE IBM. Técnicas de modelado predictivo; Técnicas de modelado predictivo con IBM SPSS Modeler; El nodo lineal: modelo de regresión múltiple automático. MODELADO PREDICTIVO CON HERRAMIENTAS DE SAS. Técnicas de modelado predictivo con SAS EnterPrise Miner; El nodo regresión: modelo lineal general GLM; Modelos de elección discreta Logit y Probit con el nodo Regressión. MODELADO PARA LA SEGMENTACIÓN Y PERFILADO DE IBM. Técnicas de modelado para la segmentación y obtención de perfiles; Clustering mediante redes neuronales; Segmentación y perfilado con árboles de decisión. SEGMENTACIÓN Y PERFILADO CON HERRAMIENTAS DEL SAS. Análisis cluster con SAS Enterprise Miner. El nodo clustering; El proceso de creación de árboles de decisión con SAS Enterprise Miner; Nodo Input Data Source y los tipos de variables. REGLAS DE ASOCIACIÓN CON HERRAMIENTAS DE IBM Y SAS. Reglas de asociación; Reglas de asociación en IBM SPSS Modeler. El nodo CARMA; Nodo de asociaciones en SAS Enterprise Miner. PRONOSTICOS Y TENDENCIAS CON HERRAMIENTAS DE IBM. El algoritmo serie temporal de IBM STSS Modeler; Pronósticos y tendencias con herramientas de SAS. Prediciones incondicionales deterministas y suavizados con el modelizador de SAS; Modelos ARIMA con el modelizador automático de SAS; Modelos ARIMA estacionales y generales con el modelizador automático de SAS. MODELOS AUTOMÁTICOS Y EVALUACIÓN DE MODELOS CON HERRAMIENTAS DE IBM Y SAS. Modelización automática en IBM SPSS Modeler; El algoritmo autonumerico de IBM SPSS Modeler; Face de Evaluación en SAS Enterprise Miner. Nodo AssessmentNormal 0 21 false false false EN-US X-NONE X-NONE false"" Priority=""71"" Name=""Colorf
9786076224335
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS
ADMINISTRACIÓN INDUSTRIAL
BUSINESS INTELLIGENCE
658.472 / P474
Business intelligence : técnicas, herramientas y aplicaciones / María Pérez Marqués - 1a. ed. - México, D.F. Alfaomega 2015 - IX; 417 p.
Incluye índice analítico
INTELIGENCIAS DE NEGOCIOS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN. INFORMES. Finalidad de los sistemas de información y origen del business intelligence; Almacenes de datos. Data Warehouse; Informes OLAP con CUBE y ROLLUP en SQL. MICROSOFT Y LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. POWER BI. INFORMES CON POWER QUERY Y POWER PIVOT. Introducción y componentes de power BI. INFORMES CON POWER BI. VISUALIZACIÓN CON POWER VIEW Y POWER MAP. POWER VIEW; POWER MAP; BUSINESS INTELLIGENCE CON MICROSOFT BI-SQL SERVER. Características de business intelligence en Microsoft BI SQL Server; Power View para SharePoint Server: crear, guardar e imprimir informes; Analysis Services, Integrations Services y Reporting Services. MODELADO PREDICTIVO CON HERRAMIENTAS DE IBM. Técnicas de modelado predictivo; Técnicas de modelado predictivo con IBM SPSS Modeler; El nodo lineal: modelo de regresión múltiple automático. MODELADO PREDICTIVO CON HERRAMIENTAS DE SAS. Técnicas de modelado predictivo con SAS EnterPrise Miner; El nodo regresión: modelo lineal general GLM; Modelos de elección discreta Logit y Probit con el nodo Regressión. MODELADO PARA LA SEGMENTACIÓN Y PERFILADO DE IBM. Técnicas de modelado para la segmentación y obtención de perfiles; Clustering mediante redes neuronales; Segmentación y perfilado con árboles de decisión. SEGMENTACIÓN Y PERFILADO CON HERRAMIENTAS DEL SAS. Análisis cluster con SAS Enterprise Miner. El nodo clustering; El proceso de creación de árboles de decisión con SAS Enterprise Miner; Nodo Input Data Source y los tipos de variables. REGLAS DE ASOCIACIÓN CON HERRAMIENTAS DE IBM Y SAS. Reglas de asociación; Reglas de asociación en IBM SPSS Modeler. El nodo CARMA; Nodo de asociaciones en SAS Enterprise Miner. PRONOSTICOS Y TENDENCIAS CON HERRAMIENTAS DE IBM. El algoritmo serie temporal de IBM STSS Modeler; Pronósticos y tendencias con herramientas de SAS. Prediciones incondicionales deterministas y suavizados con el modelizador de SAS; Modelos ARIMA con el modelizador automático de SAS; Modelos ARIMA estacionales y generales con el modelizador automático de SAS. MODELOS AUTOMÁTICOS Y EVALUACIÓN DE MODELOS CON HERRAMIENTAS DE IBM Y SAS. Modelización automática en IBM SPSS Modeler; El algoritmo autonumerico de IBM SPSS Modeler; Face de Evaluación en SAS Enterprise Miner. Nodo AssessmentNormal 0 21 false false false EN-US X-NONE X-NONE false"" Priority=""71"" Name=""Colorf
9786076224335
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS
ADMINISTRACIÓN INDUSTRIAL
BUSINESS INTELLIGENCE
658.472 / P474