| Título : |
Advanced Analytics with Transact-SQL : Exploring Hidden Patterns and Rules in Your Data |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Sarka, Dejan, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
Berkeley, CA : Apress |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
XIX, 302 p. 164 ilustraciones |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-1-4842-7173-5 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Investigación cuantitativa programas de microsoft NET Framework microsoft Gestión de base de datos Estadísticas Inteligencia artificial Análisis de datos y Big Data microsoft Estadísticas aplicadas Ciencia de los datos |
| Índice Dewey: |
1.422 |
| Resumen: |
Conozca las funciones de inteligencia empresarial (BI) de T-SQL y cómo pueden ayudarle con sus esfuerzos de análisis y ciencia de datos sin la necesidad de incorporar otros lenguajes como R y Python. Este libro le muestra cómo calcular medidas estadísticas utilizando sus habilidades existentes en T-SQL. Aprenderá a calcular estadísticas descriptivas, incluidos centros, diferenciales, asimetría y curtosis de distribuciones. También aprenderá a encontrar asociaciones entre pares de variables, incluido el cálculo de fórmulas de regresión lineal y niveles de confianza con integración definida. Ningún análisis es bueno sin calidad de los datos. Advanced Analytics con Transact-SQL presenta problemas de calidad de los datos y le muestra cómo comprobar su integridad y precisión, y medir las mejoras en la calidad de los datos a lo largo del tiempo. El libro también explica cómo optimizar consultas que involucran datos temporales, como cuando busca intervalos superpuestos. La información más avanzada orientada al tiempo en el libro incluye análisis de peligros y supervivencia. También se cubren los pronósticos con promedios móviles exponenciales y autorregresión. Cada web/tienda minorista quiere saber qué productos los clientes tienden a comprar juntos. Intentar predecir la variable objetivo discreta o continua con pocas variables de entrada es importante para prácticamente todo tipo de negocio. Este libro le ayuda a comprender la ciencia de datos y los algoritmos avanzados que se utilizan para analizar datos, así como términos como minería de datos, aprendizaje automático y minería de textos. La clave para muchas de las soluciones de este libro son las funciones de ventana T-SQL. El autor Dejan Sarka demuestra consultas estadísticas eficientes que se basan en funciones de ventana y se optimizan mediante algoritmos creados utilizando conocimientos matemáticos y creatividad. Se explican las fórmulas y el uso de esos procedimientos estadísticos para que pueda comprender y modificar las técnicas presentadas. T-SQL es compatible con SQL Server, Azure SQL Database y Azure Synapse Analytics. Hay tantas funciones de BI en T-SQL que podría convertirse en su principal lenguaje de base de datos analítica. Si desea aprender cómo obtener información de sus datos con el lenguaje T-SQL con el que ya está familiarizado, este es el libro para usted. Aprenderá a: Describir la distribución de variables con medidas estadísticas Encontrar asociaciones entre pares de variables Evaluar la calidad de los datos que está analizando Realizar análisis de series de tiempo de sus datos Pronosticar valores de una variable continua Realizar análisis de cesta de mercado para predecir las compras de los clientes patrones Predecir los resultados de las variables objetivo a partir de una o más variables de entrada. Categorizar pasajes de texto extrayendo y analizando palabras clave. |
| Nota de contenido: |
Part I. Statistics -- 1. Descriptive Statistics.-2. Associations Between Pairs of Variables -- Part II. Data Preparation and Quality -- 3. Data Preparation -- 4. Data Quality and Information -- Part III. Dealing with Time -- 5. Time-Oriented Data -- 6. Time-Oriented Analyses -- Part IV. Data Science -- 7. Data Mining -- 8. Text Mining. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Advanced Analytics with Transact-SQL : Exploring Hidden Patterns and Rules in Your Data [documento electrónico] / Sarka, Dejan, Autor . - 1 ed. . - Berkeley, CA : Apress, 2021 . - XIX, 302 p. 164 ilustraciones. ISBN : 978-1-4842-7173-5 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Investigación cuantitativa programas de microsoft NET Framework microsoft Gestión de base de datos Estadísticas Inteligencia artificial Análisis de datos y Big Data microsoft Estadísticas aplicadas Ciencia de los datos |
| Índice Dewey: |
1.422 |
| Resumen: |
Conozca las funciones de inteligencia empresarial (BI) de T-SQL y cómo pueden ayudarle con sus esfuerzos de análisis y ciencia de datos sin la necesidad de incorporar otros lenguajes como R y Python. Este libro le muestra cómo calcular medidas estadísticas utilizando sus habilidades existentes en T-SQL. Aprenderá a calcular estadísticas descriptivas, incluidos centros, diferenciales, asimetría y curtosis de distribuciones. También aprenderá a encontrar asociaciones entre pares de variables, incluido el cálculo de fórmulas de regresión lineal y niveles de confianza con integración definida. Ningún análisis es bueno sin calidad de los datos. Advanced Analytics con Transact-SQL presenta problemas de calidad de los datos y le muestra cómo comprobar su integridad y precisión, y medir las mejoras en la calidad de los datos a lo largo del tiempo. El libro también explica cómo optimizar consultas que involucran datos temporales, como cuando busca intervalos superpuestos. La información más avanzada orientada al tiempo en el libro incluye análisis de peligros y supervivencia. También se cubren los pronósticos con promedios móviles exponenciales y autorregresión. Cada web/tienda minorista quiere saber qué productos los clientes tienden a comprar juntos. Intentar predecir la variable objetivo discreta o continua con pocas variables de entrada es importante para prácticamente todo tipo de negocio. Este libro le ayuda a comprender la ciencia de datos y los algoritmos avanzados que se utilizan para analizar datos, así como términos como minería de datos, aprendizaje automático y minería de textos. La clave para muchas de las soluciones de este libro son las funciones de ventana T-SQL. El autor Dejan Sarka demuestra consultas estadísticas eficientes que se basan en funciones de ventana y se optimizan mediante algoritmos creados utilizando conocimientos matemáticos y creatividad. Se explican las fórmulas y el uso de esos procedimientos estadísticos para que pueda comprender y modificar las técnicas presentadas. T-SQL es compatible con SQL Server, Azure SQL Database y Azure Synapse Analytics. Hay tantas funciones de BI en T-SQL que podría convertirse en su principal lenguaje de base de datos analítica. Si desea aprender cómo obtener información de sus datos con el lenguaje T-SQL con el que ya está familiarizado, este es el libro para usted. Aprenderá a: Describir la distribución de variables con medidas estadísticas Encontrar asociaciones entre pares de variables Evaluar la calidad de los datos que está analizando Realizar análisis de series de tiempo de sus datos Pronosticar valores de una variable continua Realizar análisis de cesta de mercado para predecir las compras de los clientes patrones Predecir los resultados de las variables objetivo a partir de una o más variables de entrada. Categorizar pasajes de texto extrayendo y analizando palabras clave. |
| Nota de contenido: |
Part I. Statistics -- 1. Descriptive Statistics.-2. Associations Between Pairs of Variables -- Part II. Data Preparation and Quality -- 3. Data Preparation -- 4. Data Quality and Information -- Part III. Dealing with Time -- 5. Time-Oriented Data -- 6. Time-Oriented Analyses -- Part IV. Data Science -- 7. Data Mining -- 8. Text Mining. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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