Big Data w przemyśle : jak wykorzystać analizę danych do optymalizacji kosztów procesów?

Książka

W koszyku

oceń

Big Data w przemyśle : jak wykorzystać analizę danych do optymalizacji kosztów procesów? / Hyunjoung Lee, Il Sohn ; z języka angielskiegi tłumaczył Maciej Baranowski. - Wydanie I. - Warszawa : Wydawnictwo Naukowe PWN, copyright 2016. - 224 strony : rysunki, wykresy, tabele ; 24 cm.

Autor

Lee Hyunjoung. Autor Sohn Il. Autor Baranowski Maciej (tłumacz). Tłumaczenie

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe Publikacje naukowe

Odbiorca

Inżynierowie

Temat

Przetwarzanie danych Komputeryzacja Komputery Przemysł

Gatunek

Opracowanie

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Najnowsza książka dotycząca Big Data przedstawia zastosowanie tego narzędzia analitycznego w przemyśle. Prezentuje rozwiązania, które coraz szerzej będą stosowane w coraz większej liczbie firm z różnych gałęzi gospodarki, również w przemyśle (np. zgodnie z badaniami firmy Gartner aż 80 procesów biznesowych w firmach będzie oparte na Big Data w 2020 r.)! W książce skoncentrowano się na tym, jak firmy, używając tej metodologii, mogą wyodrębniać i poddać analizie tylko najważniejsze dla siebie informacje - takie, które pozwolą zbudować lub utrzymać przewagę konkurencyjną. Zawierając w sobie liczne "case studies", np. z przemysłu stalowego i innych, książka oferuje praktyczny przewodnik, który umożliwi czytelnikowi zrozumienie w przystępny sposób analizy Big Data. Nacisk w książce położony jest m.in. na: metodologię analizy sieci - zbierania danych ; przetwarzania i ich interpretacji. Przedstawiono wykorzystanie w praktyce programów: UCINET, NetMiner, R, NodeXL, Gephi.

zob. w.bibliotece.pl

Status dostępności:

CN1 (św. Wincentego 85)

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 57426 (1 egz.)

Strefa uwag:

Tytuł oryginału: Fundamentals of Big Data network analysis for research and industry

Uwaga dotycząca bibliografii

Bibliografia, netografia przy rozdziałach. Indeks.

Uwaga dotycząca przeznaczenia czytelniczego

Dla analityków, inżynierów przemysłowych i badawczych, specjalistów działów analiz, marketingu, badań.