Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending aan op alles gedurende de hele maand januari.

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending aan op alles gedurende de hele maand januari.

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Winkels

Verlanglijstje

Winkels

Verlanglijstje

Zoeken

Volg ons op

Wist je dat er in Vlaanderen voor iedereen een Standaard Boekhandel is binnen een straal van 7 km?

Zoek een winkel

€ 48,45

+ 96 punten

Levertermijn 1 à 4 weken

Eenvoudig bestellen

Veilig betalen

In januari gratis thuislevering in België (via bpost)

Gratis levering in je Standaard Boekhandel

Omschrijving

Data mining techniques have been applied in decision support systems in order to detect patterns and to mine knowledge from large datasets. These mining techniques can be used together with OLAP to analyze large datasets which can make Online Analytical Processing (OLAP) more useful and easier to apply in decision support systems. Several works in the past proved the likelihood and interest of integrating OLAP with data mining and as a result a new promising direction of Online Analytical Mining (OLAM) has emerged. In this book, a variety of OLAM architectures in the literature were reviewed and the limitations in the previously reported work have been identified. Literature review reveals the fact that none of the previously reported OLAM architectures have integrated enhanced OLAP with data mining. We enhanced the performance of OLAP in terms of cube construction time and visualization by providing interactive visual exploration of data cube. The aim of this book is to propose an integrated OLAM architecture that not only overcomes the existing limitations but also extends the architecture by adding an automation layer for OLAP schema generation.