Data Mining mit Excel 2007

IT-Seminare
In Nürnberg

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Wichtige informationen

  • Seminar
  • Anfänger
  • Inhouse
  • Nürnberg
  • Dauer:
    1 Tag
Beschreibung

Ob für Kundensegmentierungen von Mailing-Aktionen, Warenkorbanalysen, Kreditscoring oder Bonitätsprüfungen, Data Mining-Verfahren sind die Basis dafür. Microsoft bietet mit dem Data Mining Add-In die Möglichkeit, die Data Mining-Funktionalitäten des Microsoft SQL Servers 2005 / 2008 mit Microsoft Excel 2007 einfach und komfortabel zu nutzen. Das Seminar vermittelt Ihnen einen Einstieg in die Data Mining-Verfahren und in das Data Mining Add-Ins für Excel 2007. Anhand eines Beispiels werden Ihnen alle Schritte für den Aufbau einer Data-Mining-Lösung gezeigt.
Gerichtet an: Das Seminar wendet sich an Mitarbeiter aus den Bereichen Unternehmensplanung und Controlling, aus den Bereichen Marketing und Vertrieb und aus dem IT-Bereich, die sich mit der Aufgabe beschäftigen, neue Erkenntnisse auf der Basis von Daten zu generieren.

Wichtige informationen
Veranstaltungsort(e)

Wo und wann

Beginn Lage
auf Anfrage
Nürnberg
Bayern, Deutschland

Häufig gestellte Fragen

· Voraussetzungen

Office 2007-Kenntnisse sind wünschenswert aber nicht zwingend notwendig.

Themenkreis

Ob für Kundensegmentierungen von Mailing-Aktionen, Warenkorbanalysen, Kreditscoring oder Bonitätsprüfungen, Data Mining-Verfahren sind die Basis dafür.

Microsoft bietet mit dem Data Mining Add-In die Möglichkeit, die Data Mining-Funktionalitäten des Microsoft SQL Servers 2005 / 2008 mit Microsoft Excel 2007 einfach und komfortabel zu nutzen.

Das Seminar vermittelt Ihnen einen Einstieg in die Data Mining-Verfahren und in das Data Mining Add-Ins für Excel 2007.
Anhand eines Beispiels werden Ihnen alle Schritte für den Aufbau einer Data-Mining-Lösung gezeigt.

  • Was ist Data Mining?
  • Data Mining mit Microsoft-Technologie
  • Tabellen-Analysetools für Excel 2007
  • Data Mining-Client für Excel 2007
  • Datenvorbereitung
  • Datenmodellierung
  • Data Mining Modellverwaltung
  • Modellverwendung
  • Interpretation der Daten

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