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In einem hyperkompetitiven Szenario müssen die Manager bei ihren Entscheidungen und beim Treffen von Entscheidungen durchsetzungsfähig sein. Competitive Intelligence zielt darauf ab, die internen und externen Kräfte zu verstehen, die das Geschäft der Organisation beeinflussen und beeinflussen. In diesem Zusammenhang sind Beiträge zur Gewinnung von Datenintelligenz durch Data-Mining-Techniken und maschinelles Lernen von Bedeutung. Aus einer multidisziplinären und strukturellen Perspektive der Daten, die in transaktionalen und multidimensionalen Datenbanken durch binäre Bäume, Vektoren, Matrizen…mehr

Produktbeschreibung
In einem hyperkompetitiven Szenario müssen die Manager bei ihren Entscheidungen und beim Treffen von Entscheidungen durchsetzungsfähig sein. Competitive Intelligence zielt darauf ab, die internen und externen Kräfte zu verstehen, die das Geschäft der Organisation beeinflussen und beeinflussen. In diesem Zusammenhang sind Beiträge zur Gewinnung von Datenintelligenz durch Data-Mining-Techniken und maschinelles Lernen von Bedeutung. Aus einer multidisziplinären und strukturellen Perspektive der Daten, die in transaktionalen und multidimensionalen Datenbanken durch binäre Bäume, Vektoren, Matrizen und Listen angewendet werden, werden wir sehen, dass es möglich ist, Daten- und Informationsanalytiker dazu zu bringen, die Intelligenz in Daten zu manipulieren und zu erfassen und so den Aufbau von Competitive Intelligence zu unterstützen. Eine vollständige Lektüre über die Beschaffung von Informationen in Daten und wie diese die Entscheidungsfindung in Organisationen beeinflussen können.
Autorenporträt
El profesor Jackson Luis Schirigatti tiene una maestría en Ingeniería Eléctrica de la UFPR (2011), un especialista en Ingeniería de Negocios de la PUC-PR (2008), un especialista en Tutoría y Gestión en EAD de la Uniasselvi (2016) y una licenciatura en Sistemas de Información de la TUIUTI (2004).