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Der Umwelt zuliebe
Data Mining in SAP NetWeaver BI
Martin Kießwetter (Gebundene Ausgabe, Deutsch)
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Beschreibung
Mit diesem Buch lernen Berater und Mitglieder in Fachteams, wie sie SAP BI für die Data-Mining-Analyse einsetzen können. Dabei werden zunächst drei zentrale Fragen geklärt: Welche Verfahren gibt es? Für welche Problemstellung eignen sie sich jeweils am besten? Wie setzt man die von der SAP ausgelieferten Verfahren ein? Anhand von leicht nachvollziehbaren Beispielen lernen Sie dann, Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
28.04.2007
Sprache
Deutsch
EAN
9783898428507
Herausgeber
Rheinwerk
Serien- oder Bandtitel
SAP PRESS
Sonderedition
Nein
Autor
Martin Kießwetter
Seitenanzahl
375
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
SAP Business Information Warehouse, Cluster-Analyse, Threshhold Accepting, SAP PRESS, Data Warehouse, Analyseprozess-Designer, Neuronale Netze, ABC-Analyse, SAP NetWeaver BI, SAP Business Intelligence
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung. 11
2 Aufgaben und Ziele des Data Mining. 17
. 2.1 Was ist Data Mining?. 17
. 2.2 Data Mining, KDD und Business Intelligence. 20
. 2.3 KDD-Prozessmodelle. 22
. 2.4 Übersicht Data-Mining-Verfahren. 27
. 2.5 Erfolgreiche Anwendung von Data Mining. 30
. 2.6 Datenanalyse in SAP NetWeaver BI. 32
. 2.7 Zusammenfassung. 37
3 Werkzeuge des Data Mining in SAP NetWeaver BI. 39
. 3.1 Die APD Workbench. 40
. 3.2 Sonderfunktionalitäten in der APD Workbench. 113
. 3.3 Data Mining Workbench. 123
. 3.4 Integration in die Datenbewirtschaftung. 130
. 3.5 Zusammenfassung. 147
4 Unüberwachtes Lernen. 149
. 4.1 Die Clusteranalyse. 149
. 4.2 Die ABC-Analyse. 176
. 4.3 Das Scoring-Verfahren. 193
. 4.4 Die Assoziationsanalyse. 207
. 4.5 Zusammenfassung. 221
5 Überwachtes Lernen. 225
. 5.1 Der Entscheidungsbaum. 225
. 5.2 Die Regressionsanalyse. 243
. 5.3 Integriertes Gesamtbeispiel. 262
. 5.4 Zusammenfassung. 278
6 Neue Data-Mining-Verfahren für SAP NetWeaver BI. 281
. 6.1 Evolutionäre Algorithmen. 281
. 6.2 Clusteranalyse mit Mutations-Selektionsverfahren. 293
. 6.3 Clusteranalyse mit Threshold Accepting. 307
. 6.4 Neuronale Netze. 310
. 6.5 Clusteranalyse mit einer selbstorganisierenden Karte (SOM). 313
. 6.6 Zusammenfassung. 330
7 Ausblick. 333
Anhang. 337
. A Daten für das Fallbeispiel. 339
. B Literaturverzeichnis. 365
. Index. 371
Höhe
168 mm
Breite
24 cm
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