Das Buch basiert auf dem aktuellen Release SAP NetWeaver 2004s BI.
Aus dem Inhalt:
- Voraussetzungen für ein erfolgreiches Data Mining
- Data-Mining-Verfahren
- Konfiguration von Data Mining in SAP BI
- Bestehende Data-Mining-Verfahren in SAP BI
- Neue Data-Mining-Verfahren für SAP BI
Dr. Martin Kießwetter promovierte in Wirtschaftsinformatik am Lehrstuhl von Professor Dr. Dieter B. Preßmar an der Universität Hamburg. Er verfügt über langjährige Erfahrungen in den Branchen Energiewirtschaft und Finanzdienstleistung. Heute ist er Geschäftsführer der auf Business-Intelligence-Lösungen spezialisierten bi2b. Der Schwerpunkt seiner Tätigkeit bezieht sich auf die Ausarbeitung von BI-Strategien und die Umsetzung von Business-Intelligence- und Integrations-Lösungen auf Basis von SAP NetWeaver BI, SAP NetWeaver Exchange Infrastructure, SAP NetWeaver Portal sowie Microsoft BI.
Dirk Vahlkamp hat sein Maschinenbaustudium und wirtschaftswissenschaftliches Zusatzstudium an der Fachhochschule Köln abgeschlossen. Er verfügt über langjährige Erfahrung in der Einführung von SAP-Softwareprodukten (ERP, BI, SEM) und war für renommierte nationale und internationale Unternehmensberatungen in zahlreichen Kundenprojekten in verschiedenen Branchen tätig. Heute ist er Geschäftsführer der auf Business-Intelligence-Lösungen spezialisierten bi2b. Der Schwerpunkt seiner Tätigkeit bezieht sich auf die Ausarbeitung von BI-Strategien und die Umsetzung von BI-Lösungen auf Basis von SAP NetWeaver BI sowie Microsoft Server Systems.
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
| Reihe/Serie | SAP PRESS |
|---|---|
| Sprache | deutsch |
| Maße | 240 x 168 mm |
| Gewicht | 750 g |
| Einbandart | gebunden |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management | |
| Schlagworte | ABC-Analyse • Analyseprozess-Designer • Cluster-Analyse • Data Mining • Data Warehouse • HC/Wirtschaft/Betriebswirtschaft • Neuronale Netze • SAP Business Information Warehouse • SAP Business Intelligence • SAP Business Intelligence (BI) • SAP NetWeaver • SAP NetWeaver BI • SAP PRESS • Threshhold Accepting |
| ISBN-13 | 9783898428507 / 9783898428507 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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