Data Mining in SAP NetWeaver BI: [Data-Mining-Modelle entwickeln, umsetzen und anwenden ; detaillierte Darstellung des Analyseprozessdesigners (APD) ; mit zahlreichen, leicht nachvollziehbaren Beispielen]
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Bonn [u.a.]
Galileo Press
2007
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | SAP Press
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Inhalt
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 Bl 32
2.7 Zusammenfassung 37
3.1 Die APD Workbench 40
3.1.1 Aufbau der APD Workbench 41
3.1.2 Eingangsdaten für eine Analyse:
Datenquellen 46
3.1.3 Durchführung einer Analyse:
Transformationen 59
3.1.4 Ergebnisdaten einer Analyse: Datenziele 72
3.1.5 Ein einfaches Beispiel für einen
Analyseprozess 77
3.1.6 Standardfunktionen zur Datenanalyse 107
3.2 Sonderfunktionalitäten in der APD Workbench 113
3.2.1 Individuelle Anwendungshierarchien 114
3.2.2 Versteckte Funktionen 117
3.2.3 Verwaltung neuer Anwendungen 120
3.3 Data Mining Workbench 123
3.3.1 Aufbau der DM Workbench 123
3.3.2 Verwaltung der Data Mining Modelle 125
3.3.3 Anlegen eines Data Mining Modells 127
3.3.4 Modellergebnisse eines Data Mining
Modells 130
3.4 Integration in die Datenbewirtschaftung 130
3.4.1 Einsatz von Jobs (Hintergrundverarbeitung) . 133
3.4.2 Analyseprozess ausführen mit ABAP 137
7
3.4.3 Aufruf aus einer Prozesskette 143
3.4.4 Empfehlungen 146
3.5 Zusammenfassung 147
4.1 Die Clusteranalyse 149
4.1.1 Anwendungsbeispiele für eine
Clusteranalyse 150
4.1.2 Ähnlichkeit und Kompaktheit 152
4.1.3 Ablauf einer Clusteranalyse 156
4.1.4 Verfahrensvarianten einer Clusteranalyse 158
4.1.5 Konfiguration einer Clusteranalyse in
SAP NetWeaver Bl 159
4.1.6 Durchführung einer Clusteranalyse in
SAP NetWeaver Bl 163
4.1.7 Neue Zuordnungen einer trainierten
Clusteranalyse 172
4.2 Die ABC Analyse 176
4.2.1 Anwendungsbeispiele für eine
ABC Analyse 177
4.2.2 Ablauf einer ABC Analyse 180
4.2.3 Konfiguration einer ABC Analyse in
SAP NetWeaver Bl 182
4.2.4 Durchführung einer ABC Analyse in
SAP NetWeaver Bl 185
4.3 Das Scoring Verfahren 193
4.3.1 Anwendungsbeispiele für ein Scoring
Verfahren 194
4.3.2 Ablauf eines Scoring Verfahrens 195
4.3.3 Konfiguration eines Scoring Verfahrens
in SAP NetWeaver Bl 197
4.3.4 Durchführung eines Scoring Verfahrens
in SAP NetWeaver Bl 202
4.4 Die Assoziationsanalyse 207
4.4.1 Anwendungsbeispiele für eine
Assoziationsanalyse 208
4.4.2 Ablauf einer Assoziationsanalyse 209
4.4.3 Konfiguration einer Assoziationsanalyse
in SAP NetWeaver Bl 213
8
4.4.4 Durchführung einer Assoziationsanalyse
in SAP NetWeaver Bl 215
4.5 Zusammenfassung 221
5.1 Der Entscheidungsbaum 225
5.1.1 Anwendungsbeispiele für einen
Entscheidungsbaum 226
5.1.2 Aufbau eines Entscheidungsbaums 227
5.1.3 Konfiguration eines Entscheidungsbaums
in SAP NetWeaver Bl 233
5.1.4 Analyse mit einem Entscheidungsbaum
in SAP NetWeaver Bl 237
5.2 Die Regressionsanalyse 243
5.2.1 Anwendungsbeispiele für eine
Regressionsanalyse 245
5.2.2 Berechnung einer einfachen
Regressionsanalyse 246
5.2.3 Güte einer Regressionsanalyse 248
5.2.4 Modellierung einer Regressionsanalyse 250
5.2.5 Konfiguration einer Regressionsanalyse
in SAP NetWeaver Bl 253
5.2.6 Durchführung einer Regressionsanalyse
in SAP NetWeaver Bl 257
5.3 Integriertes Gesamtbeispiel 262
5.3.1 Ausgangssituation und Zielsetzung 262
5.3.2 Training des Entscheidungsbaums
Analyseschritt 1a 267
5.3.3 Training des Regressionsmodells
Analyseschritt 1b 273
5.3.4 Anwendung der trainierten Modelle
Analyseschritt 2 275
5.4 Zusammenfassung 278
6.1 Evolutionäre Algorithmen 281
6.1.1 Das Vorbild der Evolution 282
6.1.2 Wie funktioniert ein evolutionärer
Algorithmus? 285
9
6.1.3 Erfolgreiche Anwendung und Modellierung . 289
6.1.4 Varianten evolutionärer Algorithmen 292
6.2 Clusteranalyse mit Mutations Selektionsverfahren 293
6.2.1 Modellierung des Mutations
Selektionsverfahrens 293
6.2.2 Implementierung in SAP NetWeaver 295
6.2.3 Integration in den APD 301
6.2.4 Ergebnisse des Clustering Problem 6A 304
6.3 Clusteranalyse mit Threshold Accepting 307
6.3.1 Modellierung des Threshold Accepting
Verfahrens 308
6.3.2 Implementierung in SAP NetWeaver 308
6.3.3 Ergebnisse des Clustering Problem 6A 309
6.4 Neuronale Netze 310
6.4.1 Wie funktioniert ein neuronales Netz? 311
6.4.2 Erfolgreiche Anwendungen 312
6.5 Clusteranalyse mit einer selbstorganisierenden
Karte (SOM) 313
6.5.1 Wie funktioniert eine SOM? 315
6.5.2 Implementierung in SAP NetWeaver 319
6.5.3 Ergebnisse des Clustering Problem 6B 321
6.5.4 Ergebnisse des Clustering Problem 6C 325
6.5.5 Ergebnisse des Clustering Problem 6D 328
6.6 Zusammenfassung 330
A Daten für das Fallbeispiel 339
A.1 Daten des Integrationsbeispiels für das Problem 5C . 339
A.2 Funktionsbaustein Clustering Mutations
Selektionsverfahren 343
A.3 Funktionsbaustein Clustering SOM 354
B Literaturverzeichnis 365
B.1 Literaturempfehlungen 365
B.2 Quellen 366
C Die Autoren 369
Index 371
10 |
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Inhalt
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 Bl 32
2.7 Zusammenfassung 37
3.1 Die APD Workbench 40
3.1.1 Aufbau der APD Workbench 41
3.1.2 Eingangsdaten für eine Analyse:
Datenquellen 46
3.1.3 Durchführung einer Analyse:
Transformationen 59
3.1.4 Ergebnisdaten einer Analyse: Datenziele 72
3.1.5 Ein einfaches Beispiel für einen
Analyseprozess 77
3.1.6 Standardfunktionen zur Datenanalyse 107
3.2 Sonderfunktionalitäten in der APD Workbench 113
3.2.1 Individuelle Anwendungshierarchien 114
3.2.2 Versteckte Funktionen 117
3.2.3 Verwaltung neuer Anwendungen 120
3.3 Data Mining Workbench 123
3.3.1 Aufbau der DM Workbench 123
3.3.2 Verwaltung der Data Mining Modelle 125
3.3.3 Anlegen eines Data Mining Modells 127
3.3.4 Modellergebnisse eines Data Mining
Modells 130
3.4 Integration in die Datenbewirtschaftung 130
3.4.1 Einsatz von Jobs (Hintergrundverarbeitung) . 133
3.4.2 Analyseprozess ausführen mit ABAP 137
7
3.4.3 Aufruf aus einer Prozesskette 143
3.4.4 Empfehlungen 146
3.5 Zusammenfassung 147
4.1 Die Clusteranalyse 149
4.1.1 Anwendungsbeispiele für eine
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4.1.2 Ähnlichkeit und Kompaktheit 152
4.1.3 Ablauf einer Clusteranalyse 156
4.1.4 Verfahrensvarianten einer Clusteranalyse 158
4.1.5 Konfiguration einer Clusteranalyse in
SAP NetWeaver Bl 159
4.1.6 Durchführung einer Clusteranalyse in
SAP NetWeaver Bl 163
4.1.7 Neue Zuordnungen einer trainierten
Clusteranalyse 172
4.2 Die ABC Analyse 176
4.2.1 Anwendungsbeispiele für eine
ABC Analyse 177
4.2.2 Ablauf einer ABC Analyse 180
4.2.3 Konfiguration einer ABC Analyse in
SAP NetWeaver Bl 182
4.2.4 Durchführung einer ABC Analyse in
SAP NetWeaver Bl 185
4.3 Das Scoring Verfahren 193
4.3.1 Anwendungsbeispiele für ein Scoring
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4.3.2 Ablauf eines Scoring Verfahrens 195
4.3.3 Konfiguration eines Scoring Verfahrens
in SAP NetWeaver Bl 197
4.3.4 Durchführung eines Scoring Verfahrens
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4.4 Die Assoziationsanalyse 207
4.4.1 Anwendungsbeispiele für eine
Assoziationsanalyse 208
4.4.2 Ablauf einer Assoziationsanalyse 209
4.4.3 Konfiguration einer Assoziationsanalyse
in SAP NetWeaver Bl 213
8
4.4.4 Durchführung einer Assoziationsanalyse
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4.5 Zusammenfassung 221
5.1 Der Entscheidungsbaum 225
5.1.1 Anwendungsbeispiele für einen
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5.1.2 Aufbau eines Entscheidungsbaums 227
5.1.3 Konfiguration eines Entscheidungsbaums
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5.1.4 Analyse mit einem Entscheidungsbaum
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5.2 Die Regressionsanalyse 243
5.2.1 Anwendungsbeispiele für eine
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5.2.2 Berechnung einer einfachen
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5.2.3 Güte einer Regressionsanalyse 248
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Analyseschritt 2 275
5.4 Zusammenfassung 278
6.1 Evolutionäre Algorithmen 281
6.1.1 Das Vorbild der Evolution 282
6.1.2 Wie funktioniert ein evolutionärer
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9
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6.2 Clusteranalyse mit Mutations Selektionsverfahren 293
6.2.1 Modellierung des Mutations
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6.3 Clusteranalyse mit Threshold Accepting 307
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6.4 Neuronale Netze 310
6.4.1 Wie funktioniert ein neuronales Netz? 311
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6.5 Clusteranalyse mit einer selbstorganisierenden
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6.5.1 Wie funktioniert eine SOM? 315
6.5.2 Implementierung in SAP NetWeaver 319
6.5.3 Ergebnisse des Clustering Problem 6B 321
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6.6 Zusammenfassung 330
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A.3 Funktionsbaustein Clustering SOM 354
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Index 371
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