Business Intelligence mit Microsoft SQL Server 2008: BI-Projekte erfolgreich umsetzen
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Hanser
2009
|
| Ausgabe: | 2., erw. Aufl. |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XI, 528 S. Ill., graph. Darst., Kt. 25 cm |
| ISBN: | 9783446412101 |
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
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IMAGE 1
1 EINFUEHRUNG 1
1.1 ZIELSETZUNG DES BUCHES 2
1.2 ZIELGRUPPE 3
1.3 AUFBAU DES BUCHES 4
1.4 ABGRENZUNGEN 5
1.5 KONTAKT ZUM AUTOR 7
1.6 DANKSAGUNG 7
2 BUSINESS INTELLIGENCE - DIE GRUNDLAGEN 9
2.1 ZIELE VON BUSINESS INTELLIGENCE 13
2.2 VORAUSSETZUNGEN FUER BUSINESS INTELLIGENCE 14
2.3 DATA WAREHOUSE 17
2.4 OLAP 20
2.4.1 DIMENSIONEN 20
2.4.2 HIERARCHIEN 21
2.4.3 MEASURES 21
2.4.4 CUBES 22
2.4.5 DIMENSIONSTABELLEN, FAKTENTABELLEN 24
2.5 DATA MINING 25
2.6 DATA-MINING-METHODEN 30
3 DIE BL-KOMPONENTEN DES MICROSOFT SQL SERVERS 2008 33
3.1 ANALYSIS SERVICES 34
3.2 INTEGRATION SERVICES 36
3.3 REPORTING SERVICES 40
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/984010971
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
INHALT
3.4 UNIFIED DIMENSION MODEL 42
3.5 SQL SERVER MANAGEMENT STUDIO 44
3.6 BUSINESS INTELLIGENCE DEVELOPMENT STUDIO 45
3.6.1 PROJEKTE 45
3.6.2 PROJEKTMAPPEN 47
3.6.3 ELEMENTE DER ENTWICKLUNGSUMGEBUNG 47
3.6.4 TOOL-OPTIONEN 55
3.6.5 ANPASSEN DER UMGEBUNG 59
3.6.6 BEREITSTELLUNG 61
3.6.7 KONFIGURATIONEN 65
3.6.8 TEAM DEVELOPMENT UND REUSE 68
3.6.9 ONLINE-PROJEKTE 68
3.7 BUSINESS-INTELLIGENCE-CLIENTS 69
3.7.1 DATA ANALYZER 71
3.7.2 REPORTING SERVICES 72
3.7.3 EXCEL-ADD-IN FUER SQL SERVER ANALYSIS SERVICES 73
3.7.4 OFFICE WEB COMPONENTS 74
3.7.5 MAPPOINT 75
3.7.6 WINDOWS SHAREPOINT SERVICES 77
3.7.7 SHAREPOINT PORTAL SERVER 78
3.7.8 PROCIARITY 79
3.7.9 BUSINESS SCORECARD MANAGER 81
3.7.10 PERFORMANCEPOINT SERVER 82
4 DAS ERSTE BUSINESS-INTELLIGENCE-PROJEKT 89
4.1 DIE BEISPIELDATENBANK 89
4.2 INSTALLATION DER BEISPIELDATENBANK 91
4.2.1 INSTALLATION DER BEISPIELDATENBANK ADVENTURCWORKSOLTPDB 94
4.2.2 INSTALLATION DER BEISPIELDATENBANK ADVENTUREWORKS D W BI 98
4.3 INHALTE DER BEISPIELDATENBANK ADVENTUREWORKS 103
4.4 DAS BEISPIEL-DATA WAREHOUSE ADVENTUREWORKSDW 107
4.4.1 DIE SICHT DBO.VDMPREP 107
4.4.2 DIE SICHT DBO.VTARGETMAIL 108
4.4.3 DIE SICHT DBO.VTIMESERIES HO
4.5 DIE VORBEREITUNG DES BI-PROJEKTES HO
4.5.1 VORBEREITEN DER ANAIYSIS-SERVICES-DATENBAAK I LL
4.5.2 ERSTELLUNG DES CUBES 123
V!
IMAGE 3
INHALT
4.6 AUFBAU DES DATA-MINING-MODELLS 136
4.6.1 ERSTELLEN DES DATA-MINING-MODELLS 137
4.6.2 ERSTELLEN DES REGELWERKS 148
4.6.3 INTERPRETATION DES MINING-ERGEBNISSES 152
5 EINSATZSZENARIEN UND FALLBEISPIELE 163
5.1 WARENKORBANALYSE 163
5.1.1 ERSTELLEN DES DATA-MINING-MODELLS FUER EINE WARENKORBANALYSE 165
5.1.2 DARSTELLUNG UND INTERPRETATION DER MINING-STRUKTUR 175
5.2 PROGNOSE VON GESCHAEFTSVORGAENGEN 189
5.2.1 ERSTELLEN DES DATA-MINING-MODELLS FUER EINE ABSATZPROGNOSE 190
5.2.2 DARSTELLUNG UND INTERPRETATION DER MINING-STRUKTUR 197
5.2.3 DARSTELLUNG UND INTERPRETATION DES ERGEBNISSES 199
5.3 WEITERE ANWENDUNGSBEISPIELE 209
5.3.1 MICROSOFT CLUSTER 209
5.3.2 MICROSOFT ENTSCHEIDUNGSSTRUKTUREN 227
5.3.3 MICROSOFT SEQUENZCLUSTER 227
5.3.4 NAIVES BAYES-VERFAHREN VON MICROSOFT 245
5.3.5 NEURONALES NETZWERK VON MICROSOFT 258
6 BUSINESS-INTELLIGENCE-PROJEKTE ERFOLGREICH REALISIEREN 265
6.1 DIE BI-CHANCEN 265
6.1.1 BESTANDSAUFNAHME 267
6.1.2 DISKUSSION DER IDEEN 268
6.1.3 BEWERTUNG DER BI-CHANCEN 271
6.2 PROJEKTLEITFADEN 279
6.2.1 PHASE I: PROJEKTVISION 280
6.2.2 PHASE 2: PROJEKTPLANUNG 285
6.2.3 PHASE 3: ENTWICKLUNG 287
6.2.4 PHASE 4: BEREITSTELLUNG 290
6.2.5 PHASE 5: NACHBETRACHTUNG 293
6.3 ERFOLGSFAKTOREN FUER BI-PROJEKTE 294
7 ERWEITERUNGEN UND BAUSTEINE FUER BUSINESS-INTELLIGENCE-PROJEKTE 297
7.1 DATA MINING ADD-INS FUER MICROSOFT OFFICE 2007 297
7.1.1 INSTALLATION DES DATA-MINING-ADD-INS FUER OFFICE 2007 298
7.1.2 TABELLENANALYSETOOLS FUER EXCEL 305
VII
IMAGE 4
INHALT
7.1.3 VORHERSAGERECHNER 330
7.1.4 WARENKORBANALYSE 334
7.1.5 DATA-MINING-CLIENT FUER EXCEL 337
7.1.6 DATA-MINING-VORLAGEN TUER VISIO 370
7.2 MICROSOFT PROCLARITY 375
7.3 MICROSOFT BUSINESS SCORECARD MANAGER 376
7.4 MICROSOFT OFFICE PERFORMANCEPUINT SERVER 2007 376
7.4.1 GRUNDSAETZLICHE VERWENDUNG VON OFFICE PERFORMANCCPOINT SERVER 2007
379
7.4.2 MONITORING 384
7.4.3 ANALYTICS 386
7.4.4 PLANNING 388
7.5 BI-PROJEKTBAUSTEINE 389
7.5.1 FEATURE SELECTION IN DATA MINING 389
7.5.2 VERGLEICH VON DATA-MINING-MODELLEN 391
7.5.3 ERGEBNISVORHERSAGE MIT MINING-MODELLCN 415
7.5.4 REPORTING SERVICES ALS BL-BERICHTSPLATTFORM 421
7.5.5 KEY PERFORMANCE INDICATORS 449
8 EXKURS: HINTER DEN KULISSEN DER DATA-MINING-ALGORITHMEN 465
8.1 DATA-MINING-ALGORITHMCN IM UEBERBLICK 465
8.2 DATA-MINING-ALGORITHMEN IM DETAIL 468
8.2.1 MICROSOFT-ZUORDNUNGSREGELN 468
8.2.2 MICROSOFT CLUSTER 472
8.2.3 MICROSOFT-ENTSCHEIDUNGSSTRUKTUREN 478
8.2.4 MICROSOFT LINEARE REGRESSION 485
8.2.5 MICROSOFT LOGISTISCHE REGRESSION 487
8.2.6 MICROSOFT NAIVES BAYES-VERFAHREN 491
8.2.7 MICROSOFT NEURONALES NETZWERK 494
8.2.8 MICROSOFT-SEQUENZCLUSTER 501
8.2.9 MICROSOFT ZEITREIHEN 504
9 ANHANG 511
9.1 BL-WOERTERBUCH 511
9.2 OBERSETZUNGSTABELLE RELEVANTER BEGRIFFE 519
REGISTER 521
VIU |
| adam_txt |
IMAGE 1
1 EINFUEHRUNG 1
1.1 ZIELSETZUNG DES BUCHES 2
1.2 ZIELGRUPPE 3
1.3 AUFBAU DES BUCHES 4
1.4 ABGRENZUNGEN 5
1.5 KONTAKT ZUM AUTOR 7
1.6 DANKSAGUNG 7
2 BUSINESS INTELLIGENCE - DIE GRUNDLAGEN 9
2.1 ZIELE VON BUSINESS INTELLIGENCE 13
2.2 VORAUSSETZUNGEN FUER BUSINESS INTELLIGENCE 14
2.3 DATA WAREHOUSE 17
2.4 OLAP 20
2.4.1 DIMENSIONEN 20
2.4.2 HIERARCHIEN 21
2.4.3 MEASURES 21
2.4.4 CUBES 22
2.4.5 DIMENSIONSTABELLEN, FAKTENTABELLEN 24
2.5 DATA MINING 25
2.6 DATA-MINING-METHODEN 30
3 DIE BL-KOMPONENTEN DES MICROSOFT SQL SERVERS 2008 33
3.1 ANALYSIS SERVICES 34
3.2 INTEGRATION SERVICES 36
3.3 REPORTING SERVICES 40
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/984010971
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
INHALT
3.4 UNIFIED DIMENSION MODEL 42
3.5 SQL SERVER MANAGEMENT STUDIO 44
3.6 BUSINESS INTELLIGENCE DEVELOPMENT STUDIO 45
3.6.1 PROJEKTE 45
3.6.2 PROJEKTMAPPEN 47
3.6.3 ELEMENTE DER ENTWICKLUNGSUMGEBUNG 47
3.6.4 TOOL-OPTIONEN 55
3.6.5 ANPASSEN DER UMGEBUNG 59
3.6.6 BEREITSTELLUNG 61
3.6.7 KONFIGURATIONEN 65
3.6.8 TEAM DEVELOPMENT UND REUSE 68
3.6.9 ONLINE-PROJEKTE 68
3.7 BUSINESS-INTELLIGENCE-CLIENTS 69
3.7.1 DATA ANALYZER 71
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3.7.4 OFFICE WEB COMPONENTS 74
3.7.5 MAPPOINT 75
3.7.6 WINDOWS SHAREPOINT SERVICES 77
3.7.7 SHAREPOINT PORTAL SERVER 78
3.7.8 PROCIARITY 79
3.7.9 BUSINESS SCORECARD MANAGER 81
3.7.10 PERFORMANCEPOINT SERVER 82
4 DAS ERSTE BUSINESS-INTELLIGENCE-PROJEKT 89
4.1 DIE BEISPIELDATENBANK 89
4.2 INSTALLATION DER BEISPIELDATENBANK 91
4.2.1 INSTALLATION DER BEISPIELDATENBANK ADVENTURCWORKSOLTPDB 94
4.2.2 INSTALLATION DER BEISPIELDATENBANK ADVENTUREWORKS D W BI 98
4.3 INHALTE DER BEISPIELDATENBANK ADVENTUREWORKS 103
4.4 DAS BEISPIEL-DATA WAREHOUSE ADVENTUREWORKSDW 107
4.4.1 DIE SICHT DBO.VDMPREP 107
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4.4.3 DIE SICHT DBO.VTIMESERIES HO
4.5 DIE VORBEREITUNG DES BI-PROJEKTES HO
4.5.1 VORBEREITEN DER ANAIYSIS-SERVICES-DATENBAAK I LL
4.5.2 ERSTELLUNG DES CUBES 123
V!
IMAGE 3
INHALT
4.6 AUFBAU DES DATA-MINING-MODELLS 136
4.6.1 ERSTELLEN DES DATA-MINING-MODELLS 137
4.6.2 ERSTELLEN DES REGELWERKS 148
4.6.3 INTERPRETATION DES MINING-ERGEBNISSES 152
5 EINSATZSZENARIEN UND FALLBEISPIELE 163
5.1 WARENKORBANALYSE 163
5.1.1 ERSTELLEN DES DATA-MINING-MODELLS FUER EINE WARENKORBANALYSE 165
5.1.2 DARSTELLUNG UND INTERPRETATION DER MINING-STRUKTUR 175
5.2 PROGNOSE VON GESCHAEFTSVORGAENGEN 189
5.2.1 ERSTELLEN DES DATA-MINING-MODELLS FUER EINE ABSATZPROGNOSE 190
5.2.2 DARSTELLUNG UND INTERPRETATION DER MINING-STRUKTUR 197
5.2.3 DARSTELLUNG UND INTERPRETATION DES ERGEBNISSES 199
5.3 WEITERE ANWENDUNGSBEISPIELE 209
5.3.1 MICROSOFT CLUSTER 209
5.3.2 MICROSOFT ENTSCHEIDUNGSSTRUKTUREN 227
5.3.3 MICROSOFT SEQUENZCLUSTER 227
5.3.4 NAIVES BAYES-VERFAHREN VON MICROSOFT 245
5.3.5 NEURONALES NETZWERK VON MICROSOFT 258
6 BUSINESS-INTELLIGENCE-PROJEKTE ERFOLGREICH REALISIEREN 265
6.1 DIE BI-CHANCEN 265
6.1.1 BESTANDSAUFNAHME 267
6.1.2 DISKUSSION DER IDEEN 268
6.1.3 BEWERTUNG DER BI-CHANCEN 271
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6.2.5 PHASE 5: NACHBETRACHTUNG 293
6.3 ERFOLGSFAKTOREN FUER BI-PROJEKTE 294
7 ERWEITERUNGEN UND BAUSTEINE FUER BUSINESS-INTELLIGENCE-PROJEKTE 297
7.1 DATA MINING ADD-INS FUER MICROSOFT OFFICE 2007 297
7.1.1 INSTALLATION DES DATA-MINING-ADD-INS FUER OFFICE 2007 298
7.1.2 TABELLENANALYSETOOLS FUER EXCEL 305
VII
IMAGE 4
INHALT
7.1.3 VORHERSAGERECHNER 330
7.1.4 WARENKORBANALYSE 334
7.1.5 DATA-MINING-CLIENT FUER EXCEL 337
7.1.6 DATA-MINING-VORLAGEN TUER VISIO 370
7.2 MICROSOFT PROCLARITY 375
7.3 MICROSOFT BUSINESS SCORECARD MANAGER 376
7.4 MICROSOFT OFFICE PERFORMANCEPUINT SERVER 2007 376
7.4.1 GRUNDSAETZLICHE VERWENDUNG VON OFFICE PERFORMANCCPOINT SERVER 2007
379
7.4.2 MONITORING 384
7.4.3 ANALYTICS 386
7.4.4 PLANNING 388
7.5 BI-PROJEKTBAUSTEINE 389
7.5.1 FEATURE SELECTION IN DATA MINING 389
7.5.2 VERGLEICH VON DATA-MINING-MODELLEN 391
7.5.3 ERGEBNISVORHERSAGE MIT MINING-MODELLCN 415
7.5.4 REPORTING SERVICES ALS BL-BERICHTSPLATTFORM 421
7.5.5 KEY PERFORMANCE INDICATORS 449
8 EXKURS: HINTER DEN KULISSEN DER DATA-MINING-ALGORITHMEN 465
8.1 DATA-MINING-ALGORITHMCN IM UEBERBLICK 465
8.2 DATA-MINING-ALGORITHMEN IM DETAIL 468
8.2.1 MICROSOFT-ZUORDNUNGSREGELN 468
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8.2.9 MICROSOFT ZEITREIHEN 504
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9.1 BL-WOERTERBUCH 511
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