Data Warehouse & Data Mining:
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Herdecke [u.a.]
W3L-Verl.
2009
|
| Schriftenreihe: | Informatik
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | VIII, 234 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3937137661 9783937137667 |
Internformat
MARC
| LEADER | 00000nam a2200000 c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | BV023088343 | ||
| 003 | DE-604 | ||
| 005 | 20130508 | ||
| 007 | t | ||
| 008 | 080118s2009 d||| |||| 00||| ger d | ||
| 020 | |a 3937137661 |9 3-937137-66-1 | ||
| 020 | |a 9783937137667 |9 978-3-937137-66-7 | ||
| 035 | |a (OCoLC)436274468 | ||
| 035 | |a (DE-599)BVBBV023088343 | ||
| 040 | |a DE-604 |b ger |e rakwb | ||
| 041 | 0 | |a ger | |
| 049 | |a DE-M347 |a DE-355 |a DE-859 |a DE-523 |a DE-473 |a DE-634 |a DE-Eb1 |a DE-384 |a DE-12 |a DE-1049 |a DE-19 |a DE-858 |a DE-573 |a DE-863 |a DE-2070s |a DE-91 |a DE-N2 |a DE-521 | ||
| 082 | 0 | |a 658.40380285574 |2 22/ger | |
| 084 | |a QP 345 |0 (DE-625)141866: |2 rvk | ||
| 084 | |a ST 530 |0 (DE-625)143679: |2 rvk | ||
| 084 | |a WIR 640f |2 stub | ||
| 084 | |a DAT 620f |2 stub | ||
| 100 | 1 | |a Gabriel, Roland |d 1947- |e Verfasser |0 (DE-588)133149005 |4 aut | |
| 245 | 1 | 0 | |a Data Warehouse & Data Mining |c Roland Gabriel ; Peter Gluchowski ; Alexander Pastwa |
| 264 | 1 | |a Herdecke [u.a.] |b W3L-Verl. |c 2009 | |
| 300 | |a VIII, 234 S. |b graph. Darst. | ||
| 336 | |b txt |2 rdacontent | ||
| 337 | |b n |2 rdamedia | ||
| 338 | |b nc |2 rdacarrier | ||
| 490 | 0 | |a Informatik | |
| 650 | 0 | 7 | |a Data-Warehouse-Konzept |0 (DE-588)4406462-7 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Data Mining |0 (DE-588)4428654-5 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Business Intelligence |0 (DE-588)4588307-5 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 689 | 0 | 0 | |a Data-Warehouse-Konzept |0 (DE-588)4406462-7 |D s |
| 689 | 0 | 1 | |a Data Mining |0 (DE-588)4428654-5 |D s |
| 689 | 0 | 2 | |a Business Intelligence |0 (DE-588)4588307-5 |D s |
| 689 | 0 | |5 DE-604 | |
| 700 | 1 | |a Gluchowski, Peter |d 1962- |e Verfasser |0 (DE-588)133257428 |4 aut | |
| 700 | 1 | |a Pastwa, Alexander |d 1976- |e Verfasser |0 (DE-588)124284248 |4 aut | |
| 856 | 4 | 2 | |m Digitalisierung UB Regensburg |q application/pdf |u http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=016291244&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |3 Inhaltsverzeichnis |
| 999 | |a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-016291244 | ||
Datensatz im Suchindex
| DE-BY-863_location | 1000 1340 |
|---|---|
| DE-BY-FWS_call_number | 1000/ST 530 G118 1340/ST 530 G118st |
| DE-BY-FWS_katkey | 380893 |
| DE-BY-FWS_media_number | 083101181830 083101180624 |
| _version_ | 1806174262545874944 |
| adam_text | VII
Inhalt
1 Einleitung *.............................................................. 1
1.1 Einordnung und Abgrenzung *................................. 1
1.1.1 Betriebliche
Informations-
und
Kommunikationssysteme - Arten und
Integrationsrichtungen *........................................... 2
1.1.2 Data
Warehouse
als integrierte Datenbasis
analyseorientierter Informationssysteme *................ 6
1.1.3 OLAP*...................................................................... 10
1.1.4 Data Mining *........................................................... 12
1.2 Historische Entwicklung *........................................ 16
1.2.1
MIS
- Management Information -Systeme **............... 20
1.2.2 DSS-
Decision
Support-Systeme **........................... 24
1.2.3 EIS- Executive Information- Systeme **.................... 28
1.2.4
ESS
- Executive Support-Systeme **.......................... 33
1.3
Fallstudie: TOPBIKE
**.............................................. 35
2 Data
Warehouse
und OLAP*.................................. 41
2.1 Grundlagen *............................................................
4Î
2.1.1 Einordnung und Komponenten des Data Warehouse-
Konzeptes *.............................................................. 43
2.1.1.1 Data IVareftouse-Architekturen und -Komponenten * 45
2.1.1.2 Prozesse zum Extrahieren, Transformieren und
Laden von Daten **................................................... 49
2.1.2 OLAP - On-Line
Analytical Processing
*..................... 52
2.1.2.1 Die zwölf OLAP-Evaluierungsregeln *....................... 54
2.1.2.2 Multidimensionalität durch die Verwendung von
Datenwürfein *......................................................... 57
2.1.2.3 Speicherkonzepte für OLAP-Lösungen **................... 59
2.1.2.4 Navigation in multidimensionalen Datenstrukturen * 60
2.1.2.5 Frontend-Techniken und -Funktionen*..................... 61
2.1.3 Vorgehensmodell zur Gestaltung
multidimensionaler Informationssysteme **.............. 65
2.1.4 Einsatzbereiche multidimensionaler
Informationssysteme *.............................................. 69
2.2 Modellierung und Implementierung **...................... 73
2.2.1 Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen **. 74
2.2.2 Gestaltung multidimensionaler Datenstrukturen
bzw. modeile **....................................................... 78
2.2.3 Semantische Modellierung **.................................... 81
2.2.4 Implementierung mit multidimensionalen
Datenbanksystemen **............................................. 90
2.2.5 Implementierung mit relationalen
Datenbanksystemen **............................................. 93
VIH
Inhalt
3
3.
3.
.1
3.
.2
3.
1.3
3.
1.3.1
3.
1.3.2
3.
1.3.3
3.
1.3.4
3.
1.3.5
3.
1.3.6
3.
1.4
2.3
Fallstudie: TOPBIKE
-
BI
**......................................... 102
Data Mining
-
Datenmustererkennung
*................ 115
Grundlagen des Data Mining
*.................................. 116
Treiber des
Data Mining
*......................................... 116
Auslegungen zum
Data Mining
*.............................. 120
Das CRISP-DM-Modell *............................................. 123
Überblick über das CRISP-DM-Modell *...................... 124
Business
Understanding
*......................................... 125
Data
Understanding
-Auswahl und Sichtung der
Daten *..................................................................... 127
Data
Preparation
- Datenaufbereitung *.................... 128
Data
Modeling
- Anwendung der Data Mining-
Verfahren *............................................................... 134
Evaluation und
Deployment
*................................... 138
Betriebswirtschaftliche Einsatzgebiete des Data
Mining *................................................................... 1 39
3.1.5 Web Mining und Text Mining als alternative
Analyseansätze **.................................................... 142
3.2 Ausgewählte Methoden des Data Mining ***............. 144
3.2.1 Künstliche Neuronale Netze ***................................ 145
3.2.2 Entscheidungsbaumverfahren ***............................. 151
3.2.3 Clusterverfahren ***................................................. 1 56
3.2.4 Verfahren zur Assoziationsanalyse ***...................... 161
3.3 Fallstudie: TOPBIKE - Data Mining **......................... 165
3.3.1
Fallstudie:
TOPBIKE - Business
Understanding
(Phasel) **................................................................ 166
3.3.2 Fallstudie: TOPBIKE - Data
Understanding
(Phase
2) **......................................................................... 1 74
3.3.3 Fallstudie: TOPBIKE - Data
Preparation
(Phase 3) **... 180
3.3.4 Fallstudie: TOPBIKE - Data
Modeling
(Phase 4) **...... 185
3.3.5 Fallstudie: TOPBIKE - Evaluation und
Deployment
(Phase 5 und Phase 6) **........................................... 205
4 Zusammenfassung und Ausblick **....................... 209
Glossar...................................................................................... 215
Literatur.................................................................................... 225
Sachindex.................................................................................. 232
|
| adam_txt |
VII
Inhalt
1 Einleitung *. 1
1.1 Einordnung und Abgrenzung *. 1
1.1.1 Betriebliche
Informations-
und
Kommunikationssysteme - Arten und
Integrationsrichtungen *. 2
1.1.2 Data
Warehouse
als integrierte Datenbasis
analyseorientierter Informationssysteme *. 6
1.1.3 OLAP*. 10
1.1.4 Data Mining *. 12
1.2 Historische Entwicklung *. 16
1.2.1
MIS
- Management Information -Systeme **. 20
1.2.2 DSS-
Decision
Support-Systeme **. 24
1.2.3 EIS- Executive Information- Systeme **. 28
1.2.4
ESS
- Executive Support-Systeme **. 33
1.3
Fallstudie: TOPBIKE
**. 35
2 Data
Warehouse
und OLAP*. 41
2.1 Grundlagen *.
4Î
2.1.1 Einordnung und Komponenten des Data Warehouse-
Konzeptes *. 43
2.1.1.1 Data IVareftouse-Architekturen und -Komponenten * 45
2.1.1.2 Prozesse zum Extrahieren, Transformieren und
Laden von Daten **. 49
2.1.2 OLAP - On-Line
Analytical Processing
*. 52
2.1.2.1 Die zwölf OLAP-Evaluierungsregeln *. 54
2.1.2.2 Multidimensionalität durch die Verwendung von
Datenwürfein *. 57
2.1.2.3 Speicherkonzepte für OLAP-Lösungen **. 59
2.1.2.4 Navigation in multidimensionalen Datenstrukturen * 60
2.1.2.5 Frontend-Techniken und -Funktionen*. 61
2.1.3 Vorgehensmodell zur Gestaltung
multidimensionaler Informationssysteme **. 65
2.1.4 Einsatzbereiche multidimensionaler
Informationssysteme *. 69
2.2 Modellierung und Implementierung **. 73
2.2.1 Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen **. 74
2.2.2 Gestaltung multidimensionaler Datenstrukturen
bzw. modeile **. 78
2.2.3 Semantische Modellierung **. 81
2.2.4 Implementierung mit multidimensionalen
Datenbanksystemen **. 90
2.2.5 Implementierung mit relationalen
Datenbanksystemen **. 93
VIH
Inhalt
3
3.
3.
.1
3.
.2
3.
1.3
3.
1.3.1
3.
1.3.2
3.
1.3.3
3.
1.3.4
3.
1.3.5
3.
1.3.6
3.
1.4
2.3
Fallstudie: TOPBIKE
-
BI
**. 102
Data Mining
-
Datenmustererkennung
*. 115
Grundlagen des Data Mining
*. 116
Treiber des
Data Mining
*. 116
Auslegungen zum
Data Mining
*. 120
Das CRISP-DM-Modell *. 123
Überblick über das CRISP-DM-Modell *. 124
Business
Understanding
*. 125
Data
Understanding
-Auswahl und Sichtung der
Daten *. 127
Data
Preparation
- Datenaufbereitung *. 128
Data
Modeling
- Anwendung der Data Mining-
Verfahren *. 134
Evaluation und
Deployment
*. 138
Betriebswirtschaftliche Einsatzgebiete des Data
Mining *. 1 39
3.1.5 Web Mining und Text Mining als alternative
Analyseansätze **. 142
3.2 Ausgewählte Methoden des Data Mining ***. 144
3.2.1 Künstliche Neuronale Netze ***. 145
3.2.2 Entscheidungsbaumverfahren ***. 151
3.2.3 Clusterverfahren ***. 1 56
3.2.4 Verfahren zur Assoziationsanalyse ***. 161
3.3 Fallstudie: TOPBIKE - Data Mining **. 165
3.3.1
Fallstudie:
TOPBIKE - Business
Understanding
(Phasel) **. 166
3.3.2 Fallstudie: TOPBIKE - Data
Understanding
(Phase
2) **. 1 74
3.3.3 Fallstudie: TOPBIKE - Data
Preparation
(Phase 3) **. 180
3.3.4 Fallstudie: TOPBIKE - Data
Modeling
(Phase 4) **. 185
3.3.5 Fallstudie: TOPBIKE - Evaluation und
Deployment
(Phase 5 und Phase 6) **. 205
4 Zusammenfassung und Ausblick **. 209
Glossar. 215
Literatur. 225
Sachindex. 232 |
| any_adam_object | 1 |
| any_adam_object_boolean | 1 |
| author | Gabriel, Roland 1947- Gluchowski, Peter 1962- Pastwa, Alexander 1976- |
| author_GND | (DE-588)133149005 (DE-588)133257428 (DE-588)124284248 |
| author_facet | Gabriel, Roland 1947- Gluchowski, Peter 1962- Pastwa, Alexander 1976- |
| author_role | aut aut aut |
| author_sort | Gabriel, Roland 1947- |
| author_variant | r g rg p g pg a p ap |
| building | Verbundindex |
| bvnumber | BV023088343 |
| classification_rvk | QP 345 ST 530 |
| classification_tum | WIR 640f DAT 620f |
| ctrlnum | (OCoLC)436274468 (DE-599)BVBBV023088343 |
| dewey-full | 658.40380285574 |
| dewey-hundreds | 600 - Technology (Applied sciences) |
| dewey-ones | 658 - General management |
| dewey-raw | 658.40380285574 |
| dewey-search | 658.40380285574 |
| dewey-sort | 3658.40380285574 |
| dewey-tens | 650 - Management and auxiliary services |
| discipline | Informatik Wirtschaftswissenschaften |
| discipline_str_mv | Informatik Wirtschaftswissenschaften |
| format | Book |
| fullrecord | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>01980nam a2200457 c 4500</leader><controlfield tag="001">BV023088343</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">20130508 </controlfield><controlfield tag="007">t</controlfield><controlfield tag="008">080118s2009 d||| |||| 00||| ger d</controlfield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">3937137661</subfield><subfield code="9">3-937137-66-1</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">9783937137667</subfield><subfield code="9">978-3-937137-66-7</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)436274468</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)BVBBV023088343</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rakwb</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">ger</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-M347</subfield><subfield code="a">DE-355</subfield><subfield code="a">DE-859</subfield><subfield code="a">DE-523</subfield><subfield code="a">DE-473</subfield><subfield code="a">DE-634</subfield><subfield code="a">DE-Eb1</subfield><subfield code="a">DE-384</subfield><subfield code="a">DE-12</subfield><subfield code="a">DE-1049</subfield><subfield code="a">DE-19</subfield><subfield code="a">DE-858</subfield><subfield code="a">DE-573</subfield><subfield code="a">DE-863</subfield><subfield code="a">DE-2070s</subfield><subfield code="a">DE-91</subfield><subfield code="a">DE-N2</subfield><subfield code="a">DE-521</subfield></datafield><datafield tag="082" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">658.40380285574</subfield><subfield code="2">22/ger</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">QP 345</subfield><subfield code="0">(DE-625)141866:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ST 530</subfield><subfield code="0">(DE-625)143679:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">WIR 640f</subfield><subfield code="2">stub</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DAT 620f</subfield><subfield code="2">stub</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Gabriel, Roland</subfield><subfield code="d">1947-</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)133149005</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Data Warehouse & Data Mining</subfield><subfield code="c">Roland Gabriel ; Peter Gluchowski ; Alexander Pastwa</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Herdecke [u.a.]</subfield><subfield code="b">W3L-Verl.</subfield><subfield code="c">2009</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">VIII, 234 S.</subfield><subfield code="b">graph. Darst.</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">n</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">nc</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Informatik</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Data-Warehouse-Konzept</subfield><subfield code="0">(DE-588)4406462-7</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Data Mining</subfield><subfield code="0">(DE-588)4428654-5</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Business Intelligence</subfield><subfield code="0">(DE-588)4588307-5</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">Data-Warehouse-Konzept</subfield><subfield code="0">(DE-588)4406462-7</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="a">Data Mining</subfield><subfield code="0">(DE-588)4428654-5</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="2"><subfield code="a">Business Intelligence</subfield><subfield code="0">(DE-588)4588307-5</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Gluchowski, Peter</subfield><subfield code="d">1962-</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)133257428</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Pastwa, Alexander</subfield><subfield code="d">1976-</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)124284248</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">Digitalisierung UB Regensburg</subfield><subfield code="q">application/pdf</subfield><subfield code="u">http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=016291244&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA</subfield><subfield code="3">Inhaltsverzeichnis</subfield></datafield><datafield tag="999" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-016291244</subfield></datafield></record></collection> |
| id | DE-604.BV023088343 |
| illustrated | Illustrated |
| index_date | 2024-07-02T19:40:03Z |
| indexdate | 2024-08-01T10:46:44Z |
| institution | BVB |
| isbn | 3937137661 9783937137667 |
| language | German |
| oai_aleph_id | oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-016291244 |
| oclc_num | 436274468 |
| open_access_boolean | |
| owner | DE-M347 DE-355 DE-BY-UBR DE-859 DE-523 DE-473 DE-BY-UBG DE-634 DE-Eb1 DE-384 DE-12 DE-1049 DE-19 DE-BY-UBM DE-858 DE-573 DE-863 DE-BY-FWS DE-2070s DE-91 DE-BY-TUM DE-N2 DE-521 |
| owner_facet | DE-M347 DE-355 DE-BY-UBR DE-859 DE-523 DE-473 DE-BY-UBG DE-634 DE-Eb1 DE-384 DE-12 DE-1049 DE-19 DE-BY-UBM DE-858 DE-573 DE-863 DE-BY-FWS DE-2070s DE-91 DE-BY-TUM DE-N2 DE-521 |
| physical | VIII, 234 S. graph. Darst. |
| publishDate | 2009 |
| publishDateSearch | 2009 |
| publishDateSort | 2009 |
| publisher | W3L-Verl. |
| record_format | marc |
| series2 | Informatik |
| spellingShingle | Gabriel, Roland 1947- Gluchowski, Peter 1962- Pastwa, Alexander 1976- Data Warehouse & Data Mining Data-Warehouse-Konzept (DE-588)4406462-7 gnd Data Mining (DE-588)4428654-5 gnd Business Intelligence (DE-588)4588307-5 gnd |
| subject_GND | (DE-588)4406462-7 (DE-588)4428654-5 (DE-588)4588307-5 |
| title | Data Warehouse & Data Mining |
| title_auth | Data Warehouse & Data Mining |
| title_exact_search | Data Warehouse & Data Mining |
| title_exact_search_txtP | Data Warehouse & Data Mining |
| title_full | Data Warehouse & Data Mining Roland Gabriel ; Peter Gluchowski ; Alexander Pastwa |
| title_fullStr | Data Warehouse & Data Mining Roland Gabriel ; Peter Gluchowski ; Alexander Pastwa |
| title_full_unstemmed | Data Warehouse & Data Mining Roland Gabriel ; Peter Gluchowski ; Alexander Pastwa |
| title_short | Data Warehouse & Data Mining |
| title_sort | data warehouse data mining |
| topic | Data-Warehouse-Konzept (DE-588)4406462-7 gnd Data Mining (DE-588)4428654-5 gnd Business Intelligence (DE-588)4588307-5 gnd |
| topic_facet | Data-Warehouse-Konzept Data Mining Business Intelligence |
| url | http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=016291244&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |
| work_keys_str_mv | AT gabrielroland datawarehousedatamining AT gluchowskipeter datawarehousedatamining AT pastwaalexander datawarehousedatamining |
Inhaltsverzeichnis
THWS Würzburg Zentralbibliothek Lesesaal
| Signatur: |
1000 ST 530 G118 |
|---|---|
| Exemplar 1 |
ausleihbar
Verfügbar
Bestellen
Anmerkungen:
|
Würzburg Teilbibliothek SHL, Raum I.2.11
| Signatur: |
1340 ST 530 G118st |
|---|---|
| Exemplar 1 |
nicht ausleihbar
Verfügbar
Anmerkungen:
|