Data Warehouse & Data Mining:
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Herdecke [u.a.]
W3L-Verl.
2009
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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
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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
|
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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
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1.3
Fallstudie: TOPBIKE
**. 35
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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
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Analytical Processing
*. 52
2.1.2.1 Die zwölf OLAP-Evaluierungsregeln *. 54
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Datenwürfein *. 57
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2.3
Fallstudie: TOPBIKE
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*. 138
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3.1.5 Web Mining und Text Mining als alternative
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THWS Würzburg Teilbibliothek SHL, Raum I.2.11
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| Copy 1 |
ausleihbar
Available
Place a Hold
Notes:
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THWS Würzburg Zentralbibliothek Lesesaal
| Call Number: |
1000 ST 530 G118 |
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Notes:
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