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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Bakhshaliyeva, Nargiz (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Bonn Rheinwerk Publishing 2017
Ausgabe:	1. Auflage
Schriftenreihe:	SAP PRESS
Schlagworte:	Datenanalyse Data Mining Entscheidungsunterstützungssystem Predictive Analysis InfiniteInsights Algorithmus PAL Hadoop Lumira Rogue Wave Forecast Prädiktive Analysen SAP BusinessObjects Predictive Analytics BObj Predictive automated analysis expert analysis SAP Predictive Analytics sap businessobjects analysis
Online-Zugang:	Inhaltstext Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	Aus dem Einband: Vorausschauende Analysen mit SAP ; Data Mining und Advanced Analytics mit SAP ; Daten vorbereiten, auswerten und visualisieren ; Integration mit Predictive Analysis Library, SAP HANA und R
Beschreibung:	433 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.8 cm
ISBN:	9783836244152 3836244152

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adam_text	INHALT EINLEITUNG. 15 1 EINFUEHRUNG IN PREDICTIVE ANALYTICS 21 1.1 GRUNDLAGEN DES DATA MININGS . 21 1.1.1 DER BEGRIFF DATA MINING UND SEINE H ISTORIE . 21 1.1.2 TYPISCHE ANWENDUNGSFAELLE VON DATA M INING . 23 1.2 DER DATA-MINING-PROZESS . 25 1.2.1 PROBLEMDEFINITION. 27 1.2.2 DATENANALYSE. 28 1.2.3 DATENVORBEREITUNG. 28 1.2.4 M ODELLIERUNG. 29 1.2.5 ERGEBNISVISUALISIERUNG UND -BEWERTUNG. 30 1.2.6 DEPLOYMENT DES M ODELLS. 32 1.3 METHODEN DER DATENVORBEREITUNG. 32 1.3.1 VARIABLEN. 32 1.3.2 DESKRIPTIVE S TATISTIK . 33 1.3.3 INTEGRATION UND TRANSFORMATION . 36 1.3.4 SAMPLING. 37 1.3.5 AUSREISSERBEHANDLUNG. 38 1.3.6 BINNING. 39 1.3.7 MISSING VALUES. 41 1.4 ALGORITHMEN UND METHODEN DES DATA MININGS . 42 1.4.1 REGRESSIONSANALYSE. 43 1.4.2 ZEITREIHENANALYSE . 45 1.4.3 KLASSIFIKATION^ UND CLUSTERVERFAHREN . 47 1.4.4 ASSOZIATIONSANALYSE . 50 1.4.5 ENTSCHEIDUNGSSTRUKTUREN. 51 1.4.6 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE. 53 1.4.7 WEITERE ALGORITHM EN . 54 1.5 EINORDNUNG VON PREDICTIVE ANALYTICS IN DEN BEREICH DATA M IN IN G . 56 1.5.1 WAS IST PREDICTIVE ANALYTICS?. 57 1.5.2 ABGRENZUNG VON PREDICTIVE ANALYTICS. 57 2 M EHRWERT DURCH PREDICTIVE ANALYTICS EI 2.1 WARUM PREDICTIVE ANALYTICS? . 61 2.2 WARUM PREDICTIVE ANALYTICS MIT SAP? . 68 2.3 ANWENDUNGSBEISPIELE. 70 2.3.1 ANWENDUNGSBEISPIEL 1: PREISELASTIZITAETEN IM EINZELHANDEL . 71 2.3.2 ANWENDUNGSBEISPIEL 2: ABSATZPROGNOSEN IN DER M USIKINDUSTRIE . 73 3 SAP PREDICTIVE ANALYTICS N 3.1 EINFUEHRUNG UND EINORDNUNG IN DAS SAP-PRODUKTPORTFOLIO . 77 3.1.1 EINFUEHRUNG IN SAP PREDICTIVE ANALYTICS . 77 3.1.2 ZIELGRUPPEN. 79 3.1.3 PRODUKTPORTFOLIO. 81 3.2 PLATTFORMINTEGRATION UND ARCHITEKTUR . 84 3.2.1 PLATTFORMINTEGRATION. 84 3.2.2 ARCHITEKTUR. 86 3.3 INSTALLATION. 88 3.3.1 SAP DOWNLOAD CENTER . 88 3.3.2 DESKTOP-INSTALLATION. 90 3.3.3 SERVERINSTALLATION. 94 3.3.4 PREDICTIVE-FACTORY-INSTALLATION. 98 3.3.5 HARDWAREVORAUSSETZUNGEN . 101 3.4 BENUTZEROBERFLAECHE UND NAVIGATION . 102 3.5 EINSTELLUNGEN. 104 4 M IT DEM MODUS AUTOMATED ANALYTICS ARBEITEN NS 4.1 GRUNDLAGEN . 113 4.1.1 UNTERTEILUNGSSTRATEGIE. 113 4.1.2 MODELLERSTELLUNG UND EVALUIERUNG . 115 4.1.3 SRM-GRUNDLAGEN. 117 4.2 DATENCODIERUNG . 118 4.2.1 CODIERUNG NOMINALER VARIABLEN . 118 4.2.2 CODIERUNG ORDINALER VARIABLEN. 120 4.2.3 CODIERUNG STETIGER VARIABLEN . 122 4.2.4 MANUELLE VARIABLENCODIERUNG . 124 4.2.5 BEHANDLUNG FEHLENDER WERTE IN AUTOMATED ANALYTICS . 124 4.3 DATENZUGRIFF UND -VORBEREITUNG MIT DEM DATA M ANAGER . 124 4.3.1 DATENVORBEREITUNG MIT DEM DATA MANAGER . 125 4.3.2 DATENMANIPULATION MIT DEM DATA M ANAGER . 126 4.4 KLASSIFIKATIONS-/REGRESSIONSANALYSE . 127 4.4.1 DATENQUELLE AUSWAEHLEN . 128 4.4.2 DATENBESCHREIBUNG. 133 4.4.3 FILTER. 138 4.4.4 AUSWAHL VON VARIABLEN . 139 4.4.5 ZUSAMMENFASSUNG DER MODELLIERUNGSPARAMETER. 142 4.4.6 ERWEITERTE MODELLPARAMETER . 143 4.4.7 TRAINIEREN DES MODELLS UND MODELLUEBERSICHT . 148 4.4.8 MODELLVERWENDUNG: ANZEIGEN . 151 4.4.9 MODELLVERWENDUNG: AUSFUEHREN . 174 4.4.10 MODELLVERWENDUNG: SICHERN/EXPORTIEREN . 187 4.5 ZEITREIHEN . 191 4.6 CLUSTERING. 196 4.7 ANALYSE SOZIALER NETZW ERKE . 200 4.8 WEITERE ALGORITHMEN UND T O O LKIT . 207 4.8.1 KOLLOKATIONSANALYSE . 207 4.8.2 ANALYSE DER HAEUFIGEN PFADE. 210 4.8.3 RECOMMENDATION. 212 4.8.4 ASSOZIATIONSANALYSE . 214 4.8.5 SEQUENZANALYSE. 217 4.8.6 TEXTANALYSE. 218 4.8.7 T O O LK IT. 223 5 M IT DEM MODUS EXPERT ANALYTICS ARBEITEN 225 5.1 FUNKTIONEN VON EXPERT ANALYTICS . 225 5.2 NAVIGATION UND EINSTELLUNGEN IN EXPERT ANALYTICS . 226 5.2.1 EINSTELLUNGEN UND NAVIGATION IM TOOL. 226 5.2.2 ANSICHTEN IN EXPERT ANALYTICS. 230 5.3 D ATENVORBEREITUNG. 234 5.3.1 VORBEREITUNGSSICHT . 234 5.3.2 DATA TYPE D EFINITION. 239 5.3.3 F ILTER. 239 5.3.4 FORMULA. 241 5.3.5 NORMALIZATION. 242 5.3.6 P ARTITION. 243 5.3.7 SAMPLE . 243 5.3.8 MODEL STATISTICS . 244 5.3.9 MODEL COMPARE . 246 5.3.10 SAP-HANA-DATENVORBEREITUNGSKOMPONENTEN . 248 5.4 ASSOZIATIONSANALYSE . 251 5.4.1 GRUNDLEGENDE BEGRIFFE . 251 5.4.2 R-APRIORI. 252 5.4.3 ANWENDUNGSBEISPIELE . 257 5.5 CLUSTERING UND K LASSIFIKATION . 257 5.5.1 AUTO CLUSTERING . 258 5.5.2 R-K-MEANS. 261 5.5.3 SAP-HANA-CLUSTERING-ALGORITHMEN . 264 5.5.4 AUTO CLASSIFICATION . 265 5.5.5 R-BAGGING CLASSIFICATION . 266 5.5.6 R-BOOSTING CLASSIFICATION . 268 5.5.7 R-RANDOM FOREST CLASSIFICATION . 269 5.5.8 SAP-HANA-KLASSIFIKATIONSALGORITHMEN. 270 5.6 REGRESSIONSALGORITHMEN . 273 5.6.1 AUTO REGRESSION . 273 5.6.2 EXPONENTIELLE REGRESSION . 275 5.6.3 GEOMETRISCHE REGRESSION . 276 5.6.4 LINEARE REGRESSION . 277 5.6.5 LOGARITHMISCHE REGRESSION. 278 5.6.6 R-EXPONENTIELLE REGRESSION. 279 5.6.7 R-GEOMETRISCHE REGRESSION. 281 5.6.8 R-IINEARE REGRESSION. 281 5.6.9 R-IOGARITHMISCHE REGRESSION . 282 5.6.10 R-MULTILINEARE REGRESSION . 282 5.6.11 R-RANDOM FOREST REGRESSION . 284 5.6.12 SAP-HANA-REGRESSIONSALGORITHMEN . 285 5.7 ZEITREIHEN . 287 5.7.1 R-SINGLE EXPONENTIAL SM OOTHING . 287 5.7.2 R-DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING. 289 5.7.3 R-TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING . 291 5.7.4 TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING . 292 5.7.5 SAP-HANA-ZEITREIHENALGORITHMEN . 292 5.8 WEITERE ALGORITHMEN . 292 5.8.1 ENTSCHEIDUNGSSTRUKTUREN: R-CNRTREE . 293 5.8.2 SAP-HANA-ENTSCHEIDUNGSSTRUKTUREN. 297 5.8.3 NEURONALE N ETZE . 298 5.8.4 AUSREISSERANALYSE . 303 5.8.5 SAP-HANA-AUSREISSERALGORITHMEN . 304 6 INTEGRATION VON R IM MODUS EXPERT ANALYTICS ZO? 6.1 GRUNDLAGEN VON R . 308 6.2 R-INTEGRATION . 315 6.3 BEISPIEL: ABC-ANALYSE . 317 7 VISUALISIERUNGEN 325 7.1 VISUALISIERUNGEN IN AUTOMATED ANALYTICS . 325 7.2 VISUALISIERUNGEN IN EXPERT ANALYTICS . 326 7.2.1 UEBERBLICK DER DARSTELLUNGSMOEGLICHKEITEN IN EXPERT ANALYTICS. 326 7.2.2 SCHLAGWORTWOLKE IN EXPERT ANALYTICS. 329 7.2.3 LINIENDIAGRAMM IN EXPERT ANALYTICS . 330 7.2.4 SAEULENDIAGRAMM IN EXPERT ANALYTICS. 330 7.2.5 STREUDIAGRAMM IN EXPERT ANALYTICS . 331 7.2.6 GEOBLASENDIAGRAMM . 332 7.3 VISUALISIERUNGSERWEITERUNG DURCH VIZPACKER . 333 7.3.1 UEBERBLICK ZUM VIZPACKER. 333 7.3.2 EXTERNE VISUALISIERUNGEN EINSETZEN . 334 8 MODEL MANAGEMENT MIT DER PREDICTIVE FACTORY 341 8.1 EINFUEHRUNG IN DIE PREDICTIVE FACTORY . 341 8.1.1 EINSTELLUNGEN. 342 8.1.2 BENUTZER. 344 8.1.3 MODELLIERUNGSSERVER. 344 8.1.4 EXTERNE BEFEHLE . 345 8.1.5 PROJEKTE. 346 8.1.6 VARIABLENSTATISTIK. 349 8.2 DEPLOYMENT VON AUTOMATED-ANALYTICS-MODELLEN . 350 8.2.1 ZEITREIHEN . 351 8.2.2 KLASSIFIKATION . 354 8.2.3 CLUSTERING . 355 8.3 DEPLOYMENT VON EXPERT-ANALYTICS-MODELLEN . 357 8.3.1 SCHRITT 1: MODEL CHAIN IN EXPERT ANALYTICS ERSTELLEN . 357 8.3.2 SCHRITT 2: MODEL CHAIN AUS EXPERT ANALYTICS EXPORTIEREN . 357 8.3.3 SCHRITT 3: MODEL CHAIN IN DIE PREDICTIVE FACTORY IMPORTIEREN . 359 9 SAP-HANA-INTEGRIERTES DATA MINING S E I 9.1 EINFUEHRUNG IN SAP HANA N ATIVE . 362 9.2 APPLICATION FUNCTION LIBRARY (AFL). 365 9.2.1 PAL-ALGORITHMEN IM MODUS EXPERT ANALYTICS EINSETZEN. 366 9.2.2 PAI_-KOMPONENTEN IM MODUS EXPERT ANALYTICS ERSTELLEN . 370 9.2.3 AUTOMATED PREDICTIVE LIBRARY (APL) . 372 9.2.4 OFL UND DIE SAP-HANA-OPTIMIERUNGSFUNKTION . 383 9.3 WEITERE INTEGRIERTE SZENARIEN. 386 9.3.1 MODELLEXPORT IM MODUS AUTOMATED ANALYTICS . 386 9.3.2 MODELLEXPORT IM MODUS EXPERT ANALYTICS . 395 10 INTEGRATION VON R IN SAP HANA 407 10.1 EIGENE ALGORITHMEN FUER SAP HANA ENTWICKELN . 407 10.1.1 SERVERARCHITEKTUR . 408 10.1.2 RLANG-PROZEDUR. 409 10.2 BEISPIEL: NETZWERKOPTIMIERUNG. 409 10.2.1 MATHEMATISCHE MODELLIERUNG . 410 10.2.2 FORMULIERUNG DES OPTIMIERUNGSPROBLEMS . 411 10.2.3 OPTIMIERUNG DES M ODELLS. 411 10.2.4 TECHNISCHE IMPLEMENTIERUNG . 412 10.2.5 ERGEBNIS . 418 11 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 419 11.1 ZUSAMMENFASSUNG . 419 11.2 AUSBLICK. 420 DIE AUTOREN. 423 INDEX. 427
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THWS Schweinfurt Zentralbibliothek Lesesaal

Bestandesangaben von THWS Schweinfurt Zentralbibliothek Lesesaal
Signatur:	2000 ST 510 S05 B168
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