Von Data Mining bis Big Data: Handbuch für die industrielle Praxis, inklusive Small Data und Mind Data
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , , , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Hanser
[2020]
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Literaturverzeichnis Seite [461]-4701 |
| Beschreibung: | XVI, 479 Seiten Illustrationen, Diagramme 25 cm |
| ISBN: | 9783446455504 3446455507 |
Internformat
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|---|---|
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INHALT
VORWORT
.
V
1
EINFUEHRUNG
.
1
2
WARUM
DATA
MINING?
WOZU
BIG
DATA?
.
3
2.1
DEFINITION
UND
EINORDNUNG
DER
BEGRIFFE
.
6
2.1.1
WAS
IST
DATA
MINING?
.
6
2.1.2
WAS
IST
BIG
DATA?
.
14
2.1.3
DATA
MINING
IM
KONTEXT
ANDERER
DATENANALYSEVERFAHREN
15
2.2
SPEZIELLE
ANFORDERUNGEN
DER
INDUSTRIE
AN
DIE
DATENANALYSE
.
22
2.3
GIBT
ES
EINEN
HANDLUNGSBEDARF
FUER
DIE
INDUSTRIE?
.
29
3
DAS
THEORETISCHE
UND
MATHEMATISCHE
KONZEPT
DER
TECHNISCHEN
DATENAUSWERTUNG
.
33
3.1
EINFUEHRUNG
.
33
3.2
DATENSELEKTION
UND
DATENZUSAMMENFUEHRUNG
.
35
3.2.1
AUFBAU
EINER
DATENTABELLE
.
35
3.2.2
DENORMALISIERUNG
VON
DATENTABELLEN
.
36
3.2.3
SYNCHRONISIERUNG
VON
DATENTABELLEN
.
37
3.3
DATENVORVERARBEITUNG
.
39
3.3.1
FESTLEGUNG
DER
DATENTYPEN
.
39
3.3.2
DISKRETISIERUNG
VON
METRISCHEN
DATEN
.
41
3.3.3
STATISTIKEN
UND
TESTS
FUER METRISCHE
DATEN
.
43
3.3.4
DAS
PROBLEM
UNGENAUER
MESSUNGEN
.
48
3.3.5
BEHANDLUNG
VON
DATENLUECKEN
.
51
3.3.6
BEHANDLUNG
VON
AUSREISSERN
.
53
3.3.7
BEHANDLUNG
VON
MEHRDEUTIGKEITEN
.
55
3.4
DATENTRANSFORMATION
.
60
3.5
DATENANALYSE
.
64
3.5.1
VISUELLE
EXPLORATIVE
ANALYSEN
.
64
3.5.2
UEBERBLICK
UEBER
MULTIVARIATE
VERFAHREN
ZUR
DATENANALYSE
.
67
3.5.2.1
REGRESSIONSANALYSEN
.
67
3.5.2.2
VARIANZANALYSE
.
73
3.5.2.3
DISKRIMINANZANALYSE
.
76
3.5.2.4
KORRELATIONSANALYSE
.
79
3.5.2.5
FAKTORANALYSE
.
83
3.5.2.6
CLUSTERANALYSE
.
86
3.5.3
EINFUEHRUNG
IN
DATA-MINING-METHODEN
.
93
3.5.4
DATA
MINING
ZUM
AUFFINDEN
VON
ZUSAMMENHAENGEN
.
97
3.5.4.1
NEURONALE
NETZE
.
99
3.5.4.2
SUPPORT-VEKTOR-MASCHINEN
.
114
3.5.4.3
GUETEMASSE
FUER
MODELLE
UND
KLASSIFIKATOREN
.
119
3.5.5
DATA
MINING
ZUM
AUFFINDEN
VON
STRUKTUREN
.
127
3.5.5.1
FUZZY-CLUSTERVERFAHREN
.
128
3.5.5.2
DEMOGRAPHISCHES
CLUSTERN
.
130
3.5.5.3
SELBSTORGANISIERENDE
MERKMALSKARTEN
.
131
3.5.5.4
GUETEMASSE
FUER
CLUSTERVERFAHREN
.
143
3.5.6
DATA
MINING
ZUM
GENERIEREN
VON
REGELN
.
145
3.5.6.1
BAYESSCHE
NETZE
.
146
3.5.6.2
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
.
152
3.5.6.3
ASSOZIATIONSREGELN
.
162
3.5.6.4
GUETEMASSE
FUER
REGELN
.
165
3.5.7
DATA
MINING
ZUM
VISUALISIEREN
HOCHDIMENSIONALER
DATENRAEUME
.
166
3.5.7.1
SELBSTORGANISIERENDE
MERKMALSKARTEN
FUER
TOPOLOGIEERHALTENDE
PROJEKTIONEN
.
166
3.5.7.2
GUETEMASSE
FUER
PROJEKTIONEN
.
173
3.5.8
ZUSAMMENFASSUNG
DER
DATA-MINING-VERFAHREN
.
177
3.6
INTERPRETATION
DER
ERGEBNISSE
.
180
3.6.1
FEHLINTERPRETATIONEN
.
181
3.6.2
STRITTIGE
INTERPRETATIONEN
.
187
3.6.3
KONSEQUENZEN
.
189
4
HILFREICHE
AUSWERTEMOEGLICHKEITEN
FUER
PRAKTISCHE
ANWENDUNGSFAELLE
.
191
4.1
TEXT
MINING
-
DAS
AUSWERTEN
UNSTRUKTURIERTER
DATEN
.
191
4.2
VERSUCHSPLANUNGEN
ZUR
ERZEUGUNG
VON
PROZESSDATEN
.
197
4.3
AUTOMATISCHE
DISKRETISIERUNGEN
.
202
4.4
GUETE
UND
SICHERHEIT
VON
REGRESSIONSSCHAETZUNGEN
.
204
4.5
AUFFINDEN
DER
SENSITIVEN
EINFLUSSGROESSEN
.
208
4.6
AUSSCHLUSS
VON
ZUFAELLIGEN
ZUSAMMENHAENGEN
.
212
4.7
DATENBASIERTE
OPTIMIERUNGEN
.
216
5
BIG
DATA
-
DIE
DATENHALTUNGS-
UND
VERARBEITUNGSKONZEPTE
DER
GEGENWART
.
229
5.1
DIGITALE
TRANSFORMATION
UND
BIG
DATA
.
230
5.2
GRUNDPRINZIPIEN
EINES
PARADIGMENWANDELS
.
232
5.2.1
DIE
DREI
VS
-
UND
DER
WERT
.
232
5.2.2
SCALE-UP
UND
SCALE-OUT
.
232
5.2.3
UNABHAENGIGE
VERARBEITUNG
DIREKT
AUF
DEN
DATEN
.
233
5.2.4
SCHEMA
ON
READ
VERSUS
SCHEMA
ON
WRITE
.
234
5.2.5
HARDWAREVIRTUALISIERUNG
UND
CONTAINERMANAGEMENT
.
234
5.2.6
DATENVIRTUALISIERUNG
.
235
5.2.7
ENTKOPPELTE
SYSTEME
.
236
6
TECHNISCHE
BIG-DATA-LOESUNGEN
ZUR
INDUSTRIELLEN
UND
KOMMERZIELLEN
DATENANALYSE
.
237
6.1
DATENMANAGEMENT
IM
BIG-DATA-UMFELD
.
237
6.1.1
HADOOP
MACHTE
DEN
ANFANG
.
237
6.1.2
APACHE
SPARK
-
DIE
NAECHSTE
EVOLUTIONSSTUFE
.
240
6.1.3
ABSTRAHIERTE
DATENVERARBEITUNG
UND
-SPEICHERUNG
.
241
6.1.4
KOMPLEXE
EVENTVERARBEITUNG
MIT
KAFKA
&
CO
.
245
6.1.5
DAS
BESTE
BEIDER
WELTEN
-
VON
LAMBDA
UND
KAPPA
.
246
6.1.6
BIG-DATA-PLATTFORMEN
.
247
6.1.7
NOSQL-DATENBANKEN
.
248
6.1.8
ANWENDUNGSFAELLE
FUER
NOSQL-DATENBANKEN
.
249
6.1.9
TECHNOLOGIESTACKS
.
250
6.2
DATENZENTRISCHE
ARCHITEKTUREN
.
251
6.2.1
AL-BASIERTE
SYSTEME
BRAUCHEN
LA-BASIERTE
PLATTFORMEN
.
251
6.2.2
DIE
LOGISCHE
ARCHITEKTUR
.
252
6.2.3
DIE
SOFTWAREARCHITEKTUR
.
252
6.2.4
DIE
TECHNISCHE
ARCHITEKTUR
.
252
6.3
DER
SUPERVISED
DATA
LAKE
(SDL)
.
253
6.3.1
EIN
DATA
LAKE
BRAUCHT
EIN
KONZEPT,
DAMIT
DER
SEE
NICHT
ZUM
SUMPF
WIRD
.
253
6.3.2
DIE
UNTERSCHIEDLICHEN
BEREICHE
EINES
SDL
.
255
6.3.3
QUELLEN
UND
LADEARTEN
.
255
6.3.4
RAW
ZONE
.
256
6.3.5
INGESTION
ZONE
.
256
6.3.6
DISCOVERY
UND
SANDBOX
.
256
6.3.7
INTEGRATION
.
257
6.3.8
SERVING
.
258
6.3.9
ASSOCIATED
PROCESSES
.
258
6.3.10
ACCESS
UND
APPLICATION
.
259
6.4
AUFBAU
EINES
DATA
LAKES
.
259
6.4.1
THINK
BIG
-
START
SMALL
-
ACT
NOW
.
259
6.4.2
VISION,
ZIELE
UND
STANDORTBESTIMMUNG
.
260
6.4.3
KONZEPTION
DES
DATA
LAKES
.
260
6.4.4
IMPLEMENTIERUNG
DER
BASISUMGEBUNG
.
261
6.4.5
DATA
LAKE
RAMP-UP
-
USE
OASE
DRIVEN
.
261
6.4.6
INDUSTRIALISIERUNG
-
DIE
BETRIEBSFOKUSSIERTE
DATENFABRIK
262
6.5
CLOUD-COMPUTING
UND
SERVICES
.
263
6.5.1
DIE
CLOUD-AUSBAUSTUFEN
-
EVERYTHING
AS
A
SERVICE
.
264
6.5.2
OFFENE
OEKOSYSTEME
.
265
6.5.3
DER
DATA
LAKE
IN
DER
CLOUD
.
266
6.6
BIG
DATA,
DATA
MINING
UND
ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
.
268
6.6.1
ANALYTIC
DATA
HUB
.
269
6.6.2
DATA-SCIENCE-
UND
DATA-MINING-PLATTFORMEN
.
270
7
DIE
ANWENDERSICHT
-
SYSTEMATIK
FUER
INDUSTRIELLE
ANWENDUNGEN
.
279
7.1
AUFGABENSTELLUNG
UND
ZIELSETZUNG
.
279
7.1.1
DATENGETRIEBENE
IDENTIFIKATION
VON
AUFGABENSTELLUNGEN
279
7.1.2
*PRODUKTGETRIEBENE
*
IDENTIFIKATION
.
280
7.1.3
GESCHAEFTSORIENTIERTE
IDENTIFIKATION
VON
AUFGABENSTELLUNGEN
.
280
7.1.3.1
REDUKTION
VON
KOSTEN,
VERLUSTEN,
VERSCHWENDUNGEN
.
283
7.1.3.2
ERHOEHUNG
OPERATIVER
PERFORMANCE
.
284
7.1.3.3
ERGEBNISVERBESSERUNG
FUNKTIONALER
PROZESSE
.
285
7.2
VORGEHENSMETHODIK
.
286
7.2.1
WORKSHOP
ZUR
IDEENFINDUNG
UND
DATENANALYSE
.
289
7.2.1.1
DESIGN-THINKING-WORKSHOP
.
289
7.2.1.2
WERTSCHOEPFUNGSSCHRITTE
.
290
7.2.1.3
PERSPEKTIVEN
.
291
7.2.1.4
SCHMERZPUNKTE
UND
MEHRWERTE
.
292
7.2.1.5
ERZEUGEN
DES
MEHRWERTES
.
292
7.2.1.6
GESCHAEFTSMODELL
.
294
7.2.1.7
ANWENDUNGEN
UND
LOESUNGSANSAETZE
IDENTIFIZIEREN
.
296
7.2.2
HACKATHONS
ALS
ALTERNATIVE
MOEGLICHKEIT
DER
LOESUNGSFINDUNG
UND
PILOTIERUNG
.
297
7.2.3
AUFSETZEN
KONKRETER
AUFGABENSTELLUNGEN
.
299
7.2.3.1
DEFINITION
DER
AUFGABENSTELLUNG
.
299
7.2.3.2
MODELLAUSWAHL
.
300
7.2.3.3
BEAUFTRAGUNG
VON
DIENSTLEISTERN
.
301
7.2.4
EXPLORATIONS-
UND
UMSETZUNGSPHASE
EINES
USE
GASE
.
302
7.2.4.1
SICHTUNG
DER
DATEN
.
302
7.2.4.2
BESTIMMUNG
DER
SENSITIVEN
EINGANGSGROESSEN
.
308
7.2.4.3
MODELLIERUNG
UND
ERGEBNISBEWERTUNG
.
315
7.2.4.4
DIE
KOENIGSKLASSE:
VEKTORIELLE
OPTIMIERUNG
EINES
USE
GASE
.
316
7.2.5
AUSWERTUNG
UND
DETAILKONZEPT,
APPLIKATIONSERSTELLUNG
UND
IMPLEMENTIERUNG
.
321
8
DIE
ANWENDERSICHT
-
TYPISCHE
ANWENDUNGSFELDER
AM
KONKRETEN
BEISPIEL
.
327
8.1
ANWENDUNGEN
IN
DEN
GESCHAEFTSFUNKTIONEN
.
330
8.1.1
FORSCHUNG
UND
ENTWICKLUNG
.
330
8.1.2
ENGINEERING
.
333
8.1.3
PRODUKTMANAGEMENT
.
334
8.1.4
EINKAUF,
SUPPLY
CHAIN
MANAGEMENT,
LOGISTIK
.
336
8.1.5
FERTIGUNG
UND
PRODUKTION
.
338
8.1.6
QUALITAETSMANAGEMENT
.
340
8.1.7
SERVICE
UND
INSTANDHALTUNG
.
342
8.1.8
SERVICE
UND
AFTER
MARKET
.
344
8.1.9
MARKETING
UND
VERTRIEB
.
347
8.2
AUSGEWAEHLTE
DATA-MINING-
UND
BIG-DATA-BEISPIELE
.
350
8.2.1
FORSCHUNG,
ENTWICKLUNG
UND
ENGINEERING
.
351
8.2.1.1
BESCHLEUNIGUNG
EINER
PRODUKTENTWICKLUNG
.
351
8.2.2
EINKAUF
.
358
8.2.2.1
SPEND
CUBE
.
360
8.2.2.2
BUENDELUNG
.
363
8.2.2.3
SPEZIFIKATIONS-
UND
KOSTENHEBEL
.
366
8.2.3
PRODUKTION,
FERTIGUNG
UND
SERVICE
.
370
8.2.3.1
STOERUNGSANALYSEN
.
370
8.2.3.2
INSTABILITAETSANALYSEN
IN
EINEM
KLAERWERK
.
372
8.2.3.3
FEHLERDETEKTION
IN
EINEM
KRAFTWERK
.
381
8.2.3.4
ANALYSE
DER
DYNAMIK
VON
CHEMISCHEN
BATCHPROZESSEN
.
390
8.2.4
INSTANDHALTUNG
UND
SERVICE
.
394
8.2.4.1
AUFBAU
EINER
DATENBASIS
FUER
ERWEITERTE
ANALYSEN
UND
MONITORING
VON
INDUSTRIEANLAGEN
.
394
8.2.4.2
ERWEITERUNG
EINES
DIGITALEN
ZWILLINGS
UM
MASCHINENDATEN
UND
STROMPREISDATEN
IM
BEREICH
WINDENERGIE
.
396
8.2.5
MARKETING
UND
VERTRIEB
.
398
8.2.5.1
CROSS-SELLING-EFFEKTE
MIT
DATA
MINING
FINDEN
.
398
8.2.5.2
CROSS-SELLING-ANALYSEN
MIT
BIG-DATA-
TECHNOLOGIEN
BESCHLEUNIGEN
.
405
8.2.5.3
OPTIMALE
PREISSCHWELLEN
MIT
DATA
MINING
AUFSPUEREN
.
407
8.2.6
DATA
MINING
FUER
DIE
STRATEGISCHE
UNTERNEHMENSFUEHRUNG
412
9
SMALL
DATA
GEHOERT
DIE
ZUKUNFT
.
421
9.1
EINFUEHRUNG
IN
DIE
THEMATIK
.
421
9.2
CHARAKTERISTIK
VON
SMALL
DATA
.
423
9.3
MACHINE
LEARNING
VERSUS
MENSCHLICHER
GEIST
-
DIE
MIND-DATA-
HYPOTHESE
.
428
9.4
BEWUSSTSEIN
ALS
UEBERGEORDNETE
ORDNUNGSSTRUKTUR
NEURONALER
SYSTEME
.
431
9.5
MIND-DATA-AUSWERTUNGEN
MIT
MASCHINELLEM
BEWUSSTSEIN
.
442
10
AUSBLICK
UND
MOEGLICHE
WEITERENTWICKLUNGEN
VON
DATA
MINING
UND
BIG
DATA
.
451
11
LISTE
DER
HAEUFIG
VERWENDETEN
FORMELZEICHEN
UND
SYMBOLE
.
457
12
LITERATURVERZEICHNIS
.
461
13
AUTOREN
.
471
INDEX
.
473 |
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