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Data Warehousing und Data Mining

Eine Einführung in entscheidungsunterstützende Systeme.
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Produktdetails

Titel: Data Warehousing und Data Mining
Autor/en: Markus Lusti

ISBN: 3540426779
EAN: 9783540426776
Eine Einführung in entscheidungsunterstützende Systeme.
'Springer-Lehrbuch'.
2. überarbeitete und erweiterte Aufl. 2002.
Paperback.
Springer Berlin Heidelberg

24. Oktober 2001 - kartoniert - 460 Seiten

Im Mittelpunkt dieses anwendungsbezogenen Lehrbuchs stehen Architekturen, Methoden und Werkzeuge entscheidungsunterstützender Systeme. Beispiele und Aufgaben ermöglichen die Entwicklung von Anwendungen mit der Demonstrationssoftware der CD ROM. Eine interaktive Foliensammlung veranschaulicht den Buchtext und verweist auf zusätzliches Lernmaterial. Der erste Teil stellt mit der Nutzwertanalyse (AHP) und Was-Wenn-Analysen traditionelle entscheidungsunterstützende Ansätze dar und führt anhand regelbasierter Systeme in wissensbasierte Systeme ein. Der zweite und dritte Tei l behandeln das Schwerpunktthema Data Warehousing und Data Mining. Data Warehousing und OLAP bereiten die Inhalte von Produktionsdatenbanken für Abfragen und Analysen durch Endbenutzer auf. Nach einem Überblick über die wichtigsten Data Mining-Verfahren konzentriert sich der dritte Teil auf zwei der verbreitesten Methoden, die Regelinduktion und neuronale Netze.
Systemvoraussetzungen: PC, Pentium, Windows 95/98/2000 oder NT 4.0, MS Excel 97 mit VBA für einen Teil der Beispiele, MS Access 97/2000 mit VBA für einen Teil der Beispiele, Adobe Acrobat Reader 3.0 zur Navigation der Folien, MS Internet Explorer für die Web Quizzes
1 Entscheidungsunterstutzende Systeme.- 1.1 Entscheidungen.- 1.2 Entscheidungsunterstützende Systeme.- 1.3 Entscheidungsunterstützende Methoden.- 2 Analytischer Hierarchieprozess.- 2.1 Unterrichtsmaterial.- 2.2 Grundlagen.- 2.3 Messproblematik.- 2.4 Anwendung mit ExpertChoice.- 2.5 Ein Blick in die Blackbox.- 2.5.1 Grobe Berechnung der Prioritäten.- 2.5.2 Exaktere Berechnung der Prioritäten und Inkonsistenzen.- 2.6 AHP im Vergleich.- 3 Was-Wenn-Analyse.- 3.1 Unterrichtsmaterial.- 3.2 Elementare Verfahren.- 3.2.1 Einfache Neuberechnung.- 3.2.2 Mehrfachoperation.- 3.2.3 Szenario.- 3.2.4 Einfache Zielwertsuche.- 3.3 Lineare Optimierung.- 3.3.1 Fallbeispiel.- 3.3.2 Verallgemeinerung.- 3.3.3 Weitere Arten der Optimierung.- 3.4 Lineare Optimierung im Vergleich.- 4 Regelbasierte Systeme.- 4.1 Unterrichtsmaterial.- 4.2 Grundlagen.- 4.2.1 Wissensdarstellung.- 4.2.2 Wissensherleitung.- 4.2.3 Expertensysteme.- 4.3 Regeln und Entscheidungsbäume.- 4.4 Anwendung mit XpertRule KBS.- 4.4.1 Wissenserwerb und Problemlösung.- 4.4.2 Erklärungen.- 4.5 Ein Blick in die Blackbox.- 4.5.1 Entwurf eines einfachen Regelinterpreters.- 4.5.2 Implementation eines einfachen Regelinterpreters.- 4.6 Expertensysteme in der Praxis.- 4.7 Regelbasierte Systeme im Vergleich.- 5 Data Warehousing.- 5.1 Grundlagen.- 5.1.1 Operative und analytische Datenbanken.- 5.1.2 Data Mart und Enterprise Data Warehouse.- 5.1.3 Mehrdimensionale Daten.- 5.2 Endbenutzerzugriff.- 5.2.1 Unterrichtsmaterial.- 5.2.2 Konventionelle Datenbankabfragen.- 5.2.3 On Line Analytical Processing (OLAP).- 5.2.4 OLAP mit Cognos PowerPlay.- 5.2.5 Arten von OLAP-Werkzeugen.- 5.2.6 Auswahl von OLAP-Werkzeugen.- 5.2.7 OLAP im Vergleich.- 5.3 Modellierung.- 5.3.1 Modellierung von Informationssystemen.- 5.3.2 Datenmodellierung.- 5.3.3 Sternschemata.- 5.3.4 Metadaten.- 5.3.5 ROLAP mit if Synchrony.- 5.4 Entwicklung und Betrieb.- 5.4.1 Entwicklungsphasen.- 5.4.2 Laden operativer Daten.- 5.4.3 Speicher- und Laufzeitoptimierungen.- 5.5 Aufgabenteilung in Rechnernetzen.- 5.5.1 Client/Server-Systeme.- 5.5.2 Internet und Intranet.- 6 Data Mining - Ein Öberblick.- 6.1 Anwendungen.- 6.2 Datenanalyse.- 6.3 Methoden.- 6.4 Visualisierung.- 6.4.1 Anwendung mit SPSS Diamond.- 6.5 Werkzeuge.- 7 Regelinduktion.- 7.1 Unterrichtsmaterial.- 7.2 Wissenserwerb für regelbasierte Systeme.- 7.3 Klassifikation.- 7.4 Anwendung mit XpertRule Profiler.- 7.5 Ein Blick in die Blackbox.- 7.6 Regelinduktion im Vergleich.- 8 Neuronales Lernen.- 8.1 Unterrichtsmaterial.- 8.2 Grundlagen.- 8.3 Anwendung mit Neural Works Predict.- 8.3.1 Problemspezifikation.- 8.3.2 Auswahl der Lern- und Testdaten.- 8.3.3 Datenaufbereitung.- 8.3.4 Variablenauswahl.- 8.3.5 Spezifikation und Berechnung des Modells.- 8.3.6 Validierung.- 8.3.7 Anwendung.- 8.4 Ein Blick in die Blackbox.- 8.4.1 Einstufiges Perzeptron.- 8.4.2 Mehrstufiges Perzeptron.- 8.4.3 CCN-Netze - die Grundlage von NeuralWorks Predict.- 8.5 Neuronale Netze im Vergleich.- Anleitung zur CD ROM.- Stichwortverzeichnis.
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