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Datawarehouse & Data Mining

Software-Entwickler, Datenbank-Entwickler, Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik.
Buch (kartoniert)
Wissensgebiete: Wirtschaftsinformatik - Data Warehouse - Data Mining Zielgruppen: Software-Entwickler - Datenbank-Entwickler - Studierende der Informatik & Wirtschaftsinformatik Voraussetzungen: keine Charakteristika dieses Buches: -Umfassende Darst … weiterlesen
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Produktdetails

Titel: Datawarehouse & Data Mining
Autor/en: Roland Gabriel, Peter Gluchowski, Alexander Pastwa

ISBN: 3937137661
EAN: 9783937137667
Software-Entwickler, Datenbank-Entwickler, Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik.
W3L GmbH

3. August 2009 - kartoniert - 234 Seiten

Beschreibung

Wissensgebiete: Wirtschaftsinformatik - Data Warehouse - Data Mining Zielgruppen: Software-Entwickler - Datenbank-Entwickler - Studierende der Informatik & Wirtschaftsinformatik Voraussetzungen: keine Charakteristika dieses Buches: -Umfassende Darstellung der Themenbereiche »Data Warehousing« und »Data Mining«. Vermittlung der technischen Komponenten zur Informationsversorgung und Entscheidungsunterstützung. Vorstellung aller konzeptionellen und technischen Grundlagen. Zahlreiche Beispiele aus einer durchgängigen Fallstudie. Multidimensionale Datenmodellierung Zielführende Auswertung der Analysedaten unter Einsatz leistungsfähiger Methoden Implementierung der Analysedaten in einer geeigneten Architektur. Unter Einsatz leistungsfähiger Methoden zielführend Analysedaten auswerten. Themenschwerpunkte: Data Warehouse, On-Line Analytical Processing (OLAP), Modellierung multidimensionaler Datenstrukturen, Data Mining, CRISP-DM-Modell. Zugaben: - Kostenloser E-Learning-Kurs »Schnelleinstieg DW & DM« - Forum LivingBooks: Sie fragen, Experten antworten

Inhaltsverzeichnis

1;Vorwort;6 2;Inhalt;8 3;1 Einleitung ;10 3.1;1.1 Einordnung und Abgrenzung ;10 3.1.1;1.1.1 Betriebliche Informations- und Kommunikationssysteme - Arten und Integrationsrichtungen ;11 3.1.2;1.1.2 Data Warehouse als integrierte Datenbasis analyseorientierter Informationssysteme ;15 3.1.3;1.1.3 OLAP ;19 3.1.4;1.1.4 Data Mining ;21 3.2;1.2 Historische Entwicklung ;25 3.2.1;1.2.1 MIS - Management Information- Systeme ;29 3.2.2;1.2.2 DSS - Decision Support-Systeme ;33 3.2.3;1.2.3 EIS - Executive Information- Systeme ;37 3.2.4;1.2.4 ESS - Executive Support- Systeme ;42 3.3;1.3 Fallstudie: TOPBIKE ;44 4;2 Data Warehouse und OLAP ;50 4.1;2.1 Grundlagen ;50 4.1.1;2.1.1 Einordnung und Komponenten des Data Warehouse- Konzeptes ;52 4.1.2;2.1.2 OLAP - On-Line Analytical Processing ;61 4.1.3;2.1.3 Vorgehensmodell zur Gestaltung multidimensionaler Informationssysteme ;74 4.1.4;2.1.4 Einsatzbereiche multidimensionaler Informationssysteme ;78 4.2;2.2 Modellierung und Implementierung ;82 4.2.1;2.2.1 Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen ;83 4.2.2;2.2.2 Gestaltung multidimensionaler Datenstrukturen bzw. - modelle ;87 4.2.3;2.2.3 Semantische Modellierung ;90 4.2.4;2.2.4 Implementierung mit multidimensionalen Datenbanksystemen ;99 4.2.5;2.2.5 Implementierung mit relationalen Datenbanksystemen ;102 4.3;2.3 Fallstudie: TOPBIKE - BI ;111 5;3 Data Mining - Datenmustererkennung ;124 5.1;3.1 Grundlagen des Data Mining ;125 5.1.1;3.1.1 Treiber des Data Mining ;125 5.1.2;3.1.2 Auslegungen zum Data Mining ;129 5.1.3;3.1.3 Das CRISP-DM-Modell ;132 5.1.4;3.1.4 Betriebswirtschaftliche Einsatzgebiete des Data Mining ;1485.1.5;3.1.5 Web Mining und Text Mining als alternative Analyseansätze ;151 5.2;3.2 Ausgewählte Methoden des Data Mining ;153 5.2.1;3.2.1 Künstliche Neuronale Netze ;154 5.2.2;3.2.2 Entscheidungsbaumverfahren ;160 5.2.3;3.2.3 Clusterverfahren ;165 5.2.4;3.2.4 Verfahren zur Assoziationsanalyse ;170 5.3;3.3 Fallstudie: TOPBIKE - Data Mining ;174 5.3.1;3.3.1 Fallstudie: TOPBIKE - Business Understanding ( Phase1) ;175 5.3.2;3.3.2 Fallstudie: TOPBIKE - Data Understanding ( Phase 2) ;183 5.3.3;3.3.3 Fallstudie: TOPBIKE - Data Preparation ( Phase 3) ;189 5.3.4;3.3.4 Fallstudie: TOPBIKE - Data Modeling ( Phase 4) ;194 5.3.5;3.3.5 Fallstudie: TOPBIKE - Evaluation und Deployment ( Phase 5 und Phase 6) ;214 6;4 Zusammenfassung und Ausblick ;218 7;Glossar;224 8;Literatur;234 9;Sachindex;241 1;Vorwort;6 2;Inhalt;8 3;1 Einleitung ;10 3.1;1.1 Einordnung und Abgrenzung ;10 3.1.1;1.1.1 Betriebliche Informations- und Kommunikationssysteme - Arten und Integrationsrichtungen ;11 3.1.2;1.1.2 Data Warehouse als integrierte Datenbasis analyseorientierter Informationssysteme ;15 3.1.3;1.1.3 OLAP ;19 3.1.4;1.1.4 Data Mining ;21 3.2;1.2 Historische Entwicklung ;25 3.2.1;1.2.1 MIS - Management Information- Systeme ;29 3.2.2;1.2.2 DSS - Decision Support-Systeme ;33 3.2.3;1.2.3 EIS - Executive Information- Systeme ;37 3.2.4;1.2.4 ESS - Executive Support- Systeme ;42 3.3;1.3 Fallstudie: TOPBIKE ;44 4;2 Data Warehouse und OLAP ;50 4.1;2.1 Grundlagen ;50 4.1.1;2.1.1 Einordnung und Komponenten des Data Warehouse- Konzeptes ;52 4.1.2;2.1.2 OLAP - On-Line Analytical Processing ;61 4.1.3;2.1.3 Vorgehensmodell zur Gestaltung multidimensionaler Informationssysteme ;74 4.1.4;2.1.4 Einsatzbereiche multidimensionaler Informationssysteme ;78 4.2;2.2 Modellierung und Implementierung ;82 4.2.1;2.2.1 Bestandteile multidimensionaler Datenstrukturen ;83 4.2.2;2.2.2 Gestaltung multidimensionaler Datenstrukturen bzw. - modelle ;87 4.2.3;2.2.3 Semantische Modellierung ;90 4.2.4;2.2.4 Implementierung mit multidimensionalen Datenbanksystemen ;99 4.2.5;2.2.5 Implementierung mit relationalen Datenbanksystemen ;102 4.3;2.3 Fallstudie: TOPBIKE - BI ;111 5;3 Data Mining - Datenmustererkennung ;124 5.1;3.1 Grundlagen des Data Mining ;125 5.1.1;3.1.1 Treiber des Data Mining ;125 5.1.2;3.1.2 Auslegungen zum Data Mining ;129 5.1.3;3.1.3 Das CRISP-DM-Modell ;132 5.1.4;3.1.4 Betriebswirtschaftlich

Portrait

Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Ruhr-Universität Bochum

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