Die Zukunft steckt in Ihren Daten!
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SAP Predictive Analytics Vorausschauende Analysen mit SAP

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433 Seiten, , gebunden
SAP PRESS, ISBN 978-3-8362-4415-2
433 Seiten,
E-Book-Formate: PDF, EPUB, MOBI/Kindle, Online
SAP PRESS, ISBN 978-3-8362-4416-9
433 Seiten, , gebunden
E-Book-Formate: PDF, EPUB, MOBI/Kindle, Online
SAP PRESS, ISBN 978-3-8362-5456-4
433 Seiten,
E-Book-Formate: PDF, EPUB, MOBI/Kindle, Online
SAP PRESS, ISBN 978-3-8362-5457-1

Immer einen Schritt voraus! Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie Ihre Daten mit SAP Predictive Analytics 3.1 analysieren, um bisher unentdeckte Zusammenhänge aufzuspüren und Trends vorhersagen zu können. Ob Sie schnelle Auswertungen mit Automated Analysis (früher SAP InfiniteInsights) durchführen möchten oder mit anspruchsvollen Algorithmen in Expert Analytics umgehen müssen – die Autoren führen Sie anhand von praktischen Beispielen in alle Funktionen ein.

  • Vorausschauende Analysen und Data Mining mit SAP
  • Daten vorbereiten, auswerten und visualisieren
  • Integration mit SAP Predictive Analysis Library, SAP HANA und R
433 Seiten, gebunden, 28 mm. Handbuchformat 16,8 x 24 cm. Schwarzweiß gedruckt auf holzfreiem 80g-Offsetpapier. Lesefreundliche Serifenschrift (Linotype Syntax Serif 9,5 Pt.). Einspaltiges Layout.
E-Book zum Herunterladen in den Formaten PDF (25 MB), EPUB (29 MB) und MOBI/Kindle (49 MB) sowie als Onlinebuch. Dateien sind DRM-frei, mit personalisierter digitaler Signatur. Drucken, Copy & Paste sowie Kommentare sind zugelassen. Abbildungen in Farbe. Inhaltsverzeichnis, Index und Verweise im Text sind verlinkt. Weitere Informationen zum E-Book.

  1. Algorithmen und Fallbeispiele

    Stehen Sie nie wieder ratlos vor Ihrem großen Datenberg! Die Autoren erklären anschaulich, welche Algorithmen Sie für welche Zwecke einsetzen können. Typische Anwendungsfälle wie Absatzprognosen, Forecasts und Kampagnenmanagement veranschaulichen die Einsatzmöglichkeiten von SAP Predictive Analytics.

  2. Von der Datenvorbereitung bis zur Visualisierung

    Mit diesem Buch beherrschen Sie schon bald alle Schritte der vorausschauenden Analyse – von der Datenvorbereitung mit dem Data Manager über die Auswertung mithilfe der verschiedenen Algorithmen bis hin zur Visualisierung z. B. über Storyboards in SAP Lumira.

  3. Data Mining mit SAP HANA

    Erfahren Sie, wie Predictive Analytics mit der Entwicklungsumgebung in SAP HANA integriert ist. Setzen Sie die Application Function Library und die Statistiksprache R ein, um sich die Big-Data-Fähigkeit von SAP HANA zunutze zu machen und eigene Algorithmen zu entwickeln.

Aus dem Inhalt

  • Data Mining und vorausschauende Analysen
  • SAP Predictive Analytics 3.1 (früher SAP BusinessObjects Predictive Analytics)
  • Installation, Architektur und Navigation
  • Automated Analysis (früher SAP InfiniteInsight)
  • Expert Analytics (früher SAP Predictive Analysis)
  • Klassifikationsanalyse, Assoziationsregeln, Regressionsanalyse, Zeitreihen u. v. m.
  • Social Analytics
  • SAP HANA Application Function Library
  • R-Integration
  • Eigene Algorithmen entwickeln
  • Visualisierung
  • Automatisierte Retrainings und Anwendungen von Predictive-Modellen mit der Predictive Factory
Komplettes Inhaltsverzeichnis
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Nutzen Sie Data-Mining-Techniken, um aus Ihren Daten gewinnbringende Erkenntnisse und Strategien für die Zukunft abzuleiten!
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Nargiz Bakhshaliyeva arbeitet seit 2015 als Expertin im Bereich Data Science bei der CONOGY GmbH, die seit August 2018 zur KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft gehört.
Jian Liang Chen ist studierter Wirtschaftsmathematiker und war von 2014 bis 2017 für die CONOGY GmbH als SAP-Berater für Business Intelligence tätig.
Ulrich Dommer beschäftigt sich seit 2001 mit Business-Intelligence-Lösungen von SAP und verwandten Produkten.
Ekaterina Samlenski arbeitet seit 2013 als Senior-Beraterin bei der CONOGY GmbH, die seit August 2018 zur KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft gehört, in dem Bereich Business Intelligence.
Helge Schmedt arbeitet seit 2009 als Unternehmensberater bei der CONOGY GmbH, die seit August 2018 zur KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft gehört, in den Bereichen Business Intelligence, Planung und Data Mining.
Nico Schulze arbeitete arbeitete von 2015 bis 2016 als Consultant als Consultant bei der CONOGY GmbH und ist auf deskriptive Statistik und Finanzmathematik spezialisiert.
Robert Wilczek ist mit über 8 Jahren Erfahrungen als Unternehmensberater für Business Intelligence und Data Science Experte auf dem Gebiet Predictive Analytics.
Autorenporträts

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