Data Warehousing and Data Mining, m. CD-ROM : Eine Einführung in entscheidungsunterstützende Systeme (Springer-Lehrbuch) (2., überarb. Aufl. 2002. XII, 444 S. m. 197 Abb. 23,5 cm)

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Data Warehousing and Data Mining, m. CD-ROM : Eine Einführung in entscheidungsunterstützende Systeme (Springer-Lehrbuch) (2., überarb. Aufl. 2002. XII, 444 S. m. 197 Abb. 23,5 cm)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版
  • 商品コード 9783540426776

Description


(Text)
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
(Table of content)
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.- 2.6 AHP im Vergleich.- 3 Was-Wenn-Analyse.- 3.1 Unterrichtsmaterial.- 3.2 Elementare Verfahren.- 3.3 Lineare Optimierung.- 3.4 Lineare Optimierung im Vergleich.- 4 Regelbasierte Systeme.- 4.1 Unterrichtsmaterial.- 4.2 Grundlagen.- 4.3 Regeln und Entscheidungsbäume.- 4.4 Anwendung mit XpertRule KBS.- 4.5 Ein Blick in die Blackbox.- 4.6 Expertensysteme in der Praxis.- 4.7 Regelbasierte Systeme im Vergleich.- 5 Data Warehousing.- 5.1 Grundlagen.- 5.2 Endbenutzerzugriff.- 5.3 Modellierung.- 5.4 Entwicklung und Betrieb.- 5.5 Aufgabenteilung in Rechnernetzen.- 6 Data Mining - Ein Öberblick.- 6.1 Anwendungen.- 6.2 Datenanalyse.- 6.3 Methoden.- 6.4 Visualisierung.- 6.5 Werkzeuge.- 7Regelinduktion.- 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.- 8.4 Ein Blick in die Blackbox.- 8.5 Neuronale Netze im Vergleich.- Anleitung zur CD ROM.- Stichwortverzeichnis.
(Author portrait)
Prof. Dr. Markus Lusti ist Extraordinarius für Wirtschaftsinformatik (WWZ).

Contents

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.- 2.6 AHP im Vergleich.- 3 Was-Wenn-Analyse.- 3.1 Unterrichtsmaterial.- 3.2 Elementare Verfahren.- 3.3 Lineare Optimierung.- 3.4 Lineare Optimierung im Vergleich.- 4 Regelbasierte Systeme.- 4.1 Unterrichtsmaterial.- 4.2 Grundlagen.- 4.3 Regeln und Entscheidungsbäume.- 4.4 Anwendung mit XpertRule KBS.- 4.5 Ein Blick in die Blackbox.- 4.6 Expertensysteme in der Praxis.- 4.7 Regelbasierte Systeme im Vergleich.- 5 Data Warehousing.- 5.1 Grundlagen.- 5.2 Endbenutzerzugriff.- 5.3 Modellierung.- 5.4 Entwicklung und Betrieb.- 5.5 Aufgabenteilung in Rechnernetzen.- 6 Data Mining — Ein Öberblick.- 6.1 Anwendungen.- 6.2 Datenanalyse.- 6.3 Methoden.- 6.4 Visualisierung.- 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.- 8.4 Ein Blick in die Blackbox.- 8.5 Neuronale Netze im Vergleich.- Anleitung zur CD ROM.- Stichwortverzeichnis.