Data Science mit SAP HANA : Machine Learning, Advanced und Predictive Analytics - Auch mit SAP HANA Cloud (SAP PRESS) / Forster, Andreas/Maleschlijski, Stojan - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店

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Data Science mit SAP HANA : Machine Learning, Advanced und Predictive Analytics - Auch mit SAP HANA Cloud (SAP PRESS) （2022. 407 S. 24 cm）

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Data Science mit SAP HANA : Machine Learning, Advanced und Predictive Analytics - Auch mit SAP HANA Cloud (SAP PRESS) （2022. 407 S. 24 cm）

Forster, Andreas/Maleschlijski, Stojan

ウェブストア価格 ¥21,340（本体¥19,400）
RHEINWERK VERLAG; SAP PRESS（2022発売）
外貨定価 EUR 89.90
ポイント 194pt

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製本 Hardcover:ハードカバー版
商品コード 9783836290333

Description

(Text)

Mit SAP HANA und SAP HANA Cloud ist viel mehr möglich, als Sie denken! In diesem Buch erfahren Sie, wie Sie APL und PAL einsetzen können, um komplexe Auswertungen vorzunehmen und Vorhersagen zu treffen. Praktische Beispiele zu Klassifizierung, Regression u.v.m. zeigen Ihnen die vielfältigen Möglichkeiten auf und lassen sich direkt auf Ihre Anwendungsfälle übertragen.

Aus dem Inhalt:

Was ist Data Science?SAP HANA, SAP HANA Cloud und SAP Data Warehouse CloudPython, R und SQLUnivariate und Multivariate AnalyseAutomated Predictive Library Predictive Analytics LibraryGeodaten-, Graph- und TextanalyseTrainieren und Anwenden von Data-Science-ModellenIntegration in Geschäftsprozesse und Geschäftsanwendungen

(Table of content)

Vorworte ... 11
Einleitung ... 15
1. Einführung ... 19

1.1 ... Themenabgrenzung ... 20
1.2 ... Data Science in der SAP-Welt ... 27

2. SAP HANA als Data-Science-Umgebung ... 37

2.1 ... SAP HANA ... 38
2.2 ... SAP HANA Client ... 64
2.3 ... Python-Entwicklungsumgebung ... 64

3. Erste Schritte ... 71

3.1 ... Python ... 71
3.2 ... Die R-Programmiersprache ... 84
3.3 ... Die SQL-Sprache für SAP HANA ... 89

4. Explorative Datenanalyse und Datenvorbereitung ... 99

4.1 ... Analyse einer Tabelle ... 100
4.2 ... Analyse einzelner Variablen ... 105
4.3 ... Analyse mehrerer Variablen ... 111
4.4 ... Datenvorbereitung ... 114

5. Automated Predictive Library ... 129

5.1 ... Einführung in die APL ... 131
5.2 ... Klassifizierung mit der APL ... 133
5.3 ... Regression mit der APL ... 173
5.4 ... Zeitreihen mit der APL ... 186
5.5 ... Weitere Informationen ... 211

6. Predictive Analysis Library ... 213

6.1 ... Einführung in die PAL ... 214
6.2 ... Klassifizierung mit der PAL ... 216
6.3 ... Regression mit der PAL ... 229
6.4 ... Zeitreihen mit der PAL ... 236
6.5 ... Cluster-Analyse ... 253
6.6 ... Survival Analysis ... 260
6.7 ... Ausreißeranalyse ... 282
6.8 ... Automated Machine Learning ... 289
6.9 ... State-enabled Deployment ... 299

7. Spezialisierte Analyse-Engines ... 301

7.1 ... Geodatenanalyse ... 302
7.2 ... Graphanalyse ... 317
7.3 ... Textanalyse ... 328

8. Deployment-Optionen ... 341

8.1 ... SAP Data Intelligence ... 342
8.2 ... Cloud Foundry ... 357
8.3 ... Kyma ... 363

9. Tipps und Tricks ... 377
Anhang ... 397
A. Checkliste ... 397
Die Autoren ... 401
Index ... 403

(Review)
»Das Buch in seiner klaren Sprache, den gut nachvollziehbaren Darstellungen, die stets mit Praxisbeispielen hinterlegt sind, ist den von den Autoren angegebenen Zielgruppen sehr zu empfehlen.« Revisionspraxis PRev - Journal für Revision, IT-Sicherheit, SAP-Sicherheit und Datenschutz 202302