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SAP Predictive Analytics

  • Fester Einband
  • 433 Seiten
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Beschreibung

Über dieses Buch Immer einen Schritt voraus! Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie Ihre Daten mit SAP Predictive Analytics analysieren, um bisher unentdeckte Zusammenhänge aufzuspüren und Trends vorhersagen zu können. Die Autoren führen Sie anhand von praktischen Beispielen in alle Funktionen von Automated und Expert Analysis ein. Aus dem Inhalt: Data Mining und vorausschauende Analysen SAP Predictive Analytics 3.1 (früher SAP BusinessObjects Predictive Analytics) Installation, Architektur und Navigation Automated Analysis Expert Analysis Klassifikationsanalyse, Assoziationsregeln, Regressionsanalyse, Zeitreihen u.v.m. Social Analytics SAP HANA Application Function Library R-Integration Eigene Algorithmen entwickeln Visualisierung Predictive Factory Galileo Press heißt jetzt Rheinwerk Verlag.

»Der Stoff wird leserfreundlich aufbereitet und vermittelt, u. a. durch zahlreiche Infokästen und Randbemerkungen, viele Abbildungen sowie durch ein gut lesbares Layout. Die Ausführungen sind praxis- und umsetzungsbezogen.«

Autorentext
Nargiz Bakhshaliyeva arbeitet seit 2015 als Expertin im Bereich Data Science bei der CONOGY GmbH. Ihre Aufgabenbereiche umfassen unter anderem die serverseitige Entwicklung mit R, R-Integration in SAP HANA sowie Mitwirkung bei der Implementierung von SAP Predictive Analytics und BO/BI-Themen. Nargiz Bakhshaliyeva studierte Betriebswirtschaftslehre an der Humboldt-Universität zu Berlin mit den Schwerpunkten Informatik und Mathematik. Sie verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von Data-Mining-Lösungen mit R und Python.

Jian Liang Chen ist seit 2014 für die CONOGY GmbH als SAP-Berater für Business Intelligence tätig. Er absolvierte sein Studium an der Technischen Universität Berlin mit einem Master of Sciene in Wirtschaftsmathematik mit Schwerpunkten in stochastischer Modellierung, Finanzmathematik und Datenbankmanagement. Als Berater arbeitet er in den Bereichen Reporting, klassische Datenbankmodellierung und Advanced Analytics. Daneben beschäftigt er sich infolge seines akademischen Werdegangs speziell mit dem Thema der deskriptiven Datenanalyse und entwickelt kundespezifische Data-Mining-Lösungen basierend auf SAP BusinessObjects Predictive Analytics, SAP HANA und R.

Ulrich Dommer beschäftigt sich seit 2001 mit Business-Intelligence-Lösungen von SAP und verwandten Produkten. Als Entwickler, Berater und Projektleiter war er in Projekten in verschiedenen Branchen tätig, insbesondere im Handel und bei Energieversorgern. Seine fachlichen Schwerpunkte liegen in Finanzprozessen sowie im Einkauf und Vertrieb. Seit 2007 ist er Geschäftsführer der CONOGY GmbH. Herr Dommer verfügt über eine breite Kenntnis der am Markt existierenden Lösungen für Data Warehousing, Planung und Reporting. Er ist ein gefragter Berater für BI-Strategien und Architekturen, insbesondere für die Einbindung von modernen analytischen Anwendungen und Big-Data-Szenarien. Darüber hinaus ist er ein kompetenter Ansprechpartner für BI Governance und die Verankerung von Business Intelligence in Unternehmen.

Ekaterina Samlenski arbeitet seit 2013 als Senior Beraterin bei der CONOGY GmbH in dem Bereich Business Intelligence. Ihre inhaltlichen Schwerpunkte sind Reporting, Datenmodellierung, Analysis und Programmierung. Bis heute beschäftigt sie sich intensiv mit dem Fachgebiet Data Mining und insbesondere dem Teilgebiet Predictive Analytics mit SAP-Lösungen. Seit 2014 ist sie Trainerin für die SAP-Schulungen zum Thema Predictive Analytics (WDPRED, PAII11, PAII12) in der DACH-Region sowie für weitere kundenspezifische Schulungen und Workshops in den Bereichen Predictive Analytics und Business Intelligence weltweit. Ihre Praxiserfahrung wird zusätzlich mit den Abschlüssen Dipl.-Wirt.-Inf. (mit Schwerpunkt Marketing und Operations Research) und Master of Science (mit Schwerpunkt IT-Sicherheit) der Fachrichtung Wirtschaftsinformatik unterfüttert.

Helge Schmedt arbeitet seit 2009 als Unternehmensberater bei der CONOGY GmbH in den Bereichen Business Intelligence, Planung und Data Mining. Als Management Consultant verantwortet er die internen Bereiche Advanced Analytics und Planung. In zahlreichen Projekten brachte er branchenübergreifend seine Projekterfahrung in unterschiedlichen Unternehmensbereichen (z.B. Finance, Treasury, Vertrieb und Investmentmanagement) ein. In den letzten Jahren waren dies vermehrt SAP-HANA-basierte Projekte. Neben seinen inhaltlichen Schwerpunkten wie Reporting, Planung und Datenmodellierung liegt sein besonderes Interesse im Bereich Data Mining. Diesem Interesse und der Entwicklung der SAP folgend, hat er in 2012 den internen Unternehmensbereich Advanced Analytics mitaufgebaut. Dieser Bereich setzt sich vorrangig mit dem Thema Predictive Analytics, den entsprechenden Einsatzszenarien innerhalb der SAP Landschaft und die Integration in bestehende Lösungen auseinander. Zusätzlich ist er Schulungsreferent für die SAP-Schulung WDPRED im Raum DACH.

Nico Schulze arbeitete als SAP BI-Consultant bei der CONOGY GmbH. Nachdem er einen Master in Wirtschaftsmathematik an der TU Berlin mit Schwerpunkten in deskriptiver Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie sowie Finanzmathematik absolviert hatte, entschied er sich für den Advanced-Analytics-Bereich bei SAP. In Projekten entwickelt er neben klassischen Predictive-Implementierungen wie z. B. Forecast-Berechnungen ebenfalls HANA-integrierte Szenarios. Des Weiteren ist Herr Schulze Referent der SAP-Schulungen WDPRED und PAII10.

Robert Wilczek ist mit über 8 Jahren Erfahrungen als Unternehmensberater für Business Intelligence und Data Science Experte auf dem Gebiet Predictive Analytics. Als Management Consultant leitet er für die CONOGY GmbH den Beratungsbereich Business Analytics. Robert Wilczek ist Dipl.-Wirtschaftsingenieur und hat mit einem weiterführenden Master of Science in Economics an der Humboldt Universität zu Berlin sich insbesondere in die Themen Ökonometrie und Operations-Research vertieft. Durch seinen beruflichen Werdegang u.a. als Business Analyst für Nestlé und Coca-Cola verfügt Robert Wilczek über ein breites Erfahrungslevel in der Datenanalyse komplexer Sachverhalte und konnte dieses erfolgreich als Unternehmensberater für Business Intelligence und Data Science weitergeben. Robert Wilczek beschäftigt sich seit 2013 intensiv mit dem Thema SAP Predictive Analytics und hat u.a. im Auftrag der SAP Education die SAP Schulung WDPRED konzipiert und diese regelmäßig in der DACH-Region gehalten. Aktuell unterstützt Robert Wilczek namenhafte Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung von statistischen Modellen mit SAP BO Predictive Analytics sowie den verschiedenen Bibliotheken in SAP HANA Native.

Klappentext

Über dieses Buch

Immer einen Schritt voraus! Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie Ihre Daten mit SAP Predictive Analytics analysieren, um bisher unentdeckte Zusammenhänge aufzuspüren und Trends vorhersagen zu können. Die Autoren führen Sie anhand von praktischen Beispielen in alle Funktionen von Automated und Expert Analysis ein.

Aus dem Inhalt:

  • Data Mining und vorausschauende Analysen
  • SAP Predictive Analytics 3.1 (früher SAP BusinessObjects Predictive Analytics)
  • Installation, Architektur und Navigation
  • Automated Analysis
  • Expert Analysis
  • Klassifikationsanalyse, Assoziationsregeln, Regressionsanalyse, Zeitreihen u.v.m.
  • Social Analytics
  • SAP HANA Application Function Library
  • R-Integration
  • Eigene Algorithmen entwickeln
  • Visualisierung
  • Predictive Factory

Galileo Press heißt jetzt Rheinwerk Verlag.



Inhalt

  Einleitung ... 15
  1.  Einführung in Predictive Analytics ... 21

       1.1 ... Grundlagen des Data Minings ... 21
       1.2 ... Der Data-Mining-Prozess ... 25
       1.3 ... Methoden der Datenvorbereitung ... 32
       1.4 ... Algorithmen und Methoden des Data Minings ... 42
       1.5 ... Einordnung von Predictive Analytics in den Bereich Data Mining ... 56

  2.  Mehrwert durch Predictive Analytics ... 61

       2.1 ... Warum Predictive Analytics? ... 61
       2.2 ... Warum Predictive Analytics mit SAP? ... 68
       2.3 ... Anwendungsbeispiele ... 70

  3.  SAP Predictive Analytics ... 77

       3.1 ... Einführung und Einordnung in das SAP-Produktportfolio ... 77
       3.2 ... Plattformintegration und Architektur ... 84
       3.3 ... Installation ... 88
       3.4 ... Benutzeroberfläche und Navigation ... 102
       3.5 ... Einstellungen ... 104

  4.  Mit dem Modus »Automated Analytics« arbeiten ... 113

       4.1 ... Grundlagen ... 113
       4.2 ... Datencodierung ... 118
       4.3 ... Datenzugriff und -vorbereitung mit dem Data Manager ... 124
       4.4 ... Klassifikations-/Regressionsanalyse ... 127
       4.5 ... Zeitreihen ... 191
       4.6 ... Clustering ... 196
       4.7 ... Analyse sozialer Netzwerke ... 200
       4.8 ... Weitere Algorithmen und Toolkit ... 207

  5.  Mit dem Modus »Expert Analytics« arbeiten ... 225

       5.1 ... Funktionen von Expert Analytics ... 225
       5.2 ... Navigation und Einstellungen in Expert Analytics ... 226
       5.3 ... Datenvorbereitung ... 234
       5.4 ... Assoziationsanalyse ... 251
       5.5 ... Clustering und Klassifikation ... 257
       5.6 ... Regressionsalgorithmen ... 273
       5.7 ... Zeitreihen ... 287
       5.8 ... Weitere Algorithmen ... 292

  6.  Integration von R im Modus »Expert Analytics« ... 307

       6.1 ... Grundlagen von R ... 308
       6.2 ... R-Integration ... 315
       6.3 ... Beispiel: ABC-Analyse ... 317

  7.  Visualisierungen ... 325

       7.1 ... Visualisierungen in Automated Analytics ... 325
       7.2 ... Visualisierungen in Expert Analytics ... 326
       7.3 ... Visualisierungserweiterung durch VizPacker ... 333

  8.  Model Management mit der Predictive Factory ... 341

       8.1 ... Einführung in die Predictive Factory ... 341
       8.2 ... Deployment von Automated-Analytics-Modellen ... 350
       8.3 ... Deployment von Expert-Analytics-Modellen ... 357

  9.  SAP-HANA-integriertes Data Mining ... 361

       9.1 ... Einführung in SAP HANA Native ... 362
       9.2 ... Application Function Library (AFL) ... 365
       9.3 ... Weitere integrierte Szenarien ... 386

10.  Integration von R in SAP HANA ... 407

       10.1 ... Eigene Algorithmen für SAP HANA entwickeln ... 407
       10.2 ... Beispiel: Netzwerkoptimierung ... 409

11.  Zusammenfassung und Ausblick ... 419

       11.1 ... Zusammenfassung ... 419
       11.2 ... Ausblick ... 420

  Die Autoren ... 423
  Index ... 427

Produktinformationen

Titel: SAP Predictive Analytics
Untertitel: Vorausschauende Analysen inkl. SAP HANA, PAL, R und Lumira
Autor:
EAN: 9783836244152
ISBN: 978-3-8362-4415-2
Format: Fester Einband
Herausgeber: Rheinwerk
Genre: Anwendungs-Software
Anzahl Seiten: 433
Gewicht: 853g
Größe: H246mm x B179mm x T26mm
Veröffentlichung: 01.08.2017
Jahr: 2017
Land: DE

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