Verfügbarkeit: Data Science mit SAP HANA | Technische Universität München

Data Science mit SAP HANA: das umfassende Handbuch

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Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Forster, Andreas (VerfasserIn), Maleschlijski, Stojan (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Bonn Rheinwerk Publishing 2023
Ausgabe:	1. Auflage
Schriftenreihe:	SAP Press
Schlagwörter:	Data Mining Business Intelligence SAP HANA COMPUTERS / Data Processing / General Deutsch Machine learning SAP (Systeme, Anwendungen und Produkte in Datenbanken)
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Beschreibung:	Auf dem Umschlag: Advanced Analytics, Machine Learning und Predictive Analytics; praktische Beispiele für den Einsatz von PAL, APL und mehr; für SAP HANA, SAP HANA Cloud und SAP Data Warehouse Cloud
Umfang:	407 Seiten Illustrationen, Diagramme
ISBN:	9783836290333 3836290332

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adam_text	INHALT VORWORTE ....................................................................................................................... 11 EINLEITUNG ....................................................................................................................... 15 1 EINFUEHRUNG 19 1.1 THEMENABGRENZUNG .................................................................................... 20 1.1.1 BUSINESS INTELLIGENCE ............................................................................ 21 1.1.2 STATISTIK ................................................................................................. 21 1.1.3 KUENSTLICHE INTELLIGENZ .......................................................................... 21 1.1.4 DATA SCIENCE ......................................................................................... 24 1.1.5 CRISP-DM ............................................................................................. 25 1.2 DATA SCIENCE IN DER SAP-WELT ...................................................................... 27 1.2.1 STANDARDSOFTWARE ................................................................................ 28 1.2.2 WIEDERVERWENDBARE DIENSTE .............................................................. 29 1.2.3 SAP BUSINESS TECHNOLOGY PLATFORM ..................................................... 31 1.2.4 AL-ETHIK ................................................................................................. 35 2 SAP HANA ALS DATA-SCIENCE-UMGEBUNG 37 2.1 SAP HANA ................................................................................................... 38 2.1.1 SAP HANA, EXPRESS EDITION ................................................................. 40 2.1.2 SAP HANA CLOUD .................................................................................. 53 2.1.3 SAP DATA WAREHOUSE CLOUD ................................................................ 60 2.2 SAP HANA CLIENT ......................................................................................... 64 2.3 PYTHON-ENTWICKLUNGSUMGEBUNG ................................................................ 64 3 ERSTE SCHRITTE 71 3.1 PYTHON ......................................................................................................... 71 3.1.1 ERSTE SCHRITTE MIT PYTHON ...................................................................... 72 3.1.2 VERBINDUNG ZU SAP HANA .................................................................... 76 INHALT 3.13 DATEN LADEN ........................................................................................... 81 3.1. 4 DATENVERARBEITUNG ............................................................. 82 3.2 DIE ................................................................................................................ 84 3.3 DIE SQL-SPRACHE FUER SAP HANA ................................................................... 89 3.3.1 SAP HANA DATABASE EXPLORER ............................................................... 89 3.3.2 DBEAVER .................................................................................................. 95 4 EXPLORATIVE DATENANALYSE UND DATENVORBEREITUNG 99 4.1 ANALYSE EINER TABELLE .................................................................................. 100 4.2 ANALYSE EINZELNER VARIABLEN ....................................................................... 105 4.2.1 NUMERISCHE VARIABLEN ......................................................................... 105 4.2.2 KATEGORISCHE VARIABLEN ........... 109 4.3 ANALYSE MEHRERER VARIABLEN ........................................................................ 111 4.4 DATENVORBEREITUNG ..................................................................................... 114 4.4.1 DATENBESCHREIBUNG .............................................................................. 115 4.4.2 DATEN LADEN .......................................................................................... 115 4.4.3 DATENMODIFIKATION ............................................................................... 117 5 AUTOMATED PREDICTIVE LIBRARY 129 5.1 EINFUEHRUNGIN DIE APL .................................................................................. 131 5.2 KLASSIFIZIERUNG MIT DER APL ......................................................................... 133 5.2.1 BINAERE KLASSIFIZIERUNG MIT DER APL ....................................................... 133 5.2.2 MULTICLASS-KLASSIFIZIERUNG MIT DER APL ................................................. 158 5.3 REGRESSION MIT DER APL ............................................................................... 173 5.4 ZEITREIHEN MIT DER APL ................................................................................. 186 5.4.1 EINZELNE ZEITREIHE ................................................................................ 186 5.4.2 EINZELNE ZEITREIHE MIT PRAEDIKTOREN ................................................ : ..... 196 5.4.3 MEHRERE ZEITREIHEN .............................................................................. 204 5.5 WEITERE INFORMATIONEN ............................................................................... 211 INHALT 6 PREDICTIVE ANALYSIS LIBRARY 213 6.1 EINFUEHRUNG IN DIE PAL ................................................................................. 214 6.2 KLASSIFIZIERUNG MIT DER PAL ......................................................................... 216 6.2.1 BINAERE KLASSIFIZIERUNG MIT DER PAL ....................................................... 216 6.2.2 MULTICLASS-KLASSIFIZIERUNG MIT DER PAL................................................ 222 6.3 REGRESSION MIT DER PAL ............................................................................... 229 6.4 ZEITREIHEN MIT DER PAL ................................................................................. 236 6.4.1 ZEITREIHENZERLEGUNG ............................................................................ 237 6.4.2 VORHERSAGEMETHODEN IN DER ZEITREIHENANALYSE ................................. 238 6.4.3 DYNAMISCHE ZEITVERZERRUNG ................................................................ 247 6.4.4 SPEKTRALANALYSE .................................................................................... 251 6.5 CLUSTER-ANALYSE ........................................................................................... 253 6.6 SURVIVAL ANALYSIS ......................................................................................... 260 6.7 AUSREISSERANALYSE........................................................................................ 282 6.7.1 STATISTISCHE METHODEN ........................................................................ 284 6.7.2 CLUSTERING-BASIERTE METHODEN ............................................................ 287 6.7.3 REGRESSIONS UND KLASSIFIZIERUNGSMETHODEN ...................................... 288 6.8 AUTOMATED MACHINE LEARNING .................................................................... 289 6.9 STATE-ENABLED DEPLOYMENT ......................................................................... 299 7 SPEZIALISIERTE ANALYSE-ENGINES 301 7.1 GEODATENANALYSE......................................................................................... 302 7.1.1 EINFUEHRUNG EINES PRAKTISCHEN BEISPIELS ............................................... 303 7.1.2 INSTALLIEREN VON ZUSAETZLICHEN PACKAGES................................................ 304 7.1.3 DATENBESCHREIBUNG UND DATEN LADEN ................................................. 304 7.1.4 DATENANALYSE ........................................................................................ 308 7.2 GRAPHANALYSE .............................................................................................. 317 7.2.1 EINFUEHRUNG EINES PRAKTISCHEN BEISPIELS ............................................... 318 7.2.2 DATENBESCHREIBUNG .............................................................................. 319 7.2.3 DATEN LADEN .......................................................................................... 320 7.2.4 DATENANALYSE ........................................................................................ 322 7.2.5 GRAPHANALYSE DURCHFUEHREN .................................................................. 323 INHALT 7.3 TEXTANALYSE ................................................................................................. 328 7.3.1 BEISPIEL UND DATENBESCHREIBUNG ......................................................... 329 7.3.2 DATENVORVERARBEITUNG UND-ANALYSE .................................................... 330 7.3.3 WEITERFUEHRENDE ANALYSEN .................................................................... 336 8 DEPLOYMENT-OPTIONEN 341 8.1 SAP DATA INTELLIGENCE .................................................................................. 342 8.1.1 JUPYTERLAB NOTEBOOKS .......................................................................... 344 8.1.2 TEMPLATE PIPELINES ............................................................................... 346 8.1.3 PYTHON-3-OPERATOR ................................................................................ 349 8.2 CLOUD FOUNDRY .............................................................................................. 357 8.3 KYMA ............................................................................................................ 363 8.3.1 SCHEDULING VON CODE ............................................................................. 366 8.3.2 TRIGGERN DER AUSFUEHRUNG UEBER EINEN API-ENDPUNKT ........................... 369 8.3.3 VORHERSAGEN UEBER REST APIS ................................................................. 372 9 TIPPS UND TRICKS 377 ANHANG 397 A CHECKLISTE .................................................................................................... 397 DIE AUTOREN .................................................................................................................... 401 INDEX ............................................................................................................................... 403
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