Description
Im Mittelpunkt dieses anwendungsbezogenen Lehrbuchs stehen Architekturen, Methoden und Werkzeuge entscheidungsuntersttzender Systeme. Beispiele und Aufgaben ermglichen die Entwicklung von Anwendungen mit der Demonstrationssoftware der CD ROM. Eine interaktive Foliensammlung veranschaulicht den Buchtext und verweist auf zustzliches Lernmaterial. Der erste Teil stellt mit der Nutzwertanalyse (AHP) und Was-Wenn-Analysen traditionelle entscheidungsuntersttzende Anstze dar und fhrt anhand regelbasierter Systeme in wissensbasierte Systeme ein. Der zweite und dritte Teil behandeln das Schwerpunktthema Data Warehousing und Data Mining. Data Warehousing und OLAP bereiten die Inhalte von Produktionsdatenbanken fr Abfragen und Analysen durch Endbenutzer auf. Nach einem berblick ber die wichtigsten Data Mining-Verfahren konzentriert sich der dritte Teil auf zwei der verbreitesten Methoden, die Regelinduktion und neuronale Netze. 1 Entscheidungsunterstutzende Systeme.- 1.1 Entscheidungen.- 1.2 Entscheidungsuntersttzende Systeme.- 1.3 Entscheidungsuntersttzende 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.- 2.5.1 Grobe Berechnung der Prioritten.- 2.5.2 Exaktere Berechnung der Prioritten und Inkonsistenzen.- 2.6 AHP im Vergleich.- 3 Was-Wenn-Analyse.- 3.1 Unterrichtsmaterial.- 3.2 Elementare Verfahren.- 3.2.1 Einfache Neuberechnung.- 3.2.2 Mehrfachoperation.- 3.2.3 Szenario.- 3.2.4 Einfache Zielwertsuche.- 3.3 Lineare Optimierung.- 3.3.1 Fallbeispiel.- 3.3.2 Verallgemeinerung.- 3.3.3 Weitere Arten der Optimierung.- 3.4 Lineare Optimierung im Vergleich.- 4 Regelbasierte Systeme.- 4.1 Unterrichtsmaterial.- 4.2 Grundlagen.- 4.2.1 Wissensdarstellung.- 4.2.2 Wissensherleitung.- 4.2.3 Expertensysteme.- 4.3 Regeln und Entscheidungsbume.- 4.4 Anwendung mit XpertRule KBS.- 4.4.1 Wissenserwerb und Problemlsung.- 4.4.2 Erklrungen.- 4.5 Ein Blick in die Blackbox.- 4.5.1 Entwurf eines einfachen Regelinterpreters.- 4.5.2 Implementation eines einfachen Regelinterpreters.- 4.6 Expertensysteme in der Praxis.- 4.7 Regelbasierte Systeme im Vergleich.- 5 Data Warehousing.- 5.1 Grundlagen.- 5.1.1 Operative und analytische Datenbanken.- 5.1.2 Data Mart und Enterprise Data Warehouse.- 5.1.3 Mehrdimensionale Daten.- 5.2 Endbenutzerzugriff.- 5.2.1 Unterrichtsmaterial.- 5.2.2 Konventionelle Datenbankabfragen.- 5.2.3 On Line Analytical Processing (OLAP).- 5.2.4 OLAP mit Cognos PowerPlay.- 5.2.5 Arten von OLAP-Werkzeugen.- 5.2.6 Auswahl von OLAP-Werkzeugen.- 5.2.7 OLAP im Vergleich.- 5.3 Modellierung.- 5.3.1 Modellierung von Informationssystemen.- 5.3.2 Datenmodellierung.- 5.3.3 Sternschemata.- 5.3.4 Metadaten.- 5.3.5 ROLAP mit if Synchrony.- 5.4 Entwicklung und Betrieb.- 5.4.1 Entwicklungsphasen.- 5.4.2 Laden operativer Daten.- 5.4.3 Speicher- und Laufzeitoptimierungen.- 5.5 Aufgabenteilung in Rechnernetzen.- 5.5.1 Client/Server-Systeme.- 5.5.2 Internet und Intranet.- 6 Data Mining – Ein berblick.- 6.1 Anwendungen.- 6.2 Datenanalyse.- 6.3 Methoden.- 6.4 Visualisierung.- 6.4.1 Anwendung mit SPSS Diamond.- 6.5 Werkzeuge.- 7 Regelinduktion.- 7.1 Unterrichtsmaterial.- 7.2 Wissenserwerb fr 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.- 8.3.1 Problemspezifikation.- 8.3.2 Auswahl der Lern- und Testdaten.- 8.3.3 Datenaufbereitung.- 8.3.4 Variablenauswahl.- 8.3.5 Spezifikation und Berechnung des Modells.- 8.3.6 Validierung.- 8.3.7 Anwendung.- 8.4 Ein Blick in die Blackbox.- 8.4.1 Einstufiges Perzeptron.- 8.4.2 Mehrstufiges Perzeptron.- 8.4.3 CCN-Netze – die Grundlage von NeuralWorks Predict.- 8.5 Neuronale Netze im Vergleich.- Anleitung zur CD ROM.- Stichwortverzeichnis.
