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Data Science mit SAP HANA

Data Science mit SAP HANA - Machine Learning, Advanced und Predictive Analytics - Auch mit SAP HANA Cloud

Gebundene Ausgabe
von Andreas Forster, Stojan Maleschlijski
89,90 €
inkl. MwSt. versandkostenfrei!
Produktdetails  
Verlag Rheinwerk Verlag
Auflage 2022
Seiten 407
Format 17,7 x 2,7 x 24,5 cm
Gewicht 878 g
Reihe SAP PRESS
ISBN-10 3836290332
ISBN-13 9783836290333
Bestell-Nr 83629033A
Produktbeschreibung  

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

Inhaltsverzeichnis:

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 de r 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

Rezension:

»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

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