Forster / Maleschlijski | Data Science mit SAP HANA | Buch | 978-3-8362-9033-3 | sack.de

Buch, Deutsch, 415 Seiten, Format (B × H): 175 mm x 246 mm, Gewicht: 873 g

Reihe: SAP press

Forster / Maleschlijski

Data Science mit SAP HANA


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

Buch, Deutsch, 415 Seiten, Format (B × H): 175 mm x 246 mm, Gewicht: 873 g

Reihe: SAP press

ISBN: 978-3-8362-9033-3
Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH

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 Cloud

- Python, R und SQL

- Univariate und Multivariate Analyse

- Automated Predictive Library

- Predictive Analytics Library

- Geodaten-, Graph- und Textanalyse

- Trainieren und Anwenden von Data-Science-Modellen

- Integration in Geschäftsprozesse und Geschäftsanwendungen
Forster / Maleschlijski Data Science mit SAP HANA jetzt bestellen!

Autoren/Hrsg.

Forster, Andreas
Maleschlijski, Stojan

Fachgebiete

Weitere Infos & Material

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

Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.