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Evaluierung des Schnittstellen-Standards: Predictive Model Markup Language (PMML) für Data Mining - Couverture souple
Synopsis
Diplomarbeit, die am 10.12.2002 erfolgreich an einer Fachhochschule in Deutschland eingereicht wurde. Zusammenfassung: Für den Einsatz von Data Mining in branchenspezifischen Projektlösungen bietet sich die Einbeziehung von etablierten Schnittstellen-Standards an. Dies ermöglicht einerseits eine dynamisch strukturierte Analyse-Infrastruktur, die je nach Bedarfs- und Marktentwicklung erweitert werden kann und erlaubt andererseits einen schnelleren und effizienteren Einsatz der erstellten Modelle in der operativen Umgebung. Um die Bedeutung des PMML Standards für Data Mining Lösungen in der nächsten Zukunft einschätzen zu können, ist der Gegenstand der Arbeit die Untersuchung der verschiedenen Aspekte dieser Schnittstelle. Im zweiten Kapitel erfolgt ein Überblick über die neben PMML existierenden Data Mining Schnittstellen, um diese später (am Ende des dritten Kapitels) mit dem PMML Standard vergleichen zu können. Dabei soll im zweiten Kapitel auf die Entstehung, Zusammenhänge und Komponenten beziehungsweise Bestandteile jedes einzelnen Standards eingegangen werden. Im dritten Kapitel erfolgt die Evaluierung des PMML Standards. Dies geschieht zunächst anhand der Beschreibung von PMML bezüglich der Struktur und Document Type Definition (DTD). Anschließend werden die in Kapitel zwei betrachteten Schnittstellen mit ihren Besonderheiten zusammengefasst, um sie dann mit PMML vergleichen zu können. Anhand einer SWOT-Analyse werden die Stärken/ Schwächen- beziehungsweise Chancen- und Risiken von PMML erarbeitet und beurteilt. Am Kapitelende erfolgt ein Ausblick bezüglich der Zukunft von PMML. In Kapitel vier werden mögliche Data Mining Lösungsarchitekturen aufgeführt, um dem Leser den Zusammenhang von Data Mining und Data Warehouse aufzuzeigen und ihn auf die folgenden Kapitel bezüglich des PMML Einsatzes vorzubereiten. Die Kapitel fünf und sechs stellen den praxisorientierten Teil dar. Dabei werden in Kapitel fünf zunächst die
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Evaluierung des Schnittstellen-Standards
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Diplomarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Hochschule Pforzheim (unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Zusammenfassung:Für den Einsatz von Data Mining in branchenspezifischen Projektlösungen bietet sich die Einbeziehung von etablierten Schnittstellen-Standards an. Dies ermöglicht einerseits eine dynamisch strukturierte Analyse-Infrastruktur, die je nach Bedarfs- und Marktentwicklung erweitert werden kann und erlaubt andererseits einen schnelleren und effizienteren Einsatz der erstellten Modelle in der operativen Umgebung.Um die Bedeutung des PMML Standards für Data Mining Lösungen in der nächsten Zukunft einschätzen zu können, ist der Gegenstand der Arbeit die Untersuchung der verschiedenen Aspekte dieser Schnittstelle.Im zweiten Kapitel erfolgt ein Überblick über die neben PMML existierenden Data Mining Schnittstellen, um diese später (am Ende des dritten Kapitels) mit dem PMML Standard vergleichen zu können. Dabei soll im zweiten Kapitel auf die Entstehung, Zusammenhänge und Komponenten beziehungsweise Bestandteile jedes einzelnen Standards eingegangen werden.Im dritten Kapitel erfolgt die Evaluierung des PMML Standards. Dies geschieht zunächst anhand der Beschreibung von PMML bezüglich der Struktur und Document Type Definition (DTD). Anschließend werden die in Kapitel zwei betrachteten Schnittstellen mit ihren Besonderheiten zusammengefasst, um sie dann mit PMML vergleichen zu können. Anhand einer SWOT-Analyse werden die Stärken/ Schwächen- beziehungsweise Chancen- und Risiken von PMML erarbeitet und beurteilt. Am Kapitelende erfolgt ein Ausblick bezüglich der Zukunft von PMML.In Kapitel vier werden mögliche Data Mining Lösungsarchitekturen aufgeführt, um dem Leser den Zusammenhang von Data Mining und Data Warehouse aufzuzeigen und ihn auf die folgenden Kapitel bezüglich des PMML Einsatzes vorzubereiten.Die Kapitel fünf und sechs stellen den praxisorientierten Teil dar. Dabei werden in Kapitel fünf zunächst die drei für SBS Siemens Business Services interessantesten und auch mächtigsten Data Mining-Tools als PMML Provider ausführlicher betrachtet und bezüglich der Möglichkeiten der PMML Implementierung beurteilt. Folgend werden weitere Data Mining-Tools anhand der entwickelten Kriterien in tabellarischer Form aufgeführt.Kapitel sechs befasst sich mit den Client-seitigen Einsatzmöglichkeiten von PMML in den Bereichen des Supply Chain Managements (SCM), Customer Relationship Managements (CRM), Electronic Commerce (eCommerce) und in Datenbanken.Abschließend sollen die wichtigsten Erkenntnisse im Rahmen eines Fazits zusammengefasst werden.Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:1.Einleitung11.1Inhalt und Aufbau dieser Arbeit22.Überblick zu existierenden Data Mining Schnittstellen42.1Object Linking And Embedding DataBase für Data Mining (OLE DB DM)42.1.1Object Linking And Embedding (OLE)52.1.2Object Linking And Embedding DataBase (OLE DB) und Open Database Connectivity (ODBC)62.2Object Management Group's Common Warehouse Metamodel (OMG CWM)72.2.1Die Object Management Group (OMG)72.2.2Das Common Warehouse Metamodel (CWM)82.2.3Das CWM Data Mining Metamodel152.3Structured Query Language für Medienobjekte (SQL/ MM Data Mining)192.3.1Data Mining Phasen212.3.2SQL/ MM Typen am Beispiel von Klassifikation252.4Java Data Mining Application Program Interface (JDMAPI)272.4.1Java Database Connectivity (JDBC)313.Beschreibung von PMML343.1Die aktuelle PMML Version363.1.1Die allgemeine Struktur eines PMML Dokuments363.1.2Die Grundstruktur eines PMML Dokumentes373.1.3Das Mining Schema483.1.4Grundlegende Datentypen und Entitäten493.2Zusammenfassung und Vergleich mit anderen Schnittstellen503.3Di. 172 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783838667812
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Evaluierung des Schnittstellen-Standards
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Evaluierung des Schnittstellen-Standards
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Diplomarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Hochschule Pforzheim (unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Zusammenfassung:Fuer den Einsatz von Data Mining in branchenspezifischen Projektloes. N° de réf. du vendeur 5425880
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Evaluierung des Schnittstellen-Standards: Predictive Model Markup Language (PMML) für Data Mining (German Edition)
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Diplomarbeiten Agentur diplom.de, 2002
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Evaluierung des Schnittstellen-Standards: Predictive Model Markup Language (PMML) für Data Mining (German Edition)
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Diplomarbeiten Agentur diplom.de, 2002
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Evaluierung des Schnittstellen-Standards: Predictive Model Markup Language (PMML) f�r Data Mining
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Diplomarbeiten Agentur diplom.de 2002-01-01, 2002
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Evaluierung des Schnittstellen-Standards
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Inhaltsangabe:Zusammenfassung:Für den Einsatz von Data Mining in branchenspezifischen Projektlösungen bietet sich die Einbeziehung von etablierten Schnittstellen-Standards an. Dies ermöglicht einerseits eine dynamisch strukturierte Analyse-Infrastruktur, die je nach Bedarfs- und Marktentwicklung erweitert werden kann und erlaubt andererseits einen schnelleren und effizienteren Einsatz der erstellten Modelle in der operativen Umgebung.Um die Bedeutung des PMML Standards für Data Mining Lösungen in der nächsten Zukunft einschätzen zu können, ist der Gegenstand der Arbeit die Untersuchung der verschiedenen Aspekte dieser Schnittstelle.Im zweiten Kapitel erfolgt ein Überblick über die neben PMML existierenden Data Mining Schnittstellen, um diese später (am Ende des dritten Kapitels) mit dem PMML Standard vergleichen zu können. Dabei soll im zweiten Kapitel auf die Entstehung, Zusammenhänge und Komponenten beziehungsweise Bestandteile jedes einzelnen Standards eingegangen werden.Im dritten Kapitel erfolgt die Evaluierung des PMML Standards. Dies geschieht zunächst anhand der Beschreibung von PMML bezüglich der Struktur und Document Type Definition (DTD). Anschließend werden die in Kapitel zwei betrachteten Schnittstellen mit ihren Besonderheiten zusammengefasst, um sie dann mit PMML vergleichen zu können. Anhand einer SWOT-Analyse werden die Stärken/ Schwächen- beziehungsweise Chancen- und Risiken von PMML erarbeitet und beurteilt. Am Kapitelende erfolgt ein Ausblick bezüglich der Zukunft von PMML.In Kapitel vier werden mögliche Data Mining Lösungsarchitekturen aufgeführt, um dem Leser den Zusammenhang von Data Mining und Data Warehouse aufzuzeigen und ihn auf die folgenden Kapitel bezüglich des PMML Einsatzes vorzubereiten.Die Kapitel fünf und sechs stellen den praxisorientierten Teil dar. Dabei werden in Kapitel fünf zunächst die drei für SBS Siemens Business Services interessantesten und auch mächtigsten Data Mining-Tools als PMML Provider ausführlicher betrachtet und bezüglich der Möglichkeiten der PMML Implementierung beurteilt. Folgend werden weitere Data Mining-Tools anhand der entwickelten Kriterien in tabellarischer Form aufgeführt.Kapitel sechs befasst sich mit den Client-seitigen Einsatzmöglichkeiten von PMML in den Bereichen des Supply Chain Managements (SCM), Customer Relationship Managements (CRM), Electronic Commerce (eCommerce) und in Datenbanken.Abschließend sollen die wichtigsten Erkenntnisse im Rahmen eines Fazits [¿]Diplomica Verlag, Hermannstal 119k, 22119 Hamburg 172 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783838667812
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Diplomarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Hochschule Pforzheim (unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Zusammenfassung:Für den Einsatz von Data Mining in branchenspezifischen Projektlösungen bietet sich die Einbeziehung von etablierten Schnittstellen-Standards an. Dies ermöglicht einerseits eine dynamisch strukturierte Analyse-Infrastruktur, die je nach Bedarfs- und Marktentwicklung erweitert werden kann und erlaubt andererseits einen schnelleren und effizienteren Einsatz der erstellten Modelle in der operativen Umgebung.Um die Bedeutung des PMML Standards für Data Mining Lösungen in der nächsten Zukunft einschätzen zu können, ist der Gegenstand der Arbeit die Untersuchung der verschiedenen Aspekte dieser Schnittstelle.Im zweiten Kapitel erfolgt ein Überblick über die neben PMML existierenden Data Mining Schnittstellen, um diese später (am Ende des dritten Kapitels) mit dem PMML Standard vergleichen zu können. Dabei soll im zweiten Kapitel auf die Entstehung, Zusammenhänge und Komponenten beziehungsweise Bestandteile jedes einzelnen Standards eingegangen werden.Im dritten Kapitel erfolgt die Evaluierung des PMML Standards. Dies geschieht zunächst anhand der Beschreibung von PMML bezüglich der Struktur und Document Type Definition (DTD). Anschließend werden die in Kapitel zwei betrachteten Schnittstellen mit ihren Besonderheiten zusammengefasst, um sie dann mit PMML vergleichen zu können. Anhand einer SWOT-Analyse werden die Stärken/ Schwächen- beziehungsweise Chancen- und Risiken von PMML erarbeitet und beurteilt. Am Kapitelende erfolgt ein Ausblick bezüglich der Zukunft von PMML.In Kapitel vier werden mögliche Data Mining Lösungsarchitekturen aufgeführt, um dem Leser den Zusammenhang von Data Mining und Data Warehouse aufzuzeigen und ihn auf die folgenden Kapitel bezüglich des PMML Einsatzes vorzubereiten.Die Kapitel fünf und sechs stellen den praxisorientierten Teil dar. Dabei werden in Kapitel fünf zunächst die drei für SBS Siemens Business Services interessantesten und auch mächtigsten Data Mining-Tools als PMML Provider ausführlicher betrachtet und bezüglich der Möglichkeiten der PMML Implementierung beurteilt. Folgend werden weitere Data Mining-Tools anhand der entwickelten Kriterien in tabellarischer Form aufgeführt.Kapitel sechs befasst sich mit den Client-seitigen Einsatzmöglichkeiten von PMML in den Bereichen des Supply Chain Managements (SCM), Customer Relationship Managements (CRM), Electronic Commerce (eCommerce) und in Datenbanken.Abschließend sollen die wichtigsten Erkenntnisse im Rahmen eines Fazits zusammengefasst werden.Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:1.Einleitung11.1Inhalt und Aufbau dieser Arbeit22.Überblick zu existierenden Data Mining Schnittstellen42.1Object Linking And Embedding DataBase für Data Mining (OLE DB DM)42.1.1Object Linking And Embedding (OLE)52.1.2Object Linking And Embedding DataBase (OLE DB) und Open Database Connectivity (ODBC)62.2Object Management Group's Common Warehouse Metamodel (OMG CWM)72.2.1Die Object Management Group (OMG)72.2.2Das Common Warehouse Metamodel (CWM)82.2.3Das CWM Data Mining Metamodel152.3Structured Query Language für Medienobjekte (SQL/ MM Data Mining)192.3.1Data Mining Phasen212.3.2SQL/ MM Typen am Beispiel von Klassifikation252.4Java Data Mining Application Program Interface (JDMAPI)272.4.1Java Database Connectivity (JDBC)313.Beschreibung von PMML343.1Die aktuelle PMML Version363.1.1Die allgemeine Struktur eines PMML Dokuments363.1.2Die Grundstruktur eines PMML Dokumentes373.1.3Das Mining Schema483.1.4Grundlegende Datentypen und Entitäten493.2Zusammenfassung und Vergleich mit anderen Schnittstellen503.3Di. N° de réf. du vendeur 9783838667812
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Evaluierung des Schnittstellen-Standards | Predictive Model Markup Language (PMML) für Data Mining
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Taschenbuch. Etat : Neu. Evaluierung des Schnittstellen-Standards | Predictive Model Markup Language (PMML) für Data Mining | Mark O. Thilo | Taschenbuch | 172 S. | Deutsch | 2003 | [.] | EAN 9783838667812 | Verantwortliche Person für die EU: Bedey & Thoms Media GmbH, Björn Bedey, Hermannstal 119k, 22119 Hamburg, info[at]diplom[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 105471870
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