Unternehmens-daten gekonnt auswertenData Warehouse und Data Mining mit MS Office Petra und Dr. Steffen Bilke, http://www.bilke.de/dwh/ ISBN 87-91364-53-1, 1. Auflage: 2005-04 |
Inhaltsüberblick:
Data Warehouse - die zentrale Sammelstelle für Daten
Der Begriff
Operative und informative Systeme
Extraktion, Transformation und Laden
Die OLAP-Technologie
Der multidimensionale Datenwürfel
Die FASMI-Anforderungen
Organisationsformen von Data-Warehouse-Systemen - Data Mart
Meta-Datenbank
Archivierungssystem
Analysewerkzeuge
Coodsche Regeln
Data Mining - das Graben nach Kundeninformationen
Der Begriff
Aufgaben und Methoden
Einige nützliche Statistikfunktionen aus Excel
SUMMEWENN-Funktion
RANG-Funktion
PEARSON-Funktion
Histogramm
Unsere Beispielfirma
Was ist klein, mittelgroß oder groß bei Firmen?
Was macht unsere Firma?
Welche Daten haben wir?
Wir bauen unser eigenes Datenlager mit Access und Excel
Betrachte deinen Bauplan
Bereite deine Daten auf
Modelliere deine Daten
Rufe deine Daten mit Microsoft Query ab
Arbeite mit dem OLAP-Cube-Assistenten
Ohne Berichte geht es nicht
Der PivotTable-Bericht
Dein erster Bericht - die Vorlage für deine Geschäftsanalysen
Pivot-Bericht ist nicht gleich Pivot-Bericht
Beispiele von Geschäftsanalysen und Data Mining
Typische Reports
Zeitreihenanalyse
berechnete Kennziffern
Absatzweganalyse
grafische Analysen
Top 10 Analysen
Vertreteranalyse
Kundenklassifikation
80-20-Klassifikation
Histogrammfunktion
Kaufverhaltenanalyse
Warenkorbanalyse
Plan-Ist-Vergleich
Die Implementierung eines Data-Warehouse-Systems
Ordne deine Informationslandschaft
Plane dein Data-Warehouse-Projekt
Zum Schluss noch für Interessierte
Ein Data-Warehouse-Portal
Wir suchen die Grenze