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1 sverzeichnis Holger Schrödl Business Intelligence mit Microsoft SQL Server 2008 BI-Projekte erfolgreich umsetzen ISBN: Weitere Informationen oder Bestellungen unter sowie im Buchhandel. Carl Hanser Verlag, München

2 1 Einführung Zielsetzung des Buches Zielgruppe Aufbau des Buches Abgrenzungen Kontakt zum Autor Danksagung Business Intelligence die Grundlagen Ziele von Business Intelligence Voraussetzungen für Business Intelligence Data Warehouse OLAP Dimensionen Hierarchien Measures Cubes Dimensionstabellen, Faktentabellen Data Mining Data-Mining-Methoden Die BI-Komponenten des Microsoft SQL Servers Analysis Services Integration Services Reporting Services V

3 3.4 Unified Dimension Model SQL Server Management Studio Business Intelligence Development Studio Projekte Projektmappen Elemente der Entwicklungsumgebung Tool-Optionen Anpassen der Umgebung Bereitstellung Konfigurationen Team Development und Reuse Online-Projekte Business-Intelligence-Clients Data Analyzer Reporting Services Excel-Add-In für SQL Server Analysis Services Office Web Components MapPoint Windows SharePoint Services SharePoint Portal Server ProClarity Business Scorecard Manager PerformancePoint Server Das erste Business-Intelligence-Projekt Die Beispieldatenbank Installation der Beispieldatenbank Installation der Beispieldatenbank AdventureWorks_OLTP_DB Installation der Beispieldatenbank AdventureWorks_DW_BI Inhalte der Beispieldatenbank AdventureWorks Das Beispiel-DataWarehouse AdventureWorksDW Die Sicht dbo.vdmprep Die Sicht dbo.vtargetmail Die Sicht dbo.vtimeseries Die Vorbereitung des BI-Projektes Vorbereiten der Analysis-Services-Datenbank Erstellung des Cubes VI

4 4.6 Aufbau des Data-Mining-Modells Erstellen des Data-Mining-Modells Erstellen des Regelwerks Interpretation des Mining-Ergebnisses Einsatzszenarien und Fallbeispiele Warenkorbanalyse Erstellen des Data-Mining-Modells für eine Warenkorbanalyse Darstellung und Interpretation der Mining-Struktur Prognose von Geschäftsvorgängen Erstellen des Data-Mining-Modells für eine Absatzprognose Darstellung und Interpretation der Mining-Struktur Darstellung und Interpretation des Ergebnisses Weitere Anwendungsbeispiele Microsoft Cluster Microsoft Entscheidungsstrukturen Microsoft Sequenzcluster Naives Bayes-Verfahren von Microsoft Neuronales Netzwerk von Microsoft Business-Intelligence-Projekte erfolgreich realisieren Die BI-Chancen Bestandsaufnahme Diskussion der Ideen Bewertung der BI-Chancen Projektleitfaden Phase 1: Projektvision Phase 2: Projektplanung Phase 3: Entwicklung Phase 4: Bereitstellung Phase 5: Nachbetrachtung Erfolgsfaktoren für BI-Projekte Erweiterungen und Bausteine für Business-Intelligence-Projekte Data Mining Add-Ins für Microsoft Office Installation des Data-Mining-Add-Ins für Office Tabellenanalysetools für Excel VII

5 7.1.3 Vorhersagerechner Warenkorbanalyse Data-Mining-Client für Excel Data-Mining-Vorlagen für Visio Microsoft ProClarity Microsoft Business Scorecard Manager Microsoft Office PerformancePoint Server Grundsätzliche Verwendung von Office PerformancePoint Server Monitoring Analytics Planning BI-Projektbausteine Feature Selection in Data Mining Vergleich von Data-Mining-Modellen Ergebnisvorhersage mit Mining-Modellen Reporting Services als BI-Berichtsplattform Key Performance Indicators Exkurs: Hinter den Kulissen der Data-Mining-Algorithmen Data-Mining-Algorithmen im Überblick Data-Mining-Algorithmen im Detail Microsoft-Zuordnungsregeln Microsoft Cluster Microsoft-Entscheidungsstrukturen Microsoft lineare Regression Microsoft logistische Regression Microsoft naives Bayes-Verfahren Microsoft neuronales Netzwerk Microsoft-Sequenzcluster Microsoft Zeitreihen Anhang BI-Wörterbuch Übersetzungstabelle relevanter Begriffe Register VIII

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