Data Mining mit RapidMiner
|
|
- Sigrid Frank
- vor 8 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Motivation Data Mining mit RapidMiner CRISP: DM-Prozess besteht aus unterschiedlichen Teilaufgaben Datenvorverarbeitung spielt wichtige Rolle im DM-Prozess Systematische Evaluationen erfordern flexible und strukturierte Experimentierumgebung Ggf. periodische Wiederholungen von Analysen notwendig 1 Anforderungen Einfache wiederverwendbare Spezifikation von DM-Prozessen Austauschbarkeit von Lern-Verfahren, insbesondere: 2 Konzept Data Mining Aufgaben Kombination/Verschachtelung von Verfahren Verfahren zur Merkmalsauswahl und generierung MetaDaten Entwurf Anpassung des Entwurfes Durchführen von Verfahrensvergleichen Daten Data Mining Experiment Durchführung Data-Mining Experiment 3 Ergebnis 4
2 Data Mining Aufgaben Klassifikation/Regression Transduktion Merkmalsextraktion Merkmalsgenerierung Merkmalsselektion Concept Drift Zeitreihenanalyse Text-Mining RapidMiner Modellierung von DM-Prozessen als Abfolge von Operatoren (Ketten) Verschachtelung von Operatoren Transparente/effiziente Datenhaltung Leichte Erweiterbarkeit GUI-Modus/Batch-Modus Einbindung externer Programme (z.b. Weka, SVM-Imlementierungen) 5 6 Integrierte Operatoren Operatoren zur Ein-/Ausgabe Datenvorverarbeitung Zahlreiche Lernverfahren (Weka-Lerner, Clustering,...) Performanzbewertung von Lernverfahren Verwaltung/Ausgabe von Lernergebnissen Information Open-Source (GPL-Lizenz) Erfolgreiche Anwendung auf unterschiedliche Lernaufgaben Weltweite Verbreitung (Anwender und Forscher in über 30 Ländern) Dokumentation/Download/uvm unter 7 8
3 DM-Experiment Laden der Daten Datenbank, Datei Transformieren und Lernen Fehlende Werte? Normierung? Klassifikation? Clustering? Optimierung: Verfahrensauswahl, Ausgabe der Ergebnisse Performanz, Regeln, Cluster Laden der Daten Transformieren und Lernen Evaluieren Darstellung der Ergebnisse Operator/OperatorChain Operator: Typ, Name, Eingabe, Ausgabe, IOObjects Operator IOObjects OperatorChain: Verkettung von Operatoren IOObjects Operator Operator IOObjects 9 10 Beispiel: Operatorbaum Aufbau/ Ablauf Logfenster 11 12
4 IOObject Objekte, die zwischen Operatoren ausgetauscht werden Beispiele: ExampleSet (eine Menge von Daten) Model (gelerntes Model) PerformanceVector (Menge von Leistungsmaßen) Ähnlichkeit Merkmalsgewichte... Beschreibung der Attribute (Metadaten): Name Skala: nominal, integer, real,... Einheit Typ: Einzelwert, Zeitreihe,... Position (Spalte) in der Datendatei Sicht auf Daten Spezielle Attribute: Label Predicted label Id Cluster Beliebig erweiterbar
5 ExampleSource (Operator) IOObjects/Resultate Input: - Output: ExampleSet : Attributdatei, Datendatei, Sampling,
Data Mining mit RapidMiner. Fakultät Informatik Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz
Data Mining mit RapidMiner Fakultät Informatik Motivation CRISP: DM-Prozess besteht aus unterschiedlichen Teilaufgaben Datenvorverarbeitung spielt wichtige Rolle im DM-Prozess Systematische Evaluationen
MehrMaschinelles Lernen mit RapidMiner
Inhalt Maschinelles Lernen mit RapidMiner Motivation / Ziel Konzept von RapidMiner Beispiele Details, Implementierung ExampleSet, Attribute Motivation Abstrakte maschinelle Lernaufgaben aus der Vorlesung
MehrMaschinelles Lernen mit RapidMiner. Fakultät Informatik Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz
Maschinelles Lernen mit RapidMiner Fakultät Informatik Inhalt Motivation / Ziel Konzept von RapidMiner Beispiele Details, Implementierung ExampleSet, Attribute Übungen Motivation Abstrakte maschinelle
MehrAPTs: Sind gezielte Angriffe normal? Jürgen Eckel Eckel.J@ikarus.at Helene Hochrieser Hochrieser.H@ikarus.at
APTs: Sind gezielte Angriffe normal? Jürgen Eckel Eckel.J@ikarus.at Helene Hochrieser Hochrieser.H@ikarus.at Welche Anomalien können gefunden werden? Wie lässt sich anormales Verhalten extrahieren? Zeithorizont
MehrDatenhaltung für Android Model First. 30.03.2011 Christian Ingenhaag, Frederik Götz, Carl Steeg
Datenhaltung für Android Model First 30.03.2011 Christian Ingenhaag, Frederik Götz, Carl Steeg Agenda Datenhaltung in Android Motivation / Projektziele Projekt Umsetzung Stand der Entwicklung Fazit 2 Datenhaltung
MehrFragenkatalog Geschäftsmodellierung Grundlagen
Fragenkatalog Geschäftsmodellierung Grundlagen 1. Erläutern Sie den Begriff der Geschäftsmodellierung - Erfassung und Spezifikation von Geschäftsprozessen für die Analyse und Gestaltung betrieblicher Systeme
MehrWEKA A Machine Learning Interface for Data Mining
WEKA A Machine Learning Interface for Data Mining Frank Eibe, Mark Hall, Geoffrey Holmes, Richard Kirkby, Bernhard Pfahringer, Ian H. Witten Reinhard Klaus Losse Künstliche Intelligenz II WS 2009/2010
MehrSemTalk 3.2. 6. SemTalk Usermeeting. Agenda. Neue Features mit SemTalk 3.2. Stand SemTalk & Sharepoint. Neue Partner Lösungen
SemTalk 3.2 6. SemTalk Usermeeting Agenda Neue Features mit SemTalk 3.2 Stand SemTalk & Sharepoint Neue Partner Lösungen Visio 14 aus SemTalk-Sicht Die nächsten Themen Änderungen bei SemTalk 3.2 Auswählen
MehrQualitätssicherung bei der mobilen Datenerfassung
Qualitätssicherung bei der mobilen Datenerfassung Stephan Mäs Arbeitsgemeinschaft GIS Universität der Bundeswehr München http://www.unibw.de/bauv11/geoinformatik/agis 9. Seminar GIS & Internet 13.-15.
MehrProfilbezogene informatische Bildung in den Klassenstufen 9 und 10. Schwerpunktthema Daten und Datenbanken
Profilbezogene informatische Bildung in den Klassenstufen 9 und 10 Schwerpunktthema Robby Buttke Fachberater für Informatik RSA Chemnitz Fachliche Einordnung Phasen relationaler Modellierung Fachlichkeit
MehrODM. ww w. syn t egris.de
ODM ww w. syn t egris.de ODM - Oracle Data Modeler AGENDA Allgemeine Informationen Versionierung Repository anlegen Geschäftliche Informationen erfassen Workflows erstellen Versionierung Modelle abgleichen
MehrEnterprise Content Management
Enterprise Content Management Dr.-Ing. Raymond Bimazubute Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz Friedrich Alexander Universität Erlangen-Nürnberg Email: raymond.bimazubute@informatik.uni-erlangen.de Vorbemerkungen
MehrExploration und Klassifikation von BigData
Exploration und Klassifikation von BigData Inhalt Einführung Daten Data Mining: Vorbereitungen Clustering Konvexe Hülle Fragen Google: Riesige Datenmengen (2009: Prozessieren von 24 Petabytes pro Tag)
MehrRequirements Engineering I
Norbert Seyff Requirements Engineering I UML Unified Modeling Language! 2006-2012 Martin Glinz und Norbert Seyff. Alle Rechte vorbehalten. Speicherung und Wiedergabe für den persönlichen, nicht kommerziellen
MehrSehr geehrte Faktor-IPS Anwender,
März 2014 Faktor-IPS 3.11 Das neue Release Faktor-IPS 3.11 steht Ihnen zum Download zur Verfügung. Wir informieren Sie über die neusten Feautres. Lesen Sie mehr Sehr geehrte Faktor-IPS Anwender, Auf faktorzehn.org
MehrDatabase Exchange Manager. Infinqa IT Solutions GmbH, Berlin Stralauer Allee 2 10245 Berlin Tel.:+49(0) 30 2900 8639 Fax.:+49(0) 30 2900 8695
Database Exchange Manager Replication Service- schematische Darstellung Replication Service- allgemeines Replikation von Daten von bzw. in ein SAP-System und einer relationalen DMS-Datenbank Kombination
MehrKapitel 2: Der Software-Entwicklungsprozess
Wie konstruiert man Software? Kapitel 2: Der Software-Entwicklungsprozess SoPra 2008 Kap. 2: Der Software-Entwicklungsprozess (1/10) Der Software-Entwicklungs-Prozess Historisches 1960JJ adhoc Techniken
MehrData Mining für die industrielle Praxis
Data Mining für die industrielle Praxis von Ralf Otte, Viktor Otte, Volker Kaiser 1. Auflage Hanser München 2004 Verlag C.H. Beck im Internet: www.beck.de ISBN 978 3 446 22465 0 Zu Leseprobe schnell und
MehrQualitätsmanagement nach ISO/TS 16949
Qualitätsmanagement nach ISO/TS 16949 Grundwerk zur Fortsetzung von Michael Cassel 1. Auflage Qualitätsmanagement nach ISO/TS 16949 Cassel schnell und portofrei erhältlich bei beck-shop.de DIE FACHBUCHHANDLUNG
MehrNCDiff Testmanagement leicht gemacht
Testmanagement leicht gemacht Nagler & Company Thomas Gebhard & Anton Garra Complexity Die stetige Anpassung an neue Anforderungen der IT und das Bestreben Marktgegebenheiten zu folgen oder voraus zu sein,
MehrSicherheit in Workflow-Management-Systemen
Sicherheit in Workflow-Management-Systemen Fakultät für Informatik Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation KIT University of the State of Baden-Wuerttemberg and National Research Center of
MehrAnforderungen an die HIS
Anforderungen an die HIS Zusammengefasst aus den auf IBM Software basierenden Identity Management Projekten in NRW Michael Uebel uebel@de.ibm.com Anforderung 1 IBM Software Group / Tivoli Ein Feld zum
MehrWerkzeugunterstützte Verknüpfung von Anforderungen und Tests Voraussetzung für eine systematische Qualitätssicherung
Werkzeugunterstützte Verknüpfung von Anforderungen und Tests Voraussetzung für eine systematische Qualitätssicherung Dr. Sadegh Sadeghipour sadegh.sadeghipour@itpower.de Meike Lim meike.lim@itpower.de
MehrProzessautomatisierung Vom Geschäftsprozess zum IT-Prozess Benjamin Brunner SOA Architect OPITZ CONSULTING Bad Homburg GmbH
Prozessautomatisierung Vom Geschäftsprozess zum IT-Prozess Benjamin Brunner SOA Architect OPITZ CONSULTING Bad Homburg GmbH Agenda Warum Prozessautomatisierung? Prozessautomatisierung in einer SOA Von
MehrData Mining: Daten als der neue Werthebel von der Due Diligence bis zum Nutzungskonzept
Data Mining: Daten als der neue Werthebel von der Due Diligence bis zum Nutzungskonzept Datenmanagement und spezifische Organisationsvorgaben mit 4D 7D BIM Applikationen Unter Data-Mining [ ˈdeɪtə ˈmaɪnɪŋ]
MehrDateninteroperabilität für INSPIRE in der Praxis Datenintegration und -harmonisierung
Dateninteroperabilität für INSPIRE in der Praxis Datenintegration und -harmonisierung Simon Templer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel +49 6151
MehrSeminar Informationsintegration und Informationsqualität. Dragan Sunjka. 30. Juni 2006
Seminar Informationsintegration und Informationsqualität TU Kaiserslautern 30. Juni 2006 Gliederung Autonomie Verteilung führt zu Autonomie... Intra-Organisation: historisch Inter-Organisation: Internet
MehrReference Migration Process ReMiP
Reference Migration Process ReMiP Ein Referenz-Prozess der Software-Migration 1 Übersicht Motivation º Gründe für Migrationen º Notwendigkeit eines generischen Referenz-Prozesses Herleitung des Referenzprozesses
MehrGeFüGe Instrument I07 Mitarbeiterbefragung Arbeitsfähigkeit Stand: 31.07.2006
GeFüGe Instrument I07 Stand: 31.07.2006 Inhaltsverzeichnis STICHWORT:... 3 KURZBESCHREIBUNG:... 3 EINSATZBEREICH:... 3 AUFWAND:... 3 HINWEISE ZUR EINFÜHRUNG:... 3 INTEGRATION GESUNDHEITSFÖRDERLICHKEIT:...
Mehr20.01.2015 Fabian Grimme und Tino Krüger 1 INDREX. Evaluierung von H2O. Enterprise Data Management Beuth Hochschule für Technik
20.01.2015 Fabian Grimme und Tino Krüger 1 INDREX Evaluierung von H2O Enterprise Data Management Beuth Hochschule für Technik 20.01.2015 Fabian Grimme und Tino Krüger 2 INDREX im Überblick In-Database
MehrText Mining Praktikum. Durchführung: Andreas Niekler Email: aniekler@informatik.uni-leipzig.de Zimmer: Paulinum (P) 818
Text Mining Praktikum Durchführung: Andreas Niekler Email: aniekler@informatik.uni-leipzig.de Zimmer: Paulinum (P) 818 Rahmenbedingungen Gruppen von 2- (max)4 Personen Jede Gruppe erhält eine Aufgabe Die
MehrWeb-Services - die GIS-Zukunft?
Web-Services - die GIS-Zukunft? Übersicht Was sind Web-Services? Wie kann ein Web-Service aussehen? Wie nutzt man einen Web-Service? Die Vorteile von Web-Services Ausblick Vergleich Die Just in Time-Produktion
MehrInformationsflut bewältigen - Textmining in der Praxis
Informationsflut bewältigen - Textmining in der Praxis Christiane Theusinger Business Unit Data Mining & CRM Solutions SAS Deutschland Ulrich Reincke Manager Business Data Mining Solutions SAS Deutschland
MehrProzeßorientiertes Qualitätsmanagement für IV- Dienstleister
Prozeßorientiertes Qualitätsmanagement für IV- Beschreibung des Aufbaus eines prozeßorientierten Qualitätsmanagement 1 Problematik einer Qualitätsbeschreibung Preis- Leistung Qualität zunehmende Konkurrenz
MehrPrototypenentwicklung zur Identifikation gleichartiger Nachrichtenticker am Beispiel des Gashandels
Prototypenentwicklung zur Identifikation gleichartiger Nachrichtenticker am Beispiel des Gashandels TDWI Konferenz München, 24.06.2014 M.Sc.Susann Dreikorn Institut für Wirtschaftsinformatik, 2014 Agenda
MehrDatenqualität erfolgreich steuern
Edition TDWI Datenqualität erfolgreich steuern Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte von Detlef Apel, Wolfgang Behme, Rüdiger Eberlein, Christian Merighi 3., überarbeitete und erweiterte Auflage
MehrINSPIRE Geoportale mit OpenSource Software. Dipl.-Geogr. David Arndt arndt@geoinformation-planung.de
INSPIRE Geoportale mit OpenSource Software Dipl.-Geogr. David Arndt arndt@geoinformation-planung.de Inhalt Lösungsansatz Zentrale Softwarekomponenten Schematische Darstellung Vorstellung der Softwarekomponenten
MehrWeb Mining und Farming
Web Mining und Farming Shenwei Song Gliederung Übersicht über Web Mining und Farming Web Mining Klassifikation des Web Mining Wissensbasierte Wrapper-Induktion Web Farming Übersicht über Web-Farming-Systeme
Mehr16.4 Wiederverwendung von COTS-Produkten
16.4 Wiederverwendung von COTS-Produkten COTS = commercial of the shelf im Handel erhältliche Software-Produkte Anpassung für Kunden ohne Änderung am Quellcode Quellcode in der Regel nicht einsehbar (Ausnahme
MehrWorkflow Systeme mit der Windows Workflow Foundation
Studiengang Electronic Business (EB) Diplomarbeit (280000) Workflow Systeme mit der Windows Workflow Foundation externe Betreuung durch Christoph Müller vorgelegt bei Prof. Dr. Michael Gröschel von Hans-Martin
MehrIntegration verteilter Datenquellen in GIS-Datenbanken
Integration verteilter Datenquellen in GIS-Datenbanken Seminar Verteilung und Integration von Verkehrsdaten Am IPD Lehrstuhl für Systeme der Informationsverwaltung Sommersemester 2004 Christian Hennings
MehrPredictive Modeling Markup Language. Thomas Morandell
Predictive Modeling Markup Language Thomas Morandell Index Einführung PMML als Standard für den Austausch von Data Mining Ergebnissen/Prozessen Allgemeine Struktur eines PMML Dokuments Beispiel von PMML
MehrCOMINN KOMpetenzen für INNovation im Metallsektor DEFINITIONEN DER LERNERGEBNISSE
COMINN KOMpetenzen für INNovation im Metallsektor Land: Institution: Qualifikation: Portugal Inovafor Innovationsentwicklung und Verantwortliche für Innovation in Arbeitsteams in Klein- und Mittelbetrieben,
MehrRemedy-Day 2013. Innovative ITSM Lösungen von NTT Data. Machen wir es uns besser, schöner und leichter. Thomas Rupp Alexander Lyer Lukas Máté
Remedy-Day 2013 Innovative ITSM Lösungen von NTT Data Machen wir es uns besser, schöner und leichter Thomas Rupp Alexander Lyer Lukas Máté Copyright 2012 NTT DATA Corporation GTW Generischer Ticket Workflow
MehrProzeßimplementierung was heißt das in der Praxis?
Prozeßimplementierung was heißt das in der Praxis? PMI-Meeting Meeting Chapter Munich 29.11.04 Dr. Andreas Röttgermann Was betrachten wir? Prozeß: Abfolge von Tätigkeiten und Bearbeitungsschritten Prozeßlebenszyklus
Mehr15 Logistische Unterstützung
Bundesamt für Informationsmanagement und Informationstechnik der Bundeswehr 15 Logistische Unterstützung V-Modell XT Anwendung im Projekt
MehrTiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining
Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining Ausgangssituation Kaizen Data Mining ISO 9001 Wenn andere Methoden an ihre Grenzen stoßen Es gibt unzählige Methoden, die Abläufe
Mehr1 Part-of-Speech Tagging
2. Übung zur Vorlesung NLP Analyse des Wissensrohstoes Text im Sommersemester 2008 Dr. Andreas Hotho, Dipl.-Inform. Dominik Benz, Wi.-Inf. Beate Krause 28. Mai 2008 1 Part-of-Speech Tagging 1.1 Grundlagen
MehrProzessmanagement in der. (Praxisbeispiel) Dorothea Burkhardt-Suter Projektleiterin Finanzdepartement
Prozessmanagement in der Dienststelle t Finanzen (Praxisbeispiel) Dorothea Burkhardt-Suter Projektleiterin Finanzdepartement 29.11.2012 Zum Einstieg We me wott, dass en andere Luft geit, mues me sälber
MehrReferenzen TYPO3 Projekt Slider für Reiseberichte Stand: Februar 2015
Projekt Slider für Stand: Februar 2015 Für die Georgienseite gibt es sechs Rubriken mit n aus den Jahren 2001 bis 2013. Pro Jahr gibt es zwischen 5 und 13 Artikel mit n. Diese Artikel sollten nun mehr
MehrSystemanalyse I Software-Entwicklung. Die Phase Design.? Prof. Dr. Susann Kowalski
Die Phase Design Design Entwerfen der Benutzeroberfläche, des Bedienablaufs und der Softwarearchitektur Umsetzen des fachlichen Modells auf technische Möglichkeiten; Spezifikation der Systemkomponenten
MehrData Mining - Wiederholung
Data Mining - Wiederholung Norbert Fuhr 9. Juni 2008 Problemstellungen Problemstellungen Daten vs. Information Def. Data Mining Arten von strukturellen Beschreibungen Regeln (Klassifikation, Assoziations-)
MehrStrukturplanungs- und Simulationssystem zur Organisation von Speditionen im Verbund. Stefan Licht 09/2011
Strukturplanungs- und Simulationssystem zur Organisation von Speditionen im Verbund Stefan Licht 09/2011 EQUIcon GmbH gestern und heute Speditionen im Verbund Motivation für EQ-Sped.SPSS Grundlagen Anforderungen
Mehrerfolgreich steuern Datenqualität rä dpunkt.verlag Ldwi Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte Rüdiger Eberlein Edition TDWI
Detlef Apel Wolfgang Behme Rüdiger Eberlein Christian Merighi Datenqualität erfolgreich steuern Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte 3., überarbeitete und erweiterte Auflage Edition TDWI rä
MehrVorlesung vom 18.04.2005 - Einführung in die geschäftsprozessorientierte Unternehmensführung
Vorlesung vom 18.04.2005 - Einführung in die geschäftsprozessorientierte Unternehmensführung 08.30 Begrüßung durch Dipl.-Kfm. Björn Simon organisatorische Grundlagen der Veranstaltung (Hinweis auf obligatorische
MehrML-Werkzeuge und ihre Anwendung
Kleine Einführung: und ihre Anwendung martin.loesch@kit.edu (0721) 608 45944 Motivation Einsatz von maschinellem Lernen erfordert durchdachtes Vorgehen Programmieren grundlegender Verfahren aufwändig fehlerträchtig
MehrEvaluation nach Maß. Die Evaluation des BMBF-Foresight-Prozesses
Evaluation nach Maß Die Evaluation des BMBF-Foresight-Prozesses Beitrag zur IFQ-Jahrestagung Bonn, 1.1.008 Validität im Kontext des BMBF-Foresight-Prozesses Validität Fähigkeit eines Untersuchungsinstrumentes,
MehrUmgang mit Veröffentlichungsfehlern
Umgang mit Veröffentlichungsfehlern Der vorliegende Überblick befasst sich mit der Einstufung und Behandlung nachträglich festgestellter in Gemeinschaftsveröffentlichungen der Statistischen Ämter des Bundes
MehrEvaluation of Database Design and Reverse Engineering Tools for a Large Software System
Evaluation of Database Design and Reverse Engineering Tools for a Large Software System Anne Thomas TU Dresden Dr. B. Demuth Pre Press GmbH (Dresden) T. Reuter Gliederung Einleitung Vorgehensweise Kontext
MehrVon der spezialisierten Eigenentwicklung zum universellen Analysetool. Das Controlling-Informationssystem der WestLB Systems
Von der spezialisierten Eigenentwicklung zum universellen Analysetool Das Controlling-Informationssystem der WestLB Systems Begriffe und Definitionen Data Warehouse - Datensammlung oder Konzept?! Data
MehrHinweise zur Online-Datenbank
Hinweise zur Online-Datenbank Sie erreichen die Online Übersicht zu den Datensätzen über den Menüpunkt Daten in der oberen Navigationsleiste des BioEnergieDat Portals. Wählen Sie dann anschließend links
MehrSANDbed A WSAN Testbed for Network Management and Energy Monitoring
Anton Hergenröder, Jens Horneber und Joachim Wilke SANDbed A WSAN Testbed for Network Management and Energy Monitoring, Evtl. Name des Vortragenden Motivation 1 Energieproblematik in WSN Unterschiedliche
Mehrin vielen technischen und wissenschaftlichen Anwendungen erforderlich: hohe Präzision große Dynamik möglich durch Verwendung von Gleitkommazahlen
Gleitkommazahlen in vielen technischen und wissenschaftlichen Anwendungen erforderlich: hohe Präzision große Dynamik möglich durch Verwendung von Gleitkommazahlen allgemeine Gleitkommazahl zur Basis r
MehrTPAV. Dubletten- und Adressprüfung direkt im SAP CRM
TPAV Dubletten- und Adressprüfung direkt im SAP CRM 2 Ihr Kapital im SAP CRM: die Geschäftspartnerdaten. Trusted Partner Address Validation (TPAV) Das von der C4RM entwickelte TPAV AddOn sucht Geschäftspartner-Dubletten
MehrAufgabe 1: Beschreibung des Forschungsgebietes der Wirtschaftsinformatik
Übungsblatt 01 / 2011 Datum: 5. Mai 2011 Aufgabe 1: Beschreibung des Forschungsgebietes der Wirtschaftsinformatik Beschreiben Sie das Lehr- und Forschungsgebiet der Wirtschaftsinformatik und zeigen Sie
MehrWahlmodul 335055 MI-IT-Workshop
Wahlmodul 335055 MI-IT-Workshop Durchführung eines kleinen Softwareprojekts im Team Themen rings um Softwaresysteme: Hauptthema im SS2014: Frontend für ein Schutzrechteverwaltungssystem (Kooperation mit
MehrWas die Automobilindustrie schon immer über ihre Messdaten wissen wollte
Was die Automobilindustrie schon immer über ihre Messdaten wissen wollte Daniel Riedelbauch, Regional Product Engineer Messdaten - Ein wertvolles Investitionsgut Entwicklung, Modellierung Analyse, Simulation
MehrERP Cloud Tutorial. E-Commerce ECM ERP SFA EDI. Backup. Bilanz- und GuV- Berichte erfassen. www.comarch-cloud.de
ERP Cloud SFA ECM Backup E-Commerce ERP EDI Bilanz- und GuV- Berichte erfassen www.comarch-cloud.de Inhaltsverzeichnis 1 Ziel des s 3 2 Spaltenschema für Standard-Bilanz- und Standard-GuV erfassen 3 3
MehrComparing Software Factories and Software Product Lines
Comparing Software Factories and Software Product Lines Martin Kleine kleine.martin@gmx.de Betreuer: Andreas Wuebbeke Agenda Motivation Zentrale Konzepte Software Produktlinien Software Factories Vergleich
MehrGI-Technologien zur Umsetzung der EU-Wasserrahmenrichtlinie (WRRL): Wissensbasen. Teil 1: Einführung: Wissensbasis und Ontologie.
GI-Technologien zur Umsetzung der EU-Wasserrahmenrichtlinie (WRRL): Wissensbasen Teil 1: Einführung: Wissensbasis und Ontologie Was ist eine Wissensbasis? Unterschied zur Datenbank: Datenbank: strukturiert
MehrINDIVIDUELLE SOFTWARELÖSUNGEN CUSTOMSOFT CS GMBH
01 INDIVIDUELLE SOFTWARELÖSUNGEN 02 05 02 GUMMERSBACH MEHRWERT DURCH KOMPETENZ ERIC BARTELS Softwarearchitekt/ Anwendungsentwickler M_+49 (0) 173-30 54 146 F _+49 (0) 22 61-96 96 91 E _eric.bartels@customsoft.de
MehrData Mining-Modelle und -Algorithmen
Data Mining-Modelle und -Algorithmen Data Mining-Modelle und -Algorithmen Data Mining ist ein Prozess, bei dem mehrere Komponenten i n- teragieren. Sie greifen auf Datenquellen, um diese zum Training,
MehrVorlesung Wissensentdeckung
Vorlesung Wissensentdeckung Einführung 5.4.2011 Gliederung 1 Modellbildung und Evaluation 2 Verlaufsmodell der Wissensentdeckung 3 Einführung in das Werkzeug RapidMiner Problem Wir haben nur eine endliche
MehrProjektierungssoftware für Oberleitungsanlagen ELFF
Projektierungssoftware für Oberleitungsanlagen ELFF Projektierungssoftware für Oberleitungsanlagen ELFF 2 Zielsetzungen - ELFF Bausteine unterstützen den Anwender darin, zeit- und kostengünstig Neubau-,
MehrNutzen Sie das in Easy Turtle voll editierbare Modell der DIN EN ISO 9001:2008
Nutzen Sie das in Easy Turtle voll editierbare Modell der DIN EN ISO 9001:2008 Qualität ist keine Funktion Qualität ist ein Weg des Denkens. Qualität ist die Summe aller Tätigkeiten in einem Unternehmen.
MehrR und MS Excel. Datenaustausch zwischen R und Excel auf Basis des XLConnect-Pakets. Günter Faes
R und MS Excel Datenaustausch zwischen R und Excel auf Basis des XLConnect-Pakets Günter Faes MS Excel Sehr hohe Verbreitung Einfache Bedienung Datenmanagement Visualisierung 2 Statistikumgebung R Sehr
MehrVisuelles Programmieren. mit der neuen. Moskito Workbench
Visuelles Programmieren mit der neuen Moskito Workbench Was ist die Moskito-Workbench? Grafische Programmieroberfläche Kann auch ohne explizite Kenntnisse der Moskito-Programmiersprache genutzt werden.
MehrAnalyse von Richtlinien und Entwicklung. computergestützten Gruppenprozessen. Team JAMT. WTP/ITPM 11. November 2010
Analyse von Richtlinien und Entwicklung einer Software zur Anpassung von computergestützten Gruppenprozessen Kick Off Präsentation Pä ti Team JAMT. WTP/ITPM 11. November 2010 Vortragende: Martin Linnemann
Mehrtfacet: Hierarchisch-facettierte Exploration semantischer Daten mit Hilfe bekannter Interaktionskonzepte
IVDW-Workshop 2011, Berlin (6. Oktober) Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme tfacet: Hierarchisch-facettierte Exploration semantischer Daten mit Hilfe bekannter Interaktionskonzepte Philipp
MehrAccess 2010. Grundlagen für Anwender. Andrea Weikert 1. Ausgabe, 1. Aktualisierung, Juli 2012. inkl. zusätzlichem Übungsanhang ACC2010-UA
Andrea Weikert 1. Ausgabe, 1. Aktualisierung, Juli 2012 Access 2010 Grundlagen für Anwender inkl. zusätzlichem Übungsanhang ACC2010-UA 3 Access 2010 - Grundlagen für Anwender 3 Daten in Formularen bearbeiten
MehrProgrammierparadigmen. Programmierparadigmen. Imperatives vs. objektorientiertes Programmieren. Programmierparadigmen. Agenda für heute, 4.
Agenda für heute, 4. Mai, 2006 Programmierparadigmen Imperative Programmiersprachen In Prozeduren zusammengefasste, sequentiell ausgeführte Anweisungen Die Prozeduren werden ausgeführt, wenn sie als Teil
MehrRapidMiner als Werkzeug für die textorientierten Geisteswissenschaften Katharina Morik
technische universität RapidMiner als Werkzeug für die textorientierten Geisteswissenschaften Katharina Morik Name Autor Ort und Datum Informatik: Linguistik: Methoden + Verfahren Forschungsfragen, Anforderungen
Mehrnovapro Open Audittrail Report
novapro Open Audittrail Report Bedienungshandbuch 7001042001 Q11 Diese Beschreibung entspricht dem aktuellen Programmstand Version 1.0. Änderungen erfolgen zu jeder Zeit und ohne vorherige Ankündigung.
MehrPARK Berechnung der Energieproduktion
Funktion und der Abschattungsverluste eines Windparks sowie der unterschiedlichen WEA-Standorte und Typen auf Basis der Windverhältnisse, beschrieben durch eines der folgende Module: ATLAS (einfaches Gelände),
MehrMobiles SAP für Entscheider. Permanente Verfügbarkeit der aktuellen Unternehmenskennzahlen durch den mobilen Zugriff auf SAP ERP.
Beschreibung Betriebliche Kennzahlen sind für die Unternehmensführung von zentraler Bedeutung. Die Geschäftsführer oder Manager von erfolgreichen Unternehmen müssen sich deshalb ständig auf dem Laufenden
MehrLINGO: Eine kleine Einführung
LINGO: Eine kleine Einführung Jun.-Prof.Dr. T. Nieberg Lineare und Ganzzahlige Optimierung, WS 2009/10 LINDO/LINGO ist ein Software-Paket, mit dessen Hilfe (ganzzahlige) lineare Programme schnell und einfach
MehrData/Information Quality Management
Data/Information Quality Management Seminar WI/Informationsmanagement im Sommersemester 2002 Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 11.6.2002 Inhalt! Daten und Datenqualität! Einführung und Definition!
MehrInstandhaltung. Jakob Krause, Sebastian Cech. TU Dresden - Fakultät Informatik
Ein Prototyp zur zustandsorientierten Instandhaltung Jakob Krause, Sebastian Cech TU Dresden - Fakultät Informatik Gliederung 1. Motivation 2. Der Prognoseprozess 3. Die Frameworkarchitektur 4. Implementierung
MehrPersonalentwicklung als betriebliches Handlungsfeld Workshop am 15.03.2012
Personalentwicklung als betriebliches Handlungsfeld Workshop am 15.03.2012 Berlin 15.03.2011 Beatrix Weber Übersicht Projekttypologie im Rahmen der Sozialpartnerrichtlinie Charakteristika des Typ III Aufbau
MehrOptimierung von Kampagnen durch individuelle Attribution
Optimierung von Kampagnen durch individuelle Attribution TRACKS Summit 2014 Murat Cavus Head of Data Analytics Hamburg, Allgemeine Kampagnen sind keine Lösung Allgemeine Kampagnen sind keine Lösung 5.5%
MehrJava Einführung Packages
Java Einführung Packages Inhalt dieser Einheit Packages (= Klassenbibliotheken) Packages erstellen Packages importieren Packages verwenden Standard Packages 2 Code-Reuse Einbinden von bereits (selbst-/fremd)
MehrInformationssystem Kirche bei den Menschen
Fachhochschule Wiesbaden Fachbereich 06 - Informatik Informationssystem Kirche bei den Menschen Prof. Dr. Reinhold Schäfer Marco Born, Michael Eckhardt, Stefan Nitsche Inhalt des Vortrags Übersicht Grundsätzliches
MehrMit CAR4KMU zum estandard auto-gration in der Automobilindustrie. M-Days, 14.05.2014 Gülten Altug (Fraunhofer IAO)
Mit CAR4KMU zum estandard auto-gration in der Automobilindustrie M-Days, 14.05.2014 Gülten Altug (Fraunhofer IAO) Leitidee des Projekts Umfrage durch die Odette im Jahr 2010 zur Nutzung von standardisierten
MehrKONVERTIERUNG VON EXTERNEN DTA DATEIEN (ÜBERWEISUNGEN)
ACHTUNG: Diese Anleitung gilt für die VR-NetWorld Software ab der Version 5.0 Build 33. Die VR-NetWorld Software bietet zur Erleichterung des Umstiegs auf den SEPA Zahlungsverkehr die diversesten Möglichkeiten
MehrWas ist EMF? Wie wird EMF eingesetzt? Was ist ecore? Das Generatormodell Fazit
Was ist EMF? Wie wird EMF eingesetzt? Was ist ecore? Das Generatormodell Fazit EMF ist ein eigenständiges Eclipse-Projekt (Eclipse Modeling Framework Project) EMF ist ein Modellierungsframework und Tool
MehrDas System für Ihr Mitarbeitergespräche
Das System für Ihr Mitarbeitergespräche Effektive Hilfe für alle Beteiligten Für die Personalabteilung bietet die Software ein intuitives Steuerungsinstrument. Übersichtliche Darstellungen geben jederzeit
MehrQualität in Schulen Was nützt eine Zertifizierung?
Qualität in Schulen Was nützt eine Zertifizierung? Einschätzung aus Erfahrung (Helmut Ittner) Basis und Hintergrund Erfahrung und Theorie 2003 bis 2011: Qualitätsbeauftragter des Schulzentrums Rübekamp
MehrDatenmanagement und einfache Automatisierungen in Ingenieursanwendungen mit dem DataFinder Eike Hoffmann 5. April 2006 Frankfurt a.m.
Datenmanagement und einfache Automatisierungen in Ingenieursanwendungen mit dem DataFinder Eike Hoffmann 5. April 2006 Frankfurt a.m. Folie 1 > DataFinder Organize your data > Eike Hoffmann Datenmanagement
MehrBusiness-Lösungen von HCM. HCM Personalverwaltung. Mehr als nur Personalverwaltung
Mehr als nur Personalverwaltung In jedem Unternehmen ist das Personalmanagement eine Grundaufgabe. Dazu gehört u.a. die Verwaltung der Personalstammdaten. Diese in einem einheitlichen System zu organisieren
MehrManagementprozesse und Performance
Klaus Daniel Managementprozesse und Performance Ein Konzept zur reifegradbezogenen Verbesserung des Managementhandelns Mit einem Geleitwort von Univ.-Professor Dr. Dr. habil. Wolfgang Becker GABLER EDITION
Mehr