Data Mining - mit MS Excel 2007 (1010229)

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  • Dauer:
    2 Tage
  • Zielgruppe:
    Information Worker, IT Professional
  • Vorkenntnisse:
    Allgemeine Kenntnisse der Mathematik
  • Methode:
    Vortrag mit Beispielen und Übungen.
  • Typ:
    Öffentliches Seminar / Inhouse
  • Download
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Themen:
Die SQL Server 2008 Data Mining-Add-Ins für Office 2007 bieten Assistenten und Tools, die die Gewinnung aussagekräftiger Informationen aus Daten erleichtern. Sie helfen Ihnen dabei, in komplexen Daten verborgene Muster und Trends zu erkennen, diese Muster in Diagrammen und interaktiven Viewern darzustellen und aus den so gewonnenen Daten aussagekräftige, farbige Zusammenfassungen zu erstellen, die für Präsentationen und Geschäftsanalysen verwendet werden können. Sie können Korrelationen analysieren und Vorhersagen für Daten ausführen, die in Microsoft Office Excel-Tabellen gespeichert sind. Sie können aber auch Data Mining-Modelle erstellen und vorhandene Modelle ändern, die in einer Instanz von SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS) gespeichert sind, und die Ergebnisse in Microsoft Office Visio grafisch darstellen. Dieses Seminar führt Verwender von MS Excel 2007 in die Verwendung des Data Mining-Add Ins und die Kombination mit MS SQL Server 2008 Analysis Services ein und klärt Grundbegriffe der verwendbaren Data Mining-Verfahren.

Inhalte

A. Data Mining - Grundlagen

[0,25 Tage] Einsatzbereiche - Grundbegriffe - Verfahren - Werkzeuge: MS SQL Server 2005/8 Analysis Services und Data Mining für MS Excel und MS Visio

B. Tabellenanalysetools

[0,25 Tage] Wichtige Einflussfaktoren analysieren - Kategorien erkennen - Aus Beispiel füllen - Planung - Ausnahmen hervorheben - Szenarienanalyse - Vorhersagerechner - Warenkorbanalyse

C. Data Mining-Client für Excel

[1 Tag] Datenvorbereitung: Durchsuchen von Daten, Bereinigen von Daten, Beispieldaten - Datenmodellierung: Klassifizieren, Schätzung, Cluster, Zuordnen, Planung - Genauigkeit und Überprüfung: Genauigkeitsdiagramm, Klassifikationsmatrix, Gewinndiagramm, Kreuzvalidierung - Modellverwendung und -verwaltung: Durchsuchen, Dokumentmodell, Abfrage, Erweiterter Data Mining-Abfrage-Editor

E. Excel-Funktionen für Data Mining

[0,25 Tage] DMPREDICT - DMPREDICTTABLEROW - DMCONTENTQUERY

F. Data Mining-Vorlagen für Visio

[0,25 Tage] Abhängigkeitsnetzwerk - Clusterdiagramm - Entscheidungsstruktur - Regressionsstruktur

Dozent:
Dr. Ralf Klinkenberg studierte Informatik an der Universität Dortmund, war dort von 1998 bis 2003 wissenschaftlicher Mitarbeiter und dann Doktorand am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz. Seine Interessen liegen im Bereich des maschinellen Lernens, des Data Mining und der Wissensentdeckung (Knowledge Discovery). Er arbeitet heute als Berater für Fragestellung aus den Bereichen Data Mining und Data Warehousing. Zu seinen zahlreichen wissenchaftlichen Veröffentlichungen gehört eine Reihe von Aufsätzen in wissenschaftlichen Magazinen zu den Themen Data Mining und Datenauswertung.
Marco Skulschus studierte Ökonomie in Wuppertal und Paris. Er arbeitet als Berater und Projektleiter in Data Warehousing- und Data Mining-Projekten für Unternehmen und staatliche Organisationen. Zu seinen Veröffentlichungen im Bereich empirische Sozialforschung gehört eine dreibändige Reihe zu Fragebogen-Systemen und innovativen mehrdimensionalen Frage-/Antwort-Darstellungen wie "Grundlagen empirische Sozialforschung, Befragung und Fragebogen im Unternehmen" (ISBN 978-3-939701-23-1).