Evaluierung des Schnittstellen-Standards

Evaluierung des Schnittstellen-Standards

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Inhaltsangabe:Zusammenfassung: FA¼r den Einsatz von Data Mining in branchenspezifischen ProjektlApsungen bietet sich die Einbeziehung von etablierten Schnittstellen-Standards an. Dies ermApglicht 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 fA¼r Data Mining LApsungen in der nAcchsten Zukunft einschActzen zu kApnnen, ist der Gegenstand der Arbeit die Untersuchung der verschiedenen Aspekte dieser Schnittstelle. Im zweiten Kapitel erfolgt ein Aœberblick A¼ber die neben PMML existierenden Data Mining Schnittstellen, um diese spActer (am Ende des dritten Kapitels) mit dem PMML Standard vergleichen zu kApnnen. Dabei soll im zweiten Kapitel auf die Entstehung, ZusammenhAcnge und Komponenten beziehungsweise Bestandteile jedes einzelnen Standards eingegangen werden. Im dritten Kapitel erfolgt die Evaluierung des PMML Standards. Dies geschieht zunAcchst anhand der Beschreibung von PMML bezA¼glich der Struktur und Document Type Definition (DTD). AnschlieAŸend werden die in Kapitel zwei betrachteten Schnittstellen mit ihren Besonderheiten zusammengefasst, um sie dann mit PMML vergleichen zu kApnnen. Anhand einer SWOT-Analyse werden die StAcrken/ SchwAcchen- beziehungsweise Chancen- und Risiken von PMML erarbeitet und beurteilt. Am Kapitelende erfolgt ein Ausblick bezA¼glich der Zukunft von PMML. In Kapitel vier werden mApgliche Data Mining LApsungsarchitekturen aufgefA¼hrt, um dem Leser den Zusammenhang von Data Mining und Data Warehouse aufzuzeigen und ihn auf die folgenden Kapitel bezA¼glich des PMML Einsatzes vorzubereiten. Die Kapitel fA¼nf und sechs stellen den praxisorientierten Teil dar. Dabei werden in Kapitel fA¼nf zunAcchst die drei fA¼r SBS Siemens Business Services interessantesten und auch mAcchtigsten Data Mining-Tools als PMML Provider ausfA¼hrlicher betrachtet und bezA¼glich der MApglichkeiten der PMML Implementierung beurteilt. Folgend werden weitere Data Mining-Tools anhand der entwickelten Kriterien in tabellarischer Form aufgefA¼hrt. Kapitel sechs befasst sich mit den Client-seitigen EinsatzmApglichkeiten von PMML in den Bereichen des Supply Chain Managements (SCM), Customer Relationship Managements (CRM), Electronic Commerce (eCommerce) und in Datenbanken. AbschlieAŸend sollen die wichtigsten Erkenntnisse im Rahmen eines Fazits zusammengefasst werden. Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: 1.Einleitung1 1.1Inhalt und Aufbau dieser Arbeit2 2.Aœberblick zu existierenden Data Mining Schnittstellen4 2.1Object Linking And Embedding DataBase fA¼r Data Mining (OLE DB DM)4 2.1.1Object Linking And Embedding (OLE)5 2.1.2Object Linking And Embedding DataBase (OLE DB) und Open Database Connectivity (ODBC)6 2.2Object Management Group's Common Warehouse Metamodel (OMG CWM)7 2.2.1Die Object Management Group (OMG)7 2.2.2Das Common Warehouse Metamodel (CWM)8 2.2.3Das CWM Data Mining Metamodel15 2.3Structured Query Language fA¼r Medienobjekte (SQL/ MM Data Mining)19 2.3.1Data Mining Phasen21 2.3.2SQL/ MM Typen am Beispiel von Klassifikation25 2.4Java Data Mining Application Program Interface (JDMAPI)27 2.4.1Java Database Connectivity (JDBC)31 3.Beschreibung von PMML34 3.1Die aktuelle PMML Version36 3.1.1Die allgemeine Struktur eines PMML Dokuments36 3.1.2Die Grundstruktur eines PMML Dokumentes37 3.1.3Das Mining Schema48 3.1.4Grundlegende Datentypen und EntitActen49 3.2Zusammenfassung und Vergleich mit anderen Schnittstellen50 3.3Die Zukunft von PMML/ Geplante A„nderungen58 4.Beschreibung mApglicher Data Mining LApsungs-architekturen60 4.1Data Mining a€žAœber dem Warehousea€œ60 4.2Data Mining a€žNeben dem Warehousea€œ62 4.3Data Mining a€žInnerhalb des Warehousesa€œ64 5.Existierende Data Mining-Tools (PMML Provider) und MApglichkeiten der PMML Implementierung67 5.1SAS Enterprise MinerTM67 5.2SPSS Clementine(r)73 5.3IBM DB2(r) Intelligent Miner84 5.4Oracle9i(r) Data Mining98 5.5NCR Teradata(r) Warehouse Miner100 5.6Quadstone DecisionhouseTM102 5.7ANGOSS(r) KnowledgeSTUDIO104 5.8KXEN Analytic Framework(tm)106 5.9.prudsys(r) Softwarepaket108 6.EinsatzmApglichkeiten von PMML in operativen Systemen (PMML Clients)113 6.1Supply Chain Management (SCM)113 6.2Customer Relationship Management (CRM)117 6.3eCommerce126 6.4Datenbanken130 7.Fazit133 Anlage 1:Document Type Definition (PMML 2.0 DTD)136 Anlage 2:GAcngige OLE DB Provider145 Anlage 3:Beispiel-Code JDMAPI, JSR-073146 Anlage 4:Beispiel einer Data Mining LApsungsarchitektur der Firma prudsys (PREMINER):147 Anlage 5:Aœbersicht der features frA¼herer Clementine Versionen:148 Anlage 6:AbkA¼rzungsverzeichnis149 Anlage 7:Begriffsdefinitionen152 Anlage 8:Abbildungsverzeichnis154 Anlage 9:Tabellenverzeichnis156 Anlage 10:Literaturverzeichnis157Das mySAP CRM Version 4.0 (aktuelle Version: 3.0) wird unter anderem den Import von Mining-Modellen in PMML Format unterstA¼tzen und diese Modelle fA¼r Real-Time Analytics (Analysen in Echtzeit) in CRMAnwendungen zur VerfA¼gung anbsp;...


Title:Evaluierung des Schnittstellen-Standards
Author: Mark O. Thilo
Publisher:diplom.de - 2003-05-11
ISBN-13:

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