- AutorIn
- Markus Nentwig
- Titel
- SPSS Modeler Integration mit IBM DB2 Analytics Accelerator
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-172361
- Schriftenreihe
- Abschluss- und Qualifikationsarbeiten aus der Fakultät für Mathematik und Informatik
- Datum der Einreichung
- 01.10.2012
- Abstract (DE)
- Die vorliegende Arbeit beschreibt einen Architekturansatz, der im Rahmen einer Machbarkeitsstudie bei IBM entwickelt wurde. Dadurch wird der IBM DB2 Analytics Accelerator als eine Data-Warehouse-Appliance dazu in die Lage versetzt, über angepasste Schnittstellen Data-Mining-Modelle über entsprechende Algorithmen direkt auf dem Accelerator zu erstellen. Neben dieser Beschreibung wird die bisherige Verwendung des DB2 Analytics Accelerators sowie das zugehörige Umfeld von Datenbanksystemen bis zum System z Mainframe vorgestellt. Darauf aufbauend werden praxisnahe Anwendungsfälle präsentiert, die unter Anwendung von intelligenten Methoden auf gespeicherten Kundendaten statistische Modelle erstellen. Für diesen Prozess wird die Datengrundlage zuerst vorbereitet und angepasst, um sie dann in dem zentralen Data-Mining-Schritt nach neuen Zusammenhängen zu durchsuchen.
- Freie Schlagwörter (EN)
- Business Intelligence, Data Warehouse, IBM DB2 Analytics Accelerator, Netezza, SPSS Modeler
- Klassifikation (DDC)
- 000
- BetreuerIn Hochschule / Universität
- Prof. Dr. Erhard Rahm
- Dr. Michael Hartung
- Oliver Benke
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Universität Leipzig, Leipzig
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-172361
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 27.02.2018
- Dokumenttyp
- Masterarbeit / Staatsexamensarbeit
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Deutsch