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Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide!
In this book, you'll learn about:
a. Predictive Scenarios and Projects
Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology.
b. Build, Train, Analyze, and Apply
Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud.
c. Practical Demonstrations
See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data.
Highlights include:
1) Predictive scenarios
2) Predictive forecasts
3) Data modeling
4) Planning
5) Time series model
6) Classification model
7) Regression model
8) Multi-actions
9) Data science
10) Stories and dashboards , Sport-Gewindefahrwerk > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20240806, Titel der Reihe: SAP Press Englisch##, Autoren: Chabert, Antoine~Serre, David, Seitenzahl/Blattzahl: 315, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: SAP Analytics Cloud (SAC); classification model; predictive analytics; regression model; time series model, Fachschema: EDV / Theorie / Allgemeines~Informatik~Internet~Surfen (Internet), Fachkategorie: Informatik~Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation, Warengruppe: HC/Datenkommunikation/Netze/Mailboxen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 262, Breite: 187, Höhe: 22, Gewicht: 752, Produktform: Gebunden, Genre: Importe,
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Produkte zum Begriff Charakterisierung:
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Nonn:Zerstörungsfreie Charakterisierung, Sachbücher von Andreas NonnKohlenstofffaserverstärkte Kunststoffe (CFK) bieten hohes Leichtbaupotential für Automobile zu vergleichsweise hohen Material- und Herstellungskosten. In der betrachteten Prozesskette zur Fertigung von schalenförmigen CFK-Bauteilen in hohen Stückzahlen ist die Reduzierung der qualitätsbezogenen Kosten anzustreben. Die Fertigung flacher Carbonfaser-Halbzeuge, sogenannter Stacks, ist der erste Prozessschritt im Betrachtungsumfang der vorliegenden Arbeit. Die Stacks werden zu Binderpreforms und schliesslich zu Karosseriebauteilen im Hochdruck Resin Transfer Moulding (HD-RTM) Verfahren weiterverarbeitet. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und prototypische Umsetzung eines Prüfkonzepts zur zerstörungsfreien Charakterisierung der Stacks. Hierdurch soll die automatisierte Qualitätsprüfung nach der Stackfertigung für ca. 9.000 Stacks pro Tag ermöglicht werden. Die Erarbeitung und Umsetzung des Prüfkonzepts basiert auf einem Reifegradmodell und ergänzend angewendeten Methoden. Im Prüfkonzept werden das Laser-Lichtschnittverfahren, das bildgebende Wirbelstromverfahren sowie eine vorhandene Zeilenkamera in Kombination mit dem Vakuumieren der Lagenaufbauten unter einer transparenten Folie für die Prüfaufgaben ausgewählt und bewertet. Mit der realisierten Prototypen-Prüfzelle werden Stacks zerstörungsfrei charakterisiert und Versuche in der Prozesskette durchgeführt. Hierdurch können die Einflussgrenzen von Stack-Dickstellen im Binderpreforming und HD-RTM-Prozess ermittelt werden. Anhand einer Messsystemanalyse und Untersuchungen zur Klassifikationsleistung werden die Unsicherheiten des Verfahrens ermittelt. Die Ergebnisse der Entwicklung und Validierung sind Eingangsgrössen des Modells zur wirtschaftlichen Bewertung für drei Integrationsszenarien in die Stackfertigung.49,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive AnalyticsSAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Sport-Gewindefahrwerk > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20240806, Titel der Reihe: SAP Press Englisch##, Autoren: Chabert, Antoine~Serre, David, Seitenzahl/Blattzahl: 315, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Keyword: SAP Analytics Cloud (SAC); classification model; predictive analytics; regression model; time series model, Fachschema: EDV / Theorie / Allgemeines~Informatik~Internet~Surfen (Internet), Fachkategorie: Informatik~Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation, Warengruppe: HC/Datenkommunikation/Netze/Mailboxen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 262, Breite: 187, Höhe: 22, Gewicht: 752, Produktform: Gebunden, Genre: Importe,89,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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