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基於SAP的企業級實用數據分析

  • 作者：(美)格雷格·福斯//保羅·莫德曼|責編:李忠明|譯者:于俊偉//劉楠
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111674030
  • 出版日期：2021/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：257
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    你是否正在使用SAP ERP，並急切地想釋放其數據的巨大價值？通過這本實用指南，資深SAP專家Greg Foss和Paul Modderman展示了如何使用多種數據分析工具來解決有關SAP數據的問題。在本書中，你將跟隨一家虛構的公司處理真實的業務場景。
    使用真實數據創建示例代碼並進行可視化，SAP業務分析師將學到一些實用方法來獲取對業務數據更深入的洞見，數據工程師和數據科學家將探索添加SAP數據到分析流程的方法。通過對SAP流程和數據科學工具的基礎講解，你將學習揭示數據真相的強大方法。
    使用數據講述關於客戶的有啟發性的故事。
    利用探索性數據分析建立請購數據模型。
    創建SAP銷售訂單的異常檢測系統。
    使用R和Python進行銷售數據預測。
    根據購買行為進行客戶聚類和細分。
    使用關聯規則挖掘客戶購買模式。
    應用NLP發現最需要回應的客戶投訴。
作者介紹
(美)格雷格·福斯//保羅·莫德曼|責編:李忠明|譯者:于俊偉//劉楠
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  用數據講述更好的故事
  1.2  面向SAP專業人員的數據科學
  1.3  面向數據科學家的SAP
  1.4  角色與職責
  1.5  小結
第2章  面向SAP專業人員的數據科學
  2.1  機器學習
  2.2  神經網路
  2.3  小結
第3章  面向數據科學家的SAP
  3.1  SAP入門
  3.2  ABAP數據字典
  3.3  OData服務
  3.4  核心數據服務
  3.5  小結
第4章  用R語言進行探索性數據分析
  4.1  EDA的四個階段
  4.2  階段1：數據收集
  4.3  階段2：數據清洗
  4.4  刪除多餘的列
  4.5  階段3：數據分析
  4.6  階段4：數據建模
  4.7  小結
第5章  使用R和Python進行異常檢測
  5.1  異常的類型
  5.2  R中的工具
  5.3  發現異常
  5.4  小結
第6章  使用R和Python進行預測分析
  6.1  使用R預測銷量
  6.2  使用Python預測銷量
  6.3  小結
第7章  使用R進行聚類和細分
  7.1  理解聚類和細分
  7.2  步驟1：數據收集
  7.3  步驟2：數據清洗
  7.4  步驟3：數據分析
  7.5  步驟4：結果報告
  7.6  小結
第8章  關聯規則挖掘
  8.1  了解關聯規則挖掘
  8.2  操作化概述
  8.3  收集數據
  8.4  清洗數據
  8.5  分析數據
  8.6  小結
第9章  使用谷歌雲自然語言API進行自然語言處理
  9.1  理解自然語言處理

  9.2  準備雲API
  9.3  收集數據
  9.4  分析數據
  9.5  小結
第10章  結語
  10.1  不忘初心
  10.2  內容回顧
  10.3  提示和建議
  10.4  保持聯繫

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