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SAP实用数据科学：企业级数据的机器学习技术（影印版英文版）

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作者: 著 , 著 , 著 , 著
出版社: 东南大学出版社
2020-06
版次: 1
ISBN: 9787564188818
定价: 99.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 316页
分类: 计算机与互联网
  •   你是否正在使用SAP ERP系统并迫切希望释放其数据的巨大价值？通过这本实用指导书，SAP资深专家Greg Foss和Paul Modderman为你展示如何使用若干数据分析工具来解决SAP数据中存在的有趣问题。你将跟随一个贯穿全书的虚构公司，学会处理真实场景中遇到的问题。
      使用真实数据创建示例代码和可视化图，SAP业务分析师将学会实用的分析方法，从而获得对业务数据的更深入了解。数据工程师和数据科学家将探索如何将SAP数据添加到他们的分析过程中。通过对SAP流程和数据科学工具的深入研究，你将找到揭露数据真相的强大方法。 Preface

    1． Introduction

    Telling Better Stories with Data

    A Quick Look： Data Science for SAP Professionals

    A Quick Look： SAP Basics for Data Scientists

    Getting Data Out of SAP

    Roles and Responsibilities

    Summary

    2． Data Science for SAP Professionals

    Machine Learning

    Supervised Machine Learning

    Unsupervised Machine Learning

    Semi-Supervised Machine Learning

    Reinforcement Macl'rine Learning

    Neural Networks

    Summary

    3． SAP for Data Scientists

    Getting Started with SAP

    The ABAP Data Dictionary

    Tables

    Structures

    Data Elements and Domains

    Where-Used

    ABAP QuickViewer

    SE16 Export

    OData Services

    Core Data Services

    Summary

    4． Exploratory Data Analysis with R

    The Four Phases of EDA

    Phase 1： Collecting Our Data

    Importing with R

    Phase 2： Cleaning Our Data

    Null Removal

    Binary Indicators

    Removing Extraneous Columns

    Whitespace

    Numbers

    Phase 3： Analyzing Our Data

    DataExplorer

    Discrete Features

    Continuous Features

    Phase 4： Modeling Our Data

    TensorFlow and Keras

    Training and Testing Split

    Shaping and One-Hot Encoding

    Recipes

    Preparing Data for the Neural Network

    Results

    Summary

    5． Anomaly Detection with R and Python

    Types of Anomalies

    Tools in R

    AnomalyDetection

    Anomalize

    Getting the Data

    SAP ECC System

    SAP NetWeaver Gateway

    SQL Server

    Finding Anomalies

    PowerBI and R

    PowerBI and Python

    Summary

    6． Predictive Analytics in R and Python

    Predicting Sales in R

    Step 1： Identify Data

    Step 2： Gather Data

    Step 3： Explore Data

    Step 4： Model Data

    Step 5： Evaluate Model

    Predicting Sales in Python

    Step 1： Identify Data

    Step 2： Gather Data

    Step 3： Explore Data

    Step 4： Model Data

    Step 5： Evaluate Model

    Summary

    7． Clustering and Segmentation in R

    Understanding Clustering and Segmentation

    RFM

    Pareto Principle

    k-Means

    k-Medoid

    Hierarchical Clustering

    Time-Series Clustering

    Step 1： Collecting the Data

    Step 2： Cleaning the Data

    Step 3： Analyzing the Data

    Revisiting the Pareto Principle

    Finding Optimal Clusters

    k-Means Clustering

    k-Medoid Clustering

    Hierarchical Clustering

    Manual RFM

    Step 4： Report the Findings

    R Markdown Code

    R Markdown Knit

    Summary

    8． Association Rule Mining

    Understanding Association Rule Mining

    Support

    Confidence

    Lift

    Apriori Algorithm

    Operationalization Overview

    Collecting the Data

    Cleaning the Data

    Analyzing the Data

    Fiori

    Summary

    9． Natural Language Processing with the Google Cloud Natural Language API

    Understanding Natural Language Processing

    Sentiment Analysis

    Translation

    Preparing the Cloud API

    Collecting the Data

    Analyzing the Data

    Summary

    10． Conclusion

    Original Mission

    Recap

    Chapter 1： Introduction

    Chapter 2： Data Science for SAP Professionals

    Chapter 3： SAP for Data Scientists

    Chapter 4： Exploratory Data Analysis

    Chapter 5： Anomaly Detection with R and Python

    Chapter 6： Prediction with R

    Chapter 7： Clustering and Segmentation in R

    Chapter 8： Association Rule Mining

    Chapter 9： Natural Language Processing with the Google Cloud Natural

    Language API

    Tips and Recommendations

    Be Creative

    Be Practical

    Enjoy the Ride

    Stay in Touch

    Index
  • 内容简介:
      你是否正在使用SAP ERP系统并迫切希望释放其数据的巨大价值？通过这本实用指导书，SAP资深专家Greg Foss和Paul Modderman为你展示如何使用若干数据分析工具来解决SAP数据中存在的有趣问题。你将跟随一个贯穿全书的虚构公司，学会处理真实场景中遇到的问题。
      使用真实数据创建示例代码和可视化图，SAP业务分析师将学会实用的分析方法，从而获得对业务数据的更深入了解。数据工程师和数据科学家将探索如何将SAP数据添加到他们的分析过程中。通过对SAP流程和数据科学工具的深入研究，你将找到揭露数据真相的强大方法。
  • 目录:
    Preface

    1． Introduction

    Telling Better Stories with Data

    A Quick Look： Data Science for SAP Professionals

    A Quick Look： SAP Basics for Data Scientists

    Getting Data Out of SAP

    Roles and Responsibilities

    Summary

    2． Data Science for SAP Professionals

    Machine Learning

    Supervised Machine Learning

    Unsupervised Machine Learning

    Semi-Supervised Machine Learning

    Reinforcement Macl'rine Learning

    Neural Networks

    Summary

    3． SAP for Data Scientists

    Getting Started with SAP

    The ABAP Data Dictionary

    Tables

    Structures

    Data Elements and Domains

    Where-Used

    ABAP QuickViewer

    SE16 Export

    OData Services

    Core Data Services

    Summary

    4． Exploratory Data Analysis with R

    The Four Phases of EDA

    Phase 1： Collecting Our Data

    Importing with R

    Phase 2： Cleaning Our Data

    Null Removal

    Binary Indicators

    Removing Extraneous Columns

    Whitespace

    Numbers

    Phase 3： Analyzing Our Data

    DataExplorer

    Discrete Features

    Continuous Features

    Phase 4： Modeling Our Data

    TensorFlow and Keras

    Training and Testing Split

    Shaping and One-Hot Encoding

    Recipes

    Preparing Data for the Neural Network

    Results

    Summary

    5． Anomaly Detection with R and Python

    Types of Anomalies

    Tools in R

    AnomalyDetection

    Anomalize

    Getting the Data

    SAP ECC System

    SAP NetWeaver Gateway

    SQL Server

    Finding Anomalies

    PowerBI and R

    PowerBI and Python

    Summary

    6． Predictive Analytics in R and Python

    Predicting Sales in R

    Step 1： Identify Data

    Step 2： Gather Data

    Step 3： Explore Data

    Step 4： Model Data

    Step 5： Evaluate Model

    Predicting Sales in Python

    Step 1： Identify Data

    Step 2： Gather Data

    Step 3： Explore Data

    Step 4： Model Data

    Step 5： Evaluate Model

    Summary

    7． Clustering and Segmentation in R

    Understanding Clustering and Segmentation

    RFM

    Pareto Principle

    k-Means

    k-Medoid

    Hierarchical Clustering

    Time-Series Clustering

    Step 1： Collecting the Data

    Step 2： Cleaning the Data

    Step 3： Analyzing the Data

    Revisiting the Pareto Principle

    Finding Optimal Clusters

    k-Means Clustering

    k-Medoid Clustering

    Hierarchical Clustering

    Manual RFM

    Step 4： Report the Findings

    R Markdown Code

    R Markdown Knit

    Summary

    8． Association Rule Mining

    Understanding Association Rule Mining

    Support

    Confidence

    Lift

    Apriori Algorithm

    Operationalization Overview

    Collecting the Data

    Cleaning the Data

    Analyzing the Data

    Fiori

    Summary

    9． Natural Language Processing with the Google Cloud Natural Language API

    Understanding Natural Language Processing

    Sentiment Analysis

    Translation

    Preparing the Cloud API

    Collecting the Data

    Analyzing the Data

    Summary

    10． Conclusion

    Original Mission

    Recap

    Chapter 1： Introduction

    Chapter 2： Data Science for SAP Professionals

    Chapter 3： SAP for Data Scientists

    Chapter 4： Exploratory Data Analysis

    Chapter 5： Anomaly Detection with R and Python

    Chapter 6： Prediction with R

    Chapter 7： Clustering and Segmentation in R

    Chapter 8： Association Rule Mining

    Chapter 9： Natural Language Processing with the Google Cloud Natural

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