基于SAP的企业级实用数据分析
于俊伟, 刘楠 译
出版时间：2021年01月
页数：272
“我很喜欢这种形式，首先根据业务需求提出方案，然后确定数据提取流程，接着再探索数据。在全世界运行SAP的组织中，有大量未开发的数据正等待我们去探索。”
——Jesse Stiff
Upsher-Smith实验室的SAP业务分析师
你是否正在使用SAP ERP，并急切地想释放其数据的巨大价值？通过这本实用指南，资深SAP专家Greg Foss和Paul......展开全部内容介绍
——Jesse Stiff
Upsher-Smith实验室的SAP业务分析师
你是否正在使用SAP ERP，并急切地想释放其数据的巨大价值？通过这本实用指南，资深SAP专家Greg Foss和Paul......展开全部内容介绍
- 前言
- 第1章 绪论
- 1.1 用数据讲述更好的故事
- 1.2 面向SAP人员的数据科学
- 1.3 面向数据科学家的SAP
- 1.4 角色与职责
- 1.5 小结
- 第2章 面向SAP人员的数据科学
- 2.1 机器学习
- 2.2 神经网络
- 2.3 小结
- 第3章 面向数据科学家的SAP
- 3.1 SAP入门
- 3.2 ABAP数据字典
- 3.3 OData服务
- 3.4 核心数据服务
- 3.5 小结
- 第4章 用R语言进行探索性数据分析
- 4.1 EDA的个阶段
- 4.2 阶段1：数据收集
- 4.3 阶段2：数据清洗
- 4.4 删除多余的列
- 4.5 阶段3：数据分析
- 4.6 阶段4：数据建模
- 4.7 小结
- 第5章 使用R和Python进行异常检测
- 5.1 异常的类型
- 5.2 R中的工具
- 5.3 发现异常
- 5.4 小结
- 第6章 使用R和Python进行预测分析
- 6.1 使用R预测销量
- 6.2 使用Python预测销量
- 6.3 小结
- 第7章 使用R进行聚类和细分
- 7.1 理解聚类和细分
- 7.2 步骤1：数据收集
- 7.3 步骤2：数据清洗
- 7.4 步骤3：数据分析
- 7.5 步骤4：结果报告
- 7.6 小结
- 第8章 关联规则挖掘
- 8.1 了解关联规则挖掘
- 8.2 作化概述
- 8.3 收集数据
- 8.4 清洗数据
- 8.5 分析数据
- 8.6 小结
- 第9章 使用谷歌云自然语言API进行自然语言处理
- 9.1 理解自然语言处理
- 9.2 准备云API
- 9.3 收集数据
- 9.4 分析数据
- 9.5 小结
- 第10章 结语
- 10.1 不忘初心
- 10.2 内容回顾
- 10.3 提示和建议
- 10.4 保持联系
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