Data Warehousing und Data Mining: Eine Einführung in entscheidungsunterstützende Systeme

453 Pages·2002·15.96 MB·German

by  Professor Dr. Markus Lusti (auth.)

Springer-Lehrbuch
Springer-Verlag Berlin Heidelberg GmbH
Markus Lusti
Data Warehousing
und Data Mining
Eine Einführung in entscheidungs
unterstützende Systeme
Zweite, überarbeitete
und erweiterte Auflage
Mit 197 Abbildungen
und 33 Tabellen
, Springer
Professor Dr. Markus Lusti
Universität Basel
WWZI Abteilung Wirtschaftsinformatik
Petersgraben 51
CH-4051 Basel
Schweiz
E-mail: [email protected]
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ISBN 3-540-42677-9
Die Deutsche Bibliothek - CIP-Einheitsaufnahme
Data Warehousing und Data Mining: Eine Einführung in entscheidungs unterstützende
Systeme 1 Markus Lusti. - 2., überarb. und erw. Aufl. - Berlin; Heidelberg; New York;
Barcelona; Hongkong; London; MaiJand; Paris; Tokio: Springer, 2002
(Springer-Lehrbuch)
ISBN 978-3-540-42677-6 ISBN 978-3-642-56033-0 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-642-56033-0
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Ursprünglich erschienen bei Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York 2002
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Umschlaggestaltung: Design & Production GmbH, Heidelberg
SPIN 10853196 42/2202-5 4 3 2 I 0 - Gedruckt auf säurefreiem Papier
Vorwort
Gegenstanddieses Lehrbuchssind Architekturen,Methoden und Werkzeuge
entscheidungsunterstiitzenderSystememit einem Schwerpunktaufdem Data
Warehousing und Data Mining. Lemziel ist wenigerder Erwerb von Repro
duktionswissenalsdieselbstandigeAnwendungvonMethodenundWerkzeu
gen. DieCDROMladtzumNachvollzugundzurNeuentwicklungpraktischer
Anwendungenein. Entwurfs- und programmiersprachlicheAlgorithmenver
tiefen den Hintergrund, und kapitelweise Vergleiche erleichtem die Bewer
tung altemativerMethoden und Werkzeuge.
ImUnterschiedzu Lehrbiichern mit ahnlichenInhalten ...
• beschrankt sich der Inhalt nicht auf die blosse Beschreibung entschei
dungsunterstiitzender Systeme, sondem fiihrt auch in reprasentative Soft
ware em.
• lemtder Leseram Entwurfs- und QuellcodeeinfacherProgrammeden al
gorithmischenHintergrundder Demonstrationssoftware kennen.
• enthaltendie meistenKapitelBeispieleundAufgaben.Dabei gehtesweni
ger urndie"bellsandwhistles"vonSoftwarealsurndiegrundlegendenEi
genschaften reprasentativer Werkzeugklassen. Bedienungshinweise fin
den sich in den Beispielen und Aufgaben sowie aufder CD ROM.
DerTextbehandeltnach denbegrifflichenKlarungendesersten Kapitelszwei
traditionelleArtender Entscheidungsunterstiitzung,dieNutzwertanalyseund
die Tabellenkalkulation: Der Analytische Hierarchieprozess (AHP) ist eine
mathematische Verfeinerung der Nutzwertanalyse und eignet sich zur rech
nergestiitzten LosungschlechtstrukturierterAufgaben(Kapitel 2). Das dritte
KapitelstelltAnsatzezurLosungwohlstrukturierterProblemeVOL Esfiihrtan
Spreadsheets indie Whatif- Analyseein und veranschaulichtdie Losungde
terministischer Probleme an der linearen Optimierung. Wahrend diese hohe
Anforderungen an die Messqualitat stellt, setzen die regelbasierten Systeme
desviertenKapitels"nur"mehroderwenigerscharfeExpertenregelnvoraus.
Die Forschungsinteressender angewandtenInformatikfolgen Konjunkturzy
klen. Die Kapitel 5 und 6 fiihren von den "Expertensystemen" - einem
Buzzword der achtzigerJahre -zu zwei Schwerpunkten der neunzigerJahre:
Data Warehousesbereitendie InhalteoperativerDatenbankensoauf,dass sy
stematischesundzuverlassigesDataMining moglichwird. NacheinemUber
blick tiber die wichtigsten Data Mining-Verfahren (Kapitel 6) konzentrieren
sich dassiebteundachte KapitelaufzweiderverbreitetstenVerfahren,dieRe
gelinduktionund die neuronalenNetze.ImGegensatzzu den modellgetriebe
nen Methoden der Kapitel 3 bis 6 arbeiten sie datengetrieben und erkunden
grosse Datenmengen mit rechenintensiven Verfahren.
vi Vorwort
Einzelne Abschnittesindbesserverstandlich,wenn SieiiberGrundkenntnisse
derTabellenkalkulationundDatenbankverwaltungverfiigen undineinerpro
zeduralen Spracheprogrammiert haben.Elementare Kenntnisse der linearen
Algebraund Statistikerieichterndas Verstandnis einigerAIgorithmen.
Die didaktische Gestaltungorientiertsich an den folgenden Grundsatzen:
• Jedes Kapitel fasstdiewichtigstenErgebnissethesenartigzusammen,und
Wiederholungsfragen priifen den Lernfortschritt. Die Antworten konnen
Siemit den Web Quizzes der CD ROM priifen.
• Vertiefungsaufgaben helfen bei der aktiven Aneignungdes Stoffes.
• BibliographischeHinweise nennen Lehrbiicher, Zeitschriftenund Websi
tes,diesichzurVertiefungeignen.DerTextselbstverzichtetderLeserlich
keit halber aufdetaiIIierte Quellnachweise.
• Die beiliegende CD ROM stellt erganzendes Unterrichtsmaterial bereit
und enthaltmehr als800interaktiveFarbfolienmitHyperlinkszumGlos
sar,zu Beispielen, Aufgaben, Demonstrationssoftwareund Websites.
Software ist kurzlebig. Der Buchtext beschrankt sich deshalb auf die
grundsatzlichen Eigenschaften von Anwendungen, Methoden und Werk
zeugklassen. Informationeniiber Softwaretrendserhalten SieiiberdieHy
perlinks der Foliensammlungund der Softwareanleitungen.
WerdenTextund dieCDROM imUnterrichteinsetzt,wirdjenach Stunden
dotationdeneinen oderanderenAbschnittweglassen. Eineerste Variante be
schranktsichaufdasunmittelbaranwendungsrelevanteMaterial undlasstdas
methodische Hintergrundwissen der folgenden Abschnitte weg: 2.5 (AHP),
4.5 (Regelverkettung),7.5(Regelinduktion)und 8.4 (neuronaleNetze). Eine
andere Strategiebehalt diealgorithmischenLernzielebei, lasstabervertiefen
deAbschnitteweg,zumBeispieldieAbschnitte3.3.3(WeitereArtenderOpti
mierung),4.4.2(Erklarungen),5.5(AufgabenteilunginRechnernetzen),8.4.4
(Mehrstufiges Perzeptron)und 8.4.5 (CCN-Netze).
Buchtextund Foliensammlungverwendendie folgenden Konventionen:
• ~verweistaufdasGIossar(InderFoliensammlungfiihrteinKlickzurDefi
nition).
• JeJ steht vor einer rechnerpraktischenUbungsaufgabe.
• W stehtvoreinem PDF-Dokument.InderFoliensammlungladteinKlick
AdobeAcrobatzusammenmit dem Dokument.
• Q stehtvordeniibrigenausfiihrbarenDateien. WennderDateiverweiskei
nen Pfad enthalt, finden Sie die Datei im Verzeichnis ...\BeispieleAufga
ben. InderFoliensammlungladteinKlickdieSoftwarezusammenmitder
Vorwort vii
ausfiihrbaren Datei.WennSiezumBeispielR Kioskstandort.xls ankli
cken,dannwirddieArbeitsmappeKioskstandort.xlsinMSExcelgeladen.
DerTexthaltsichausserdemandiefolgende Notation:
• NeueingefiihrteBegriffesindfettmarkiert, Hervorhebungenkursiv.
• Programmcode istimCourier-Zeichensatzgeschrieben.
• EinekonsequentgeschlechtsneutraleSpracheerschwertdieVerstandlich
keit.DerTextverzichtetdeshalbaufdiegleichzeitigeNennungmannlicher
und weiblicherFormen.
DieCDROMenthalteinigeProgramme inVisualBasicfiirApplikationen.
VBAistnichtnurweitverbreitet,sondemlasstsichunterderEntwicklungs
umgebung vonMSExcelaucheinfachineineBenutzeroberflache einbetten
(DieWahlvon VBAerfolgtaus pragmatischen Griinden und ist nichtmit
einemUrteiliiberdasProgrammierkonzeptvonVisualBasicverbunden).Der
TextselbstenthaltnurwenigCode.DiemeistenAIgorithmen werdenverbal
undentwurfssprachlicheingefiihrt. MitetwasProgrammiererfahrungwerden
SiedenVBA-CodederCDROMimProgrammeditorvonMSExcelnachvoIl
ziehenkonnen-auchdann,wennSienochniemitVBAgearbeitethaben.
Wersichentschliesst,BeispieleundAufgaben,insbesondereProgrammeauf
zunehmen,nimmtzusatzlicheFehierquelleninKauf.FurHinweiseauf'inhalt
licheoderformaleFehlerinTextundProgrammenbinichdankbar.Miteinem
KlickaufdasBriefsymboleinerFoliekonnenSieIhreBemerkungperE-Mail
andenAutorsenden.Korrekturen zuTextundCDROMfindenSieaufder
Websitehttp://www.wwz.unibas.chlwilbookslbucheus.html.
BeiderErstellungvonAufgaben habenDr.Andreas Born, AndreasThum
heer,Dr.UteTrappundThomasZubermitgeholfen.AlessioIshizaka,Christi
anRittmann, Dr.DirkKrampe undProf.Dr.Rosenkranz habenausgewahlte
Kapitel durchgesehen.Dr.AndreasBornhatwertvolleHinweisezurVBA
Programmierung beigesteuert, undThomasZuberhatdenWebQuizimple
mentiert.IchdankeallenherzlichfiirihreHilfe.
MarkusLusti Friihling1999,Herbst200I
viii Vorwort
Vorwort zur2.Auflage
DieAnderungenderzweitenAuflageerstreckensichaufdengedrucktenText
unddieCDROM.ZumeinenbetreffenSiedieFormunddieVerstandlichkeit
desTextsundderAbbildungen,zumanderenwurdeneinigeInhalteneukonzi
piertundeinzelneAufgabenhinzugefiigt. VieleHyperlinks wurdenaktuali
siert.DieSeitenzahlhatvorallemausdenfolgendenGriindenleichtzugenom
men:
• Abschnitt2.5tiberdentheoretischenHintergrundvonAHPwurdenerwei
tertundverstandlicherformuliert.
• DieAufgaben 3.la (-t BILANZANALYSEmitMSExcel)und5.10 (-t LA
DEN)wurdenneuhinzugefiigt,
• EinzelneAbschnittemitVertiefungshinweisenwurdenurnaktuellebiblio-
graphischeAngabenerganzt,
DiemeistenAnderungenbetreffendiebeiliegendeCDROM.EingrosserTeil
derAufgaben derbeidenVerzeichnisse ...\BeispieleAufgaben wurdenange
passtoderersetzt.EinigeHerstellerbietenstattzeitlichunbeschrankter De
monstrationsprogramme nurnochEvaluationsversionen mitZeitstempel an.
WeiIsiehsolchePriifprogramme schlechtfurdenUnterricht eignen,enthalt
das Verzeichnis ...\Demonstrationsprogramme derCDROMauchzeitliche
unbeschrankte Demonstrationsprogramme zum vorletzten Release. Zu Co
gnosPowerPlay findenSieDemonstrationsprogramme zur letztenund vor
letztenVersion.
DasCDROM-Verzeiehnis ...\GrundlagenExcel\Fallbeispiel TESTSenthalt
eine Datenbankanwendung, mit der Sie Mehrfachwahl-, Zuordnungs- und
EssayaufgabenfurschriftlicheundinteraktiveTestserstellenkonnen.TESTS
istalsFallstudiefurVeranstaltungenwie"Datenbanken" und"Anwendungs
entwieklung" entstanden. TESTS lasst Sie nieht nur Priifungen verwalten,
sondernfiihrtSietiberdieHilfeauchindieEntwicklungsumgebungderKapi
tel4und8ein.
BeiderVorbereitungderzweitenAuflagehabenDr.AndreasBorn,Andreas
Thurnheer, Alessio IshizakaundPatrickWirzmitgeholfen.Ichdankeihnen
herzlichfurdieHilfe.
MarkusLusti Herbst2001
Inbalt
Vorwort v
Vorwortzur 2.Auflage viii
1EntscheidungsunterstiitzendeSysteme 1
1.1Entscheidungen 2
1.2EntscheidungsunterstiitzendeSysteme 3
1.3Entscheidungsunterstiitzende Methoden 5
2Analytischer Hierarchleprozess 15
2.1 Unterrichtsmaterial , 16
2.2 Grundlagen 16
2.3Messproblematik 20
2.4AnwendungmitExpertChoice 25
2.5Ein Blickindie Blackbox 32
2.5.1Grobe Berechnungder Prioritaten 34
2.5.2 Exaktere BerechnungderPrioritatenund Inkonsistenzen 36
2.6AHPim Vergleich 43
3Was-Wenn-Analyse 51
3.1 Unterrichtsmaterial 52
3.2Elementare Verfahren 52
3.2.1Einfache Neuberechnung 53
3.2.2Mehrfachoperation 54
3.2.3 Szenario 54
3.2.4 Einfache Zielwertsuche 55
3.3LineareOptimierung 61
3.3.1 Fallbeispiel. 62
3.3.2Verallgemeinerung 69
3.3.3Weitere Arten derOptimierung 76
3.4Lineare Optimierungim Vergleich 77
x Inhalt
4RegelbasierteSysteme 85
4.l Unterrichtsmaterial 86
4.2Grundlagen 86
4.2.1Wissensdarstellung 86
4.2.2Wissensherleitung 89
4.2.3Expertensysteme 93
4.3Regeln undEntscheidungsbdume 95
4.4AnwendungmitXpertRule KBS 98
4.4.1Wissenserwerb und Problemlosung 98
4.4.2 Erklarungen 107
4.5EinBlickindieBlackbox lll
4.5.1Entwurfeines einfachenRegelinterpreters 111
4.5.2 Implementationeines einfachenRegelinterpreters 116
4.6ExpertensystemeinderPraxis 119
4.7Regelbasierte Systeme im Vergleich l2l
5Data Warehousing 129
5.l Grundlagen l29
5.1.1 Operativeund analytische Datenbanken 130
5.1.2 Data Mart und EnterpriseData Warehouse 135
5.1.3 MehrdimensionaleDaten 142
5.2 EndbenutzerzugrijJ l47
5.2.1Unterrichtsmaterial. 148
5.2.2Konventionelle Datenbankabfragen 148
5.2.3 On Line Analytical Processing(OLAP) 153
5.2.4 OLAP mit Cognos PowerPlay 155
5.2.5Arten vonOLAP-Werkzeugen 160
5.2.6 Auswahl von OLAP-Werkzeugen 168
5.2.7 OLAP imVerg1eich 170
5.3Modellierung l73