Die ABC-Analyse ist eine Methode zur Klassifizierung von Elementen (z.B. Artikeln, Kunden, Lieferanten) auf der Grundlage ihrer relative Bedeutung. Die Bedeutung wird in der Regel anhand von bestimmten Kennzahlen wie Umsatz, Bestand oder Nutzen berechnet. Die Elemente werden dann in drei Kategorien eingeteilt: A für die wichtigsten, B für die mittelwichtigen und C für die unwichtigsten Elemente.
weiterlesen…Kategorie: Business Intelligence
Reguläre Ausdrücke (Regex) in SQL
Reguläre Ausdrücke (Regular Expressions) sind Zeichenketten, die in der Programmierung genutzt werden, um Muster in Texten zu suchen und zu manipulieren. Sie bestehen aus normalen und speziellen Zeichen, den sogenannten Metazeichen. Mit diesen kann man komplexe Muster definieren, wie z.B. eine E-Mail-Adresse oder eine Telefonnummer. Reguläre Ausdrücke sind in vielen Programmiersprachen, einschließlich SQL, nutzbar.
weiterlesen…Balanced Scorecard
Die Balanced Scorecard ist ein strategisches Managementinstrument, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Leistung und ihren Fortschritt auf verschiedenen Ebenen zu überwachen. Die Balanced Scorecard bietet einen umfassenden Ansatz zur Überwachung und Messung des Unternehmenserfolgs unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Indikatoren aus vier verschiedenen Perspektiven: Finanzen, Kunden, Prozesse sowie Lernen und Wachstum. Die Balanced Scorecard hilft Unternehmen, ihre langfristigen Ziele zu erreichen und sicherzustellen, dass sie sich auf die richtigen Dinge konzentrieren, um ihre Vision und Mission zu erfüllen.
weiterlesen…Data Marts
Ein Data Mart ist eine kleinere, fokussierte Version eines Data Warehouse, die sich auf eine bestimmte Abteilung, einen bestimmten Geschäftsbereich oder einen bestimmten Zweck konzentriert. Es handelt sich um eine abgespeckte Version des Data Warehouse, die nur Daten enthält, die für eine bestimmte Abteilung oder Geschäftseinheit relevant sind.
weiterlesen…Multidimensionale Skalierung – Einblick in die Komplexität der Datenvisualisierung
Multidimensionale Skalierung (MDS) ist ein facettenreiches Verfahren in der Datenanalyse und -visualisierung. Ziel der MDS ist es, komplexe, mehrdimensionale Daten so zu vereinfachen und darzustellen, dass die wesentlichen Beziehungen und Strukturen innerhalb der Daten erkennbar bleiben. Dies geschieht durch die Reduzierung der Dimensionalität, wobei die ursprünglichen Distanzen zwischen den Datenpunkten so gut wie möglich beibehalten werden. Die MDS findet breite Anwendung in verschiedenen Bereichen, von der Psychologie über die Marktforschung bis hin zur Bioinformatik, und hilft dabei, verborgene Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen aufzudecken.
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