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Iron Werther, "Business Intelligence: Komplexe SQL-Abfragen am Beispiel eines Online-Shops. Inkl. Testdatenbank mit über zwei Millionen Datensätzen"
2013 | ISBN-10: 3446435808 | 284 pages | PDF | 22,8 MB

- Für (Online) Business Intelligence-Analysten, Wirtschaftsinformatiker sowie Studenten der (Wirtschafts-)Informatik
- Lernen Sie, wie Sie komplexe Datenbankabfragen für Reports und Analysen erstellen
- Bauen Sie Ihre eigene Testdatenbank auf – mit über 2 Mio. Datensätzen eines Online-Shops
- Vom KPI Reporting bis zum analytischen CRM
- Auf DVD: 2,2 Millionen Datensätze im txt-Format
- EXTRA: Mit kostenlosem E-Book (PDF)

Am Beispiel eines Online-Shops mit Mode- und Bekleidungsartikeln zeigt Ihnen dieses Übungs- und Nachschlagewerk, wie Sie komplexe T-SQL-Abfragen erstellen, um Daten analysieren und umfassende KPI-Reports sowie analytisches CRM aufbauen zu können. Die Datenbank der Wahl ist hier der SQL-Server 2012.

Das Besondere an diesem Buch: Auf der beiliegenden DVD finden Sie über zwei Millionen Datensätze. Sie umfassen Stamm- und Bestelldaten, Artikel- und Zahlungsinformationen sowie Retourendaten. Damit erstellen Sie eine Datenbank, die einem funktionsfähigen Datawarehouse eines Online-Shops entspricht.

Auf Basis dieser Daten lernen Sie Schritt für Schritt und anhand vieler Beispiele, wie Sie Kundendaten analysieren, einen Kundenmonitor erstellen, Retourenquoten ermitteln, Warenkorbdaten auswerten, Zahlungsinformationen analysieren und schließlich eine Zielgruppe für den Newsletter-Versand selektieren.

Zahlreiche Trainingsaufgaben helfen Ihnen, sich selbstständig in die Thematik einzuarbeiten. Die Datensätze sind so umfangreich, dass Ihnen außerdem noch genügend Raum für eigene Aufgabenstellungen bleibt.

AUS DEM INHALT:
Installation SQL-Server 2012 // Aufbau der Testdatenbank (Datawarehouse) // KPI-Reports auf Jahres-, Monats- & Wochenbasis // KPI-Report auf Basis uniquer Kunden // Kundenmonitor, Neu- & Bestandskunden // Analytisches CRM, Customer Value, Customer Lifetime // Gruppierung & Segmentierung von Kundendaten // Retourenanalysen & -reports auf Kunden-, Artikel- & Stylebasis // Warenkorbanalysen // Datenaufbereitung für multivariate Analyseverfahren // Zahlungsinformationen: Konten, Posten, Mahnstufen // Kampagnenmanagement & Zielgruppenselektion für Newsletterversand


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