HIS an der Technische Hochschule Ingolstadt

Karteikarten und Zusammenfassungen für HIS an der Technische Hochschule Ingolstadt

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Beispielhafte Karteikarten für HIS an der Technische Hochschule Ingolstadt auf StudySmarter:

Definition Wissen und Erklärung 

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Definition Daten und Erklärung 

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Einsatzfelder der Data Mining 

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Einsatzfelder des Data Mining 

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EVA - Prinzip + Hardwarekomponeten 

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Aufbau des Rechners (Zentraleinheit) EVA

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Rechnerklassen (Hardware) 

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OLAP (Online Analytical Processing) 

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Beispielhafte Karteikarten für HIS an der Technische Hochschule Ingolstadt auf StudySmarter:

HIS

Definition Wissen und Erklärung 

Vernetzung verschiedener Informationen (durch ein System) oder Interpretation vor dem Hintergrund von Erfahrungen und Kenntnissen (einer Person oder auch eines Systems)


Bsp: Expliziertes und Impliziertes Wissen 

HIS

Definition Daten und Erklärung 

Folge maschinell verarbeiteter Zeichen, die Objekte und Objektbeziehungen der Realwelt beschreibt und damit repräsentiert


Bsp: Datenfeld, Datensatz, Datei, Datenbank, Datenbanksystem, Data Warehouse

HIS

Definition Information und Erklärung

Zweckorienrtierte Auswertung deines Datenbestandes, häufig um andere Daten ergänzt 


Bsp: Olap, Data Mining 

HIS

Einsatzfelder der Data Mining 

1/4

Vorhersage: aufzeigen, wie sich bestimme Attribute der Daten in Zukuft entwickeln


Bsp: Umsatzprognossen basierend auf Daten der Vergangenheit (bestimme Märkte)  

HIS

Einsatzfelder der Data Mining

2/4

Klasifizierung: aufteilen der Daten, dass unterschiedliche Klassen oder Kategorien identifiziert werden


Bsp: Online-Shop zeigt nach Auswahl eines Produktes noch andere, verwandte Produkte an (Kaufverhalten -> zusätzlicher Kauf)

HIS

Einsatzfelder des Data Mining 

3/4

Identifierung: Nutzung von Datenmustern, um die Existenz eines Gegenstandes, eines Ereignisses/Akitivität zu identifizieren


Bsp: Einbringung von unberechtigten Nutzern  

HIS

Einsatzfelder des Data Mining

4/4

Optimierung: Analyse der Daten um eine Zielvariable unter bestimmten Nebenbedingungen zu optimieren


Bsp: Maximierung von Umsatz / Minimierung der Retourenquote 

(Viel Output auf eine Maschine) 

HIS

EVA - Prinzip + Hardwarekomponeten 

Eingabe - Verarbeitung - Ausgabe 

= Grundprinzip der Datenverarbeitung 


Komponeten:

Dateneingabe -> Rechner (Prozessor, Hauptspeicher) -> Datenausgabe 

- möglichkeit des externen Speicher - 

HIS

Aufbau des Rechners (Zentraleinheit) EVA

1. Prozessor (CPU)

Rechenwerk

= führt alle Operationen nach Anweisung des Steuerwerks aus

Steuerwerk

= Steuerung und Kontrolle aller Aufgaben (zeitlicher Reihenfolge und Ablauf) Leistungsfähigkeit

= Taktfreuquenz 

Busse

= verbinden Komponteten (Adressbus, Datenbus)


2. Hauptspeicher 

Arbeitsspeicher (RAM - Random Access Memory)

= mit direkt adressierbaren Speicherzellen 


Festwertspeicher (ROM - Read only Memory)

= enthält herstellerseitig grundlegende Teile des Betriebssystems 

HIS

Rechnerklassen (Hardware) 

Großrechner

= große Rechen- und Speicherkapazitäten, dadurch hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit 


Netzwerkcomputer

= preisgünstiger Rechner mit geriner Leistungsfähigkeit 


Workstations

= selbstständiger Arbeitsplatzrechner -> Leistungsfähigkeit unterhalb von Großrechnern 


Embedded Systems

= Teil eines größeren Systems (spezalisierte Computer) steuern definierte Aktivitäten in ihrer Umgebung 

HIS

OLAP (Online Analytical Processing) 

= mehrdimensionale Analyse -> "Just in time" - Bereitstellung von komplexen Informationszusammenhängen 


Produktgruppen * Produkte je Produktgruppe * Region * Zeiteinheit (12 Monate, 52 Wochen, 365 Tage)

HIS

Expliziertes Wissen

Kann in Worte gefasst werden und dadurch beschrieben werden (Formell dokumentiertes Wissen)

Kodifizierungsstrategie 

Bsp: Wissen über Durchführung einer Mailingaktion 

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