Übersicht Klausuraufgaben Sep 2012 bis Sep 2018 PDF

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Übersicht über alle Klausuraufgaben von September 2012 bis September 2018. Auch Aufgaben 1 (Multiple Choice) und Aufgaben 4 (r/f) sind verschlagwortet. Viel Erfolg bei der Vorbereitung. :) ...

Description

Semester Aufgabe 1 (MC)

Aufgabe 2

Vorbereitende Schritte KDD, Prinzip der linearen Regression, Skizze lineare Einfachregression, Vor- und Nachteile Regressionsanalyse

SS18

BI, Modellkonstruktion BI, BI-Architektur, Business Model Ontology

WS1718

Intelligence, Deming Cycle, Markov, Metaphasen KDD

SS17

Watson, Picot, Comprehension Decision Model, Business Model Ontology

Clustering, single-linkage, Dendrogramm

WS1617

Echtzeit-BI, Latenz, Text Mining, Corporate Performance Management

SS16

Business Intelligence, dispositive Daten, Business Model Ontology, Modellqualitöt nach Baumöl

SS15

Echtzeit- und Right-Time-BI, Golfarelli/BAM, Advanced Analytics, CRM Geschäftsmodelle nach Osterwalder, Modellkonstruktion nach Baumöl, Prüfkriterium nach Baumöl

WS1415

Lineare Regression, evolutionäre Strategien, neuronald Netze, Entscheidungsbaumverfahren

WS1516

Zielsetzungen Data Mining, Entscheidungsbaum

Aufgabe 3 ETL-Prozess, technische Herausforderungen bei Einbindung externer Datenquellen, Probleme im Transformationsschritt, Möglichkeiten und Schwierigkeiten Einbindung Daten aus sozialen Netzwerken, BILösung statt Excel Begriff Metadaten,Prozesse Metadatenmanagement, Pro und Contra "Durch Metadaten werden Daten zu Informationen"

Aufgabe 4 (R/F)

Strategische Prozesse, DWH, BYOD, cloudbasierte BI, Collaborative BI, unstrukturierte Daten, Distanz zweier Dokumente, Wikipedia unstrukturierter Inhalt, Metadaten, In-Memory-Analysen

u.a. Predictive Analytics, Latenz, Echtzeit, BAM Datenlatenz, Analyselatenz, Halbwertszeit, Latenzen und Kosten, Bag-of-Words, Korpus, Vektor, In-MemoryAnalytics

Projektionsmethoden, Standardisierung, Normalisierung, Entscheidungsbaum, Top-DownVerfahren

DWH, Komponenten, Abgrenzung zu operativen Datenhaltungssystemen, Pro und Contra "Data Marts ineffizient ggü. zentralem DWH" OLAP, Darstellungsweisen, Operationen, Stellungnahme "OLAP kann ausschließlich hypothesengestützt Informationen bereitstellen"

Apriori, Cross Selling

DWH, Komponenten, Abgrenzung zu operativen Datenhaltungssystemen, Pro und Contra "Data Marts ineffizient ggü. zentralem DWH"

unstrukturierte Daten, Echtzeit, Latenz, Right-Time-BI, integrierte Präsentation, In-MemoryAnalytics, CRM, Open-Source-BI, BAM

Eigenschaften DWH, Teilbereiche Business Motivation Model, Zusammenhang Business Rule und DWH Modellierung von Entscheidungsprozessen, Skizze Modell nach Simon, Vergleich von Boyd/OODA und Deming/PDCA

BAusiness Model Ontology, Comprehensive Decision Model, Daten und Informationen, u.a. Business Motivation Model, Datenqualität: Glaubwürdigkeit, Zugriffssicherheit, OLAP u.a.

TQM Phase 3, Einordnung TQM in Systematik nach Zwirner, fehlerfreie Daten

Komplementarität, syntaktischer Fehler, lineare Regression, k-Means, LinkageVerfahren, Distanzfunktion, Beurteilung von Data Mining-Ergebnissen, Occams Razor, nicht-negative Klassifizierung, falsch-positive Klassifizierung

TQM Phase 2, Pro und Contra zu These "Datenqualitätsmanagement ist Teil des KDD", Abgrenzung von Datenqualität und Informationsqualität nach English

u.a. strukturierte Daten und unstrukturierte Inhalte, Entscheidungen, Handlungen, integrierte Präsentation, Data Mining, Text Mining, BIas a Service, Latenz

Vorgehen beim Entscheidungsbaumverfahren, Datenqualitätsprobleme, minimalen Entscheidungsbaum zeichnen

BI as a Service, In Memory Analytics, Open Source BI, Gartner Hype Cycle u.a.

ER-Diagramm, Clustering mit euklidischer Distanzmetrik und single-linkage-Verfahren

Business Rules

OLAP, MOLAP, ROLAP, FASMI, OLAPWürfel skizzieren, OLAP-Operationen Vor- und Nachteile Clustering, Clustering mit euklidischer Distanzmetrik und single-linkageVerfahren, Auswirkung andere Skalierung

BI Konzept, Data-Warehousing, BI inhouse, vollständige Vernetzung aller Datenquellen, RightTime-BI, Data Marts, Metadaten, DWH, Integrationsfunktion Basisdatenbank, Extraktionsfunktion Basisdatenbank Metadaten, Datenqualitätsmanagementbegriff, DWH, OLAP

Clustering, single-linkage, Dendrogramm semantische, syntaktische und Coverage-Fehler, Entscheidungsbaum, Top-Down-Verfahren

Apriori, Cross Selling

SS14

BIS, Intelligenz, Comprehensive Decision Model, Modellierung

WS1314

KDD, OODA, Planverabschiedung, Comprehensive Decision Model

Clusteranalyse, Distanzfunktion, Abgrenzung zur Klassifizierung, Ähnlichkeitsmatrix, Data Warehouse, OLAP, KDD als Teil des Managementprozesses, Vereinbarkeit mit Simon und mit Hummeltenberg, KDD nach Wilde Teil der Wirkungsanalyse im Marketing

SS13

Business Intelligence, Simon, Datenqualitätskriterien nach Wang und Strong, Eigenschaften DWH nach Inmon

Picot zeichnen und erläutern, Stellungnahme zu diversen Thesen, Differenzierung zwischen Daten, Informationen und Wissen

WS1213

Kundendaten, Watson, Simon, Business Intelligence

Apriori, Business Rule

SS12

Markov, Simon, intrinsische Datenqualität, Fehler

Zielsetzungen Data Mining, Entscheidungsbaum

IT-Gesamtkonzept, Extraktionsmechanismen, Wissen, Unternehmensmodelle, Geschäftsmodell...