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Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Coenenberg, Adolf G.: Kostenrechnung und Kostenanalyse
Kostenrechnung und Kostenanalyse , Fundiert vermittelt das bewährte Lehrbuch die Grundwerkzeuge des kostenorientierten und operativen Controllings. Unter Beibehaltung der bewährten Konzeption wurde das Buch in der 10. Auflage überarbeitet und aktualisiert. Dabei wurden zahlreiche aktuelle Entwicklungen in Wissenschaft und Praxis berücksichtigt, wie z.B. digitale Produkte, Business Analytics, Shared Services, Nachhaltigkeit, das Kostenmanagement in globalen Lieferketten, Life Cycle Assessment, das Process Mining, die treiberbasierte Planung sowie das Konzept der "Objectives and Key Results (OKR)". Auch die zahlreichen Beispiele und Übungsaufgaben, die zentrale Elemente der Didaktik sind und auf myBook+ zur Verfügung stehen, wurden überarbeitet und aktualisiert. Die digitale und kostenfreie Ergänzung zu Ihrem Buch auf myBook+: Zugriff auf ergänzenden Materialien und Inhalte E-Book direkt online lesen im Browser Persönliche Fachbibliothek mit Ihren Büchern Jetzt nutzen auf mybookplus.de. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Kostenrechnung und Kostenmanagement (Graumann, Mathias)
Kostenrechnung und Kostenmanagement , Grundlagen und Methoden der Kostenrechnung in Theorie und Praxis. Systematisch und klar strukturiert vermittelt dieses Lehr- und Unterrichtswerk Grundlagen und Methoden der Kostenrechnung, des Kostencontrollings und des Kostenmanagements. Vielfältige Beispiele und integrierte Fallstudien erleichtern das Verständnis der komplexen Materie. Umfangreiche Übungsaufgaben und Lösungen, Kontrollfragen am Ende eines jeden Kapitels sowie Musterklausuren inkl. Lösungen ermöglichen eine einfache Lernstandskontrolle. So können Wissenslücken schnell erkannt und gezielt ausgeglichen werden. Durch den direkten Praxisbezug und die leicht verständliche Aufbereitung ist das Werk ideal für Studierende und Dozenten der Betriebswirtschaftslehre geeignet. Ebenso profitieren Kostenrechnungspraktiker in Unternehmen, Steuerberater und auch Wirtschaftsprüfer von den systematisch und schnell verfügbaren Informationen, z. B. im Hinblick auf die Beurteilung von Geschäftsführungs- und Planungsinstrumenten. Die 7. Auflage wurde umfassend überarbeitet und erweitert. Inhaltsverzeichnis: I. Grundlagen des betrieblichen Rechnungswesens. II. System und Technik der Buchführung und Bilanzierung. III. Grundlagen der Kostenrechnung. IV. Kostenartenrechnung. V. Kostenstellenrechnung. VI. Kostenträgerrechnung. VII. Teilkostenrechnung (Deckungsbeitragsrechnung). VIII. Kostenplanung und Kostenkontrolle. IX. Prozesskostenrechnung. X. Kostenmanagement und Budgetierung. XI. Fallstudien zur Kostenrechnung. XII. Lösungen zu den Übungsaufgaben. XIII. Musterklausuren. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 7., aktualisierte und erweiterte Auflage. Online-Version inklusive., Erscheinungsjahr: 20210809, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Titel der Reihe: NWB Studium Betriebswirtschaftslehre##, Autoren: Graumann, Mathias, Edition: NED, Auflage: 21007, Auflage/Ausgabe: 7., aktualisierte und erweiterte Auflage. Online-Version inklusive, Keyword: Kostencontrolling; Rechnungswesen; Kostenartenrechnung; Kostenstellenrechnung; Kostenträgerrechnung; Teilkostenrechnung; Deckungsbeitragsrechnung; DB-Rechnung; Kostenplanung; Kostenkontrolle; Prozesskostenrechnung; Budgetierung; Lehrbuch, Fachschema: Budget - Budgetierung~Kostenmanagement~Target Costing~Kalkulation / Kostenrechnung~Kostenrechnung~Kalkulation / Leistungsrechnung~Leistungsrechnung~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Rechnungswesen~Finanzmanagement~Management / Finanzmanagement, Fachkategorie: Kosten- und Leistungsrechnung~Rechnungswesen: Lehrbücher, Handbücher~Betriebswirtschaft und Management: Lehrbücher, Handbücher, Region: Deutschland, Bildungszweck: For undergraduate education and equivalents~Lehrbuch, Skript~Für die Hochschule, Thema: Optimieren, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, Fachkategorie: Management: Budget und Finanzen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XXII, Seitenanzahl: 626, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: NWB Verlag, Verlag: NWB Verlag, Verlag: NWB Verlag GmbH & Co. KG, Blätteranzahl: 648 Blätter, Länge: 240, Breite: 168, Höhe: 34, Gewicht: 1079, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Beinhaltet: B0000049885001 V14550-978-3-482-592- B0000049885002 V14550-978-3-482-592-2, Vorgänger: A3153425, Vorgänger EAN: 9783482592836 9783482592829 9783482592812 9783871510571, Alternatives Format EAN: 9783482628726 9783482025310, eBook EAN: 9783482628726, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0014, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Kostenmanagement (Knauer, Thorsten~Sommer, Friedrich~Wöhrmann, Arnt)
Kostenmanagement , Das kompakte Lehrbuch behandelt das Thema Kostenmanagement auf den Grundlagen der Kostenrechnung. Dabei wird auch die breite Palette der einzelnen Controlling- und Management-instrumente ausführlich dargestellt. Die Struktur des Lehrbuchs ist in zwei thematische Teile gegliedert. Der erste Teil behandelt die Verbesserung der Kostentransparenz. Dabei werden von Partialkostenrechnung über Life Cycle Costing und Total Cost Of Ownership bis zu Target Costing und Benchmarking alle Themen erläutert. Im zweiten Teil geht es um die Verbesserung der Kostensituation. Zahlreiche Übungsfälle und Abbildungen veranschaulichen die Darstellung. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 1. Auflage 2021, Erscheinungsjahr: 20231116, Produktform: Kartoniert, Beilage: Buch, Autoren: Knauer, Thorsten~Sommer, Friedrich~Wöhrmann, Arnt, Auflage: 23001, Auflage/Ausgabe: 1. Auflage 2021, Seitenzahl/Blattzahl: 336, Keyword: Bachelor; Basiswissen Kostenrechnung Instrumente des Kostenmanagements; Benchmarking; Contolling; Kostenmanagement; Kostenrechnung; Kostensituation; Kostentransparenz; Life Cycle Costing; Partialkostenrechnung; Target Costing; Total Cost Of Ownership, Fachschema: Rechnungswesen~Budget - Budgetierung~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Finanzmanagement~Management / Finanzmanagement, Fachkategorie: Rechnungswesen~Makroökonomie~Betriebswirtschaftslehre, allgemein, Bildungszweck: für die Hochschule, Thema: Optimieren, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, Fachkategorie: Management: Budget und Finanzen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Schäffer-Poeschel Verlag, Verlag: Schäffer-Poeschel Verlag, Verlag: Schäffer-Poeschel, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 230, Breite: 170, Höhe: 17, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Wie können Unternehmen von der Implementierung von Predictive Maintenance profitieren? Welche Vorteile bietet Predictive Maintenance im Vergleich zu traditionellen Wartungsmethoden?
Unternehmen können von der Implementierung von Predictive Maintenance profitieren, indem sie Ausfallzeiten reduzieren, die Lebensdauer ihrer Anlagen verlängern und die Effizienz ihrer Wartungsprozesse verbessern. Predictive Maintenance bietet Vorteile wie die frühzeitige Erkennung von Problemen, die Optimierung von Wartungsintervallen und die Reduzierung von unnötigen Wartungsarbeiten im Vergleich zu traditionellen, zeit- oder zustandsbasierten Wartungsmethoden.
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Wie können Unternehmen von der Implementierung von Predictive Maintenance profitieren? Was sind die Vorteile von Predictive Maintenance für die Industrie?
Unternehmen können von der Implementierung von Predictive Maintenance profitieren, indem sie Ausfälle vorhersagen und planen können, um ungeplante Stillstandzeiten zu minimieren. Dies führt zu einer erhöhten Anlagenverfügbarkeit und Produktivität. Zudem können Wartungskosten reduziert werden, da nur notwendige Wartungsarbeiten durchgeführt werden.
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Wie kann predictive modeling dabei helfen, zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen? Welche Methoden und Daten werden für predictive modeling verwendet?
Predictive modeling verwendet statistische Algorithmen und Machine Learning Techniken, um Muster in vorhandenen Daten zu identifizieren und zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Es werden verschiedene Datenquellen wie historische Daten, demografische Informationen, Verhaltensdaten und externe Daten verwendet, um genaue Vorhersagen zu treffen. Durch die Analyse dieser Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Strategien optimieren.
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Wie kann predictive modeling dabei helfen, zukünftige Trends und Ereignisse vorherzusagen? Welche Anwendungen hat predictive modeling in verschiedenen Branchen und Bereichen?
Predictive modeling analysiert historische Daten, um Muster und Beziehungen zu identifizieren, die zur Vorhersage zukünftiger Trends und Ereignisse genutzt werden können. In der Finanzbranche wird predictive modeling beispielsweise eingesetzt, um das Risiko von Krediten zu bewerten. In der Marketingbranche hilft es dabei, das Kundenverhalten vorherzusagen und personalisierte Werbemaßnahmen zu entwickeln.
Ähnliche Suchbegriffe für Predictive:
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Kostenrechnung, Budgetierung und Kostenmanagement (Wala, Thomas~Haslehner, Franz~Hirsch, Manuela)
Kostenrechnung, Budgetierung und Kostenmanagement , Die kompakte Einführung für Studium und Praxis In Zeiten fortschreitender Globalisierung und dem damit einhergehenden intensiveren Wettbewerb besitzt das Controlling eine unverzichtbare Servicefunktion für das strategische und operative Management. Zu den wichtigsten Themen bzw. Instrumenten des Controllings zählen die Kosten- und Erlösrechnung, das Kostenmanagement sowie die Budgetierung. Thomas Wala, Franz Haslehner und Manuela Hirsch führen in ihrem Lehrbuch, das sich sowohl an Studierende als auch an Praktikerinnen und Praktiker im Rechnungswesen richtet, in kompakter Weise in diese Themengebiete ein. Zahlreiche Abbildungen und Beispiele erleichtern den Einstieg in die Materie. Repetitorien am Ende eines jeden Abschnitts dienen der Festigung des Stoffes anhand von Kontrollfragen und Übungsaufgaben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage 2022, Erscheinungsjahr: 202209, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Linde Lehrbuch##, Autoren: Wala, Thomas~Haslehner, Franz~Hirsch, Manuela, Auflage: 22003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage 2022, Seitenzahl/Blattzahl: 552, Keyword: Management; Strategie; Rechnungswesen, Fachschema: Budget - Budgetierung~Kostenmanagement~Target Costing~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Rechnungswesen~Wirtschaftsprüfung - Wirtschaftsprüfer~Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre, Fachkategorie: Buchführung, Rechnungswesen, Controlling~Rechnungswesen: Lehrbücher, Handbücher~Betriebswirtschaftslehre, allgemein, Bildungszweck: Lehrbuch, Skript, Thema: Verstehen, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, Fachkategorie: Management: Budget und Finanzen, Thema: Optimieren, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Linde Verlag, Verlag: Linde Verlag, Verlag: Linde Verlag Ges.m.b.H., Länge: 248, Breite: 184, Höhe: 40, Gewicht: 1193, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783714302691 9783714301571, Herkunftsland: ÖSTERREICH (AT), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0030, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 72.00 € | Versand*: 0 €
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Wie können Unternehmen von der Implementierung von Predictive Maintenance profitieren? Was sind die Vorteile von Predictive Maintenance im Vergleich zu traditionellen Wartungsmethoden?
Unternehmen können von Predictive Maintenance profitieren, indem sie Ausfälle vorhersagen und planen können, was zu weniger ungeplanten Stillständen und niedrigeren Wartungskosten führt. Im Vergleich zu traditionellen Wartungsmethoden ermöglicht Predictive Maintenance eine effizientere Nutzung von Ressourcen, da Wartungsarbeiten nur bei Bedarf durchgeführt werden und nicht nach einem starren Zeitplan. Zudem können Unternehmen durch die Implementierung von Predictive Maintenance die Lebensdauer ihrer Anlagen verlängern und die Produktivität steigern.
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Wie können predictive modeling-Algorithmen dazu beitragen, zukünftige Entwicklungen in verschiedenen Bereichen zu prognostizieren? Welche Faktoren beeinflussen die Genauigkeit von predictive modeling?
Predictive modeling-Algorithmen analysieren historische Daten, um Muster zu identifizieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Die Genauigkeit hängt von der Qualität der Daten, der Auswahl des richtigen Algorithmus und der richtigen Parametereinstellungen ab. Weitere Faktoren sind die Komplexität des Modells, die Größe des Datensatzes und die Validierungsmethoden.
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Wie können Predictive Modeling-Methoden in verschiedenen Branchen erfolgreich eingesetzt werden? Welche Daten und Analysen sind für das Predictive Modeling am wichtigsten?
Predictive Modeling-Methoden können in verschiedenen Branchen erfolgreich eingesetzt werden, indem sie historische Daten analysieren, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Die wichtigsten Daten für das Predictive Modeling sind relevante historische Daten, demografische Informationen, Verhaltensmuster der Kunden und externe Faktoren wie Wirtschaftsindikatoren. Zusätzlich sind fortlaufende Analysen und regelmäßige Aktualisierungen der Modelle entscheidend, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu gewährleisten.
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Wie werden Predictive Analytics-Algorithmen verwendet, um zukünftige Ereignisse und Trends vorherzusagen? Welche Vorteile bietet die Anwendung von Predictive Analytics in verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen?
Predictive Analytics-Algorithmen analysieren historische Daten, um Muster zu identifizieren und zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Diese Algorithmen werden in verschiedenen Branchen wie Marketing, Finanzen und Gesundheitswesen eingesetzt, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Die Anwendung von Predictive Analytics ermöglicht eine bessere Kundenbindung, Risikominimierung und Effizienzsteigerung in Unternehmen.
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