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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Data-Driven Framework for Business Analytics in the Context of Big Data

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Abstract

A vast amount of complex data has been generated in every aspect of business and this enables support for decision making through information processing and knowledge extraction. The growing amount of data challenges traditional methods of data analysis and this has led to the increasing use of emerging technologies. A data-driven framework is therefore proposed in this paper as a process to look at data and derive insights in a procedural manner. Key components within the framework are data pre-processing and integration together with data modelling and business intelligence – the corresponding methods and technology are discussed and evaluated in the context of big data. Real-world examples in health informatics and marketing have been used to illustrate the application of contemporary tools – in particular using data mining and statistical techniques, machine learning algorithms and visual analytics.

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Literatur
5.
Zurück zum Zitat Hall, M., Frank, E., Holmes, G., Pfahringer, B., Reutemann, P., Witten, I.H.: The WEKA data mining software: An update. SIGKDD Explor. 11(1), 10–18 (2009)CrossRef Hall, M., Frank, E., Holmes, G., Pfahringer, B., Reutemann, P., Witten, I.H.: The WEKA data mining software: An update. SIGKDD Explor. 11(1), 10–18 (2009)CrossRef
6.
Zurück zum Zitat Hand, D.J., Smyth, P., Mannila, H.: Principles of Data Mining. MIT Press Cambridge, USA (2001) Hand, D.J., Smyth, P., Mannila, H.: Principles of Data Mining. MIT Press Cambridge, USA (2001)
7.
Zurück zum Zitat IBM: IBM SPSS Statistics for Windows, Version 22.0. IBM Corporation, Armonk, NY (2013) IBM: IBM SPSS Statistics for Windows, Version 22.0. IBM Corporation, Armonk, NY (2013)
10.
Zurück zum Zitat Kimball, R., Ross, M.: The Data Warehouse Toolkit – The Definitive Guide to Dimensional Modeling. Wiley, New York (2013) Kimball, R., Ross, M.: The Data Warehouse Toolkit – The Definitive Guide to Dimensional Modeling. Wiley, New York (2013)
11.
Zurück zum Zitat Lans, R.: Data Virtualization for Business Intelligence Systems: Revolutionizing Data Integration for Data Warehouses, Morgan Kaufmann Publishers Inc. (2012) Lans, R.: Data Virtualization for Business Intelligence Systems: Revolutionizing Data Integration for Data Warehouses, Morgan Kaufmann Publishers Inc. (2012)
14.
Zurück zum Zitat Marr, B.: Big Data: Using Smart Big Data, Analytics and Metrics to Make Better Decisions and Improve Performance. Wiley, Chichester (2015) Marr, B.: Big Data: Using Smart Big Data, Analytics and Metrics to Make Better Decisions and Improve Performance. Wiley, Chichester (2015)
15.
Zurück zum Zitat Marr, B.: Big Data In Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results. Wiley, Oxford (2016)CrossRef Marr, B.: Big Data In Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results. Wiley, Oxford (2016)CrossRef
16.
Zurück zum Zitat Moro, S., Cortez, P., Rita, P.: A data-driven approach to predict the success of bank telemarketing. Decis. Support Syst. 62, 22–31 (2014)CrossRef Moro, S., Cortez, P., Rita, P.: A data-driven approach to predict the success of bank telemarketing. Decis. Support Syst. 62, 22–31 (2014)CrossRef
17.
Zurück zum Zitat Shearer, C.: The CRISP-DM model: the new blueprint for data mining. J. Data Warehouse 5(4), 13–22 (2000) Shearer, C.: The CRISP-DM model: the new blueprint for data mining. J. Data Warehouse 5(4), 13–22 (2000)
18.
Zurück zum Zitat Shmueli, G.: Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-on Guide. Axelrod Schnall (2016) Shmueli, G.: Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-on Guide. Axelrod Schnall (2016)
19.
Zurück zum Zitat Wiese, L.: Advanced Data Management: For SQL, NoSQL, Cloud and Distributed Databases. De Gruyter Textbook (2015) Wiese, L.: Advanced Data Management: For SQL, NoSQL, Cloud and Distributed Databases. De Gruyter Textbook (2015)
20.
Zurück zum Zitat Wyatt, J.: Plenary Talk: Five big challenges for big health data. In: 8th IMA Conference on Quantitative Modelling in the Management of Health and Social Care, London (2016) Wyatt, J.: Plenary Talk: Five big challenges for big health data. In: 8th IMA Conference on Quantitative Modelling in the Management of Health and Social Care, London (2016)
Metadaten
Titel
A Data-Driven Framework for Business Analytics in the Context of Big Data
verfasst von
Jing Lu
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00063-9_32