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Titlebook: Unternehmensübergreifende Modellierung von Datenstrukturen; Michael Unterstein Textbook 1996 Springer Fachmedien Wiesbaden 1996 Datenbank.

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樓主: infection
11#
發(fā)表于 2025-3-23 13:36:43 | 只看該作者
,Schritte zum unternehmensübergreifenden Datenmodell: Vergleichende Organisationsanalyse,eit von Stellenfür bestimmte Aufgaben transparent zu machen, sei es als Auftaktfür Umgestaltungsma?nahmen. Eine umfassende Organisationsanalyseist auch ein wesentlicher Schritt bei der Entwicklung einesUnternehmensdatenmodells, da durch die Organisationsstrukturen in erheblichemMa? festgelegt ist, w
12#
發(fā)表于 2025-3-23 14:36:15 | 只看該作者
,Analyse der vorhandenen Anwendungen und des zus?tzlichen Informationsbedarfs,ig analysiert werden. Die Begriffe . und . stehen hier synonym für Programme oder Programmpakete, die die bei der Erfüllung der betrieblichen Aufgaben anfallenden Daten (oder einen Teil davon) speichern und mit einem feststehenden Spektrum an Funktionen verarbeiten.
13#
發(fā)表于 2025-3-23 18:19:04 | 只看該作者
14#
發(fā)表于 2025-3-24 01:12:47 | 只看該作者
Textbook 1996ung von Prinzipien und Verfahren zur Vereinheitlichung der Datenstrukturen. Bezugspunkt ist eine Gruppe teils unabh?ngig voneinander, teils in Kooperation miteinander agierender Unternehmungen. Da in vielen Unternehmen heterogene, auf konkrete betriebliche Funktionen ausgerichtete Datenbanken nebene
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發(fā)表于 2025-3-24 05:04:48 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 07:47:45 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 12:42:24 | 只看該作者
Michael Untersteinf data collected to perform multidimensional scaling and we then present metric and nonmetric methods of multidimensional scaling. Multidimensional scaling explains the similarity of objects such as brands. We then turn to the analysis of preference data, where the objective is to model and explain
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發(fā)表于 2025-3-24 17:57:32 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 20:44:06 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 00:23:59 | 只看該作者
Michael Untersteinh distributions takes very small values at the approach of its final point ., which results in a “duck beak” shape, see Fig.?2.2. For instance, the limit behavior of probability density function of earthquake magnitudes taken from the Harvard catalog is best approximated by the following power law:
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