Creación de un modelo de minería de datos

El modelado de datos es el paso de la minería de datos donde se crean patrones y tendencias mediante la aplicación de algoritmos a los datos. Más adelante puede usar esos patrones para el análisis o para realizar predicciones.

Los complementos de minería de datos para Office admiten la minería de datos a través de asistentes que facilitan la creación de modelos. Los asistentes analizan los datos, identifican correlaciones, calculan la importancia estadística de todas las variables y seleccionan automáticamente el mejor modelo.

Aunque esta funcionalidad es tan eficaz como las herramientas de minería de datos proporcionadas por SQL Server Analysis Services y SQL Server Data Tools (SSDT), la combinación de asistentes y la conocida interfaz de Excel facilita la creación, modificación y uso de la minería de datos.

Avanzado (minería de datos)

Los asistentes avanzados permiten crear nuevos modelos de minería de datos, basados en datos almacenados en Excel, mediante uno de los algoritmos de minería de datos de SQL Server Analysis Services.

Crear estructura de minería

El Asistente para crear estructura de minería de datos le ayuda a crear una nueva estructura de minería de datos, que puede usar como base para varios modelos de minería de datos. El asistente le ofrece la opción de reservar una parte de los datos que se van a usar como un conjunto de pruebas, de modo que pueda evaluar todos los modelos que usan los mismos datos según un estándar de prueba coherente.

Crear estructura de minería de datos (complementos de minería de datos de SQL Server)

Agregar modelo a estructura

El Asistente para agregar modelo a estructura le permite elegir una estructura de minería de datos existente y crear un nuevo modelo de minería de datos para él. Puede agregar varios modelos de minería de datos a una estructura, cambiar los parámetros o elegir distintos algoritmos de minería de datos y personalizar la salida.

Agregar modelo a estructura (complementos de minería de datos para Excel)

Analizar influenciadores clave (Analizar)

Elija una columna o un valor de salida de interés y, a continuación, el algoritmo analiza todos los datos de entrada para identificar los factores que tienen la mayor influencia en el destino. Opcionalmente, puede crear un informe que compare dos valores, de modo que pueda ver cómo cambian los influenciadores.

La herramienta Analizar influenciadores clave usa el algoritmo Bayes naïve de Microsoft.

Analizar influenciadores clave (Herramientas de análisis de tablas para Excel)

Asociado (Minería de Datos)

El asistente de asociación crea un modelo de asociación que detecta asociaciones entre elementos que aparecen en varias transacciones: por ejemplo, en el análisis de la cesta de la compra.

Asistente para asociar (cliente de minería de datos para Excel)

Clasificación (minería de datos)

El asistente Clasificar crea un modelo de clasificación que analiza los factores que han contribuido a un resultado objetivo. Puede usar varios algoritmos con este asistente, incluidos árboles de decisión, bayes naïve y redes neuronales.

Asistente para clasificar (complementos de minería de datos para Excel)

Clúster (minería de datos)

El Asistente para clústeres crea un modelo de agrupación en clústeres que detecta grupos de filas que comparten características similares. La agrupación en clústeres (a veces denominada segmentación) es una técnica de aprendizaje no supervisada que resulta muy útil al intentar comprender patrones y agrupaciones en nuevos datos.

El algoritmo de agrupamiento de Microsoft admite varias variedades de los métodos K-means y Expectation Maximization (EM)

Asistente para clústeres (complementos de minería de datos para Excel).

Detectar categorías (Analizar)

La herramienta Detectar categorías permite agregar cualquier conjunto de datos y aplicar la agrupación en clústeres para buscar agrupaciones de datos. Resulta útil encontrar similitudes y crear grupos para analizarlos aún más.

La herramienta Detectar categorías usa el algoritmo de agrupación en clústeres de Microsoft.

Detectar categorías (Herramientas de análisis de tablas para Excel)

Estimación (minería de datos)

El asistente de estimación crea un modelo de estimación que extrae patrones de datos y utiliza esos patrones para predecir valores continuos numéricos, de fecha u hora. Usa el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft.

Asistente para estimación (complementos de minería de datos para Excel)

Llenar desde el ejemplo (Analizar)

La herramienta Fill From Example ayuda a imputar los valores que faltan. Se proporcionan algunos ejemplos de cuáles deben ser los valores que faltan y la herramienta crea patrones basados en todos los datos de la tabla y, a continuación, recomienda nuevos valores basados en patrones de los datos.

La herramienta Fill From Example usa el algoritmo de regresión logística de Microsoft.

Rellenar desde el ejemplo (Análisis de tablas para Excel)

Previsión (análisis)

La herramienta Previsión toma datos que cambian con el tiempo y predice valores futuros.

La herramienta Previsión usa el algoritmo de serie temporal de Microsoft.

Previsión (Herramientas de análisis de tablas para Excel)

Previsión (minería de datos)

El Asistente para previsión crea un modelo de previsión que detecta patrones en una serie de celdas y, a continuación, prevé valores adicionales.

Asistente para previsión (complementos de minería de datos para Excel)

Resaltar excepciones (Analizar)

La herramienta Resaltar excepciones analiza patrones en una tabla de datos y busca filas y valores que no se ajustan al patrón. Después, puede revisarlos y corregirlos y volver a ejecutar el modelo, o marcar los valores de la acción posterior.

La herramienta Resaltar excepciones usa el algoritmo de agrupación en clústeres de Microsoft.

Resaltar excepciones (Table Analysis Tools para Excel)

Calculadora de predicción y análisis

Esta herramienta crea un modelo que analiza los factores que conducen a los resultados de destino y, a continuación, predice un resultado para cualquier entrada nueva, en función de los criterios derivados de estos patrones. También genera una hoja de cálculo de toma de decisiones interactiva que le permite puntuar fácilmente nuevas entradas. También puede crear una versión impresa de la hoja de cálculo de puntuación para su uso sin conexión.

La herramienta Calculadora de predicción usa el algoritmo de regresión logística de Microsoft.

Calculadora de predicción (Herramientas de análisis de tablas para Excel)

Escenario: Búsqueda de objetivos (Analizar)

En la herramienta Búsqueda de objetivos , se especifica un valor de destino y la herramienta identifica los factores subyacentes que deben cambiar para cumplir ese destino. Por ejemplo, si sabe que debe aumentar la satisfacción de las llamadas en 20%, puede solicitar al modelo que prediga los factores que deben cambiar para lograr dicho objetivo.

La herramienta Goal Seek usa el algoritmo de regresión logística de Microsoft.

Detalles

Escenario de búsqueda de objetivos (Herramientas de análisis de tablas para Excel)

Escenario: escenario de What-If (analizar)

La herramienta What-If Analysis complementa la herramienta Buscar objetivo. Con esta herramienta, ha escrito el valor que desea cambiar y el modelo predice si ese cambio será suficiente para lograr el resultado deseado. Por ejemplo, puede pedir al modelo que infiere si agregar un operador de llamada adicional aumentaría la satisfacción del cliente en un punto.

La herramienta What-If usa el algoritmo de regresión logística de Microsoft.

What-If Escenario (Herramientas de Análisis de Tablas para Excel)

Análisis del carrito de la compra (Analizar)

La herramienta Análisis de cesta de la compra crea grupos de productos que se compran con frecuencia, para identificar patrones que se pueden usar en ventas cruzadas o ventas ascendentes. También genera informes basados en el precio y el costo de los paquetes de productos relacionados, para ayudar en la toma de decisiones.

También puede usar esta herramienta para eventos que se producen con frecuencia, factores que conducen a un diagnóstico o a cualquier otro conjunto de posibles causas y resultados.

La herramienta Análisis de cesta de la compra usa el algoritmo de asociación de Microsoft.

Análisis del carrito de la compra (Herramientas de análisis de tablas para Excel)

Véase también

Exploración y limpieza de datos
Validar modelos y usar modelos para la predicción (complementos de minería de datos para Excel)
Implementar y escalar modelos de minería de datos (complementos de minería de datos para Excel)