Tutorial intermedio de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos)

Microsoft Analysis Services proporciona un entorno integrado para crear y trabajar con modelos de minería de datos. Puede enlazar fácilmente a orígenes de datos, crear y probar varios modelos en los mismos datos e implementar modelos para usarlos en el análisis predictivo.

En el Tutorial básico de minería de datos, aprendiste a usar SQL Server Data Tools (SSDT) para crear una solución de minería de datos y creaste tres modelos para apoyar una campaña postal dirigida a analizar el comportamiento de compra de los clientes y a potenciales compradores.

Este tutorial intermedio se basa en esa experiencia e introduce varios nuevos escenarios, incluidos los requisitos empresariales comunes, como la previsión y el análisis de la cesta del mercado. Aprenderá a crear un modelo de serie temporal, un modelo de asociación y un modelo de agrupación en clústeres de secuencia. Por último, aprenderá a usar la red neuronal para explorar las correlaciones en los datos y usar la regresión logística para las predicciones.

Las lecciones son independientes y se pueden completar por separado.

Para completar los siguientes tutoriales, debe estar familiarizado con las herramientas de minería de datos y con los visores de modelos de minería de datos que se introdujeron en el Tutorial básico de minería de datos.

Todos los escenarios usan el origen de datos AdventureWorksDW2012 , pero creará vistas de orígenes de datos diferentes para distintos escenarios. Puede realizar las lecciones en cualquier orden siempre y cuando cree primero el origen de datos.

Escenarios de lección

Después de su éxito con la campaña de correo dirigida, se le ha pedido que aplique su conocimiento de la minería de datos para desarrollar varios modelos nuevos para su uso en la planificación empresarial. Estas incluyen las siguientes tareas:

• Previsión: Creará un modelo de serie temporal para predecir las ventas de productos en diferentes regiones de todo el mundo. Desarrollará modelos individuales para cada región y aprenderá a usar la predicción cruzada.

• Análisis de cesta de mercado: Creará un modelo de asociación para analizar las agrupaciones de productos que se compran durante las visitas al sitio de comercio electrónico Adventure Works Cycles. En función de este modelo de cesta de mercado, puede recomendar productos a los clientes.

• Análisis de secuencia: Cree un modelo de agrupación en clústeres de secuencia para analizar el orden en el que los clientes compran productos. En función de este modelo, puede planear los cambios en el diseño del sitio web o en las nuevas ofertas de productos.

• Análisis de factores: Use un modelo de red neuronal para explorar las posibles causas de una mala calidad del servicio en los datos del centro de llamadas. En función de la información del modelo preliminar, creará un modelo de regresión logística para predecir estrategias para mejorar la experiencia del cliente.

Aprendizaje

En este tutorial se explica cómo crear y trabajar con varios tipos de algoritmos de minería de datos. Este tutorial se divide en las siguientes lecciones:

Lección 1: Creación de la solución intermedia de minería de datos (Tutorial intermedio de minería de datos)
En esta lección, creará un nuevo proyecto basado en la base de datos AdventureWorksDW2012 , para admitir varias vistas de orígenes de datos nuevas y muchos más modelos de minería de datos.

Lección 2: Creación de un escenario de previsión (Tutorial intermedio de minería de datos)
En esta lección, creará un modelo de minería que se puede usar como parte de un escenario de pronóstico. También explorará los modelos de minería de datos creados con el algoritmo de serie temporal de Microsoft.

Creará modelos para regiones individuales y, a continuación, creará un modelo general que se puede usar para la predicción cruzada.

Lección 3: Crear un escenario de cesta de mercado (Tutorial intermedio de minería de datos)
En esta lección, agregas una nueva vista de origen de datos y aprendes a trabajar con tablas y claves anidadas. En función de estos datos, creará un modelo de minería de datos que se puede usar como parte de un escenario de cesta de mercado. Explorará también los modelos de minería de datos creados con el algoritmo de asociación de Microsoft.

Lección 4: Creación de un escenario de agrupación en clústeres de secuencia (Tutorial intermedio de minería de datos)
En esta lección, creará un modelo de minería de datos que se puede usar como parte de un escenario de agrupación en clústeres de secuencia. También aprenderá a explorar modelos de minería de datos creados con el algoritmo de agrupación en clústeres de secuencia de Microsoft.

Lección 5: Creación de modelos de red neuronal y regresión logística (Tutorial intermedio de minería de datos)
En esta lección, creará varios modelos de minería de datos relacionados mediante los algoritmos de red neuronal de Microsoft y regresión logística de Microsoft. También aprenderá a trabajar con vistas de origen de datos para explorar los datos que subyacen a los modelos.

Requisitos

Asegúrese de que están instalados los siguientes elementos:

• Microsoft SQL Server 2014

• Microsoft SQL Server Analysis Services

• SQL Server con la base de datos AdventureWorksDW2012 .

De forma predeterminada, las bases de datos de ejemplo no están instaladas para mejorar la seguridad. Para instalar las bases de datos oficiales para Microsoft SQL Server, visite la página Bases de datos de ejemplo de Microsoft SQL y seleccione la versión adecuada de la base de datos de ejemplo.

Véase también

Tutorial básico de minería de datos
Bike Buyer DMX Tutorial
Market Basket DMX Tutorial