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Microsoft Analysis Services bietet eine integrierte Umgebung zum Erstellen und Arbeiten mit Data Mining-Modellen. Sie können problemlos eine Bindung an Datenquellen herstellen, mehrere Modelle auf denselben Daten erstellen und testen und Modelle für die Verwendung in der Prädiktivanalyse bereitstellen.
Im Standard-Data Mining-Lernprogramm haben Sie erfahren, wie Sie SQL Server Data Tools (SSDT) zum Erstellen einer Data Mining-Lösung verwenden, und Sie haben drei Modelle erstellt, um eine gezielte Mailingkampagne zur Analyse des Kundenkaufverhaltens und für die Zielgruppenadressierung potenzieller Käufer zu unterstützen.
Dieses fortgeschrittene Lernprogramm baut auf dieser Erfahrung auf und führt mehrere neue Szenarien ein, einschließlich allgemeiner Geschäftsanforderungen wie Prognose und Marktkorbanalyse. Sie erfahren, wie Sie ein Zeitreihenmodell, ein Zuordnungsmodell und ein Sequenzclusteringmodell erstellen. Schließlich erfahren Sie, wie Sie mithilfe des neuralen Netzwerks Korrelationen in Daten untersuchen und logistische Regressionen für Vorhersagen verwenden können.
Die Lektionen sind unabhängig und können separat abgeschlossen werden.
Um die folgenden Lernprogramme abzuschließen, sollten Sie mit den Data Mining-Tools und den Miningmodell-Viewern vertraut sein, die im Basic Data Mining Tutorial eingeführt wurden.
Alle Szenarien verwenden die AdventureWorksDW2012-Datenquelle , aber Sie erstellen unterschiedliche Datenquellenansichten für unterschiedliche Szenarien. Sie können die Lektionen in beliebiger Reihenfolge ausführen, solange Sie zuerst die Datenquelle erstellen.
Unterrichtsszenarien
Nach Ihrem Erfolg mit der gezielten Mailingkampagne wurden Sie gebeten, Ihr Wissen über Data Mining anzuwenden, um mehrere neue Modelle für die Geschäftsplanung zu entwickeln. Dazu gehören die folgenden Aufgaben:
Prognose: Sie erstellen ein Zeitreihenmodell , um den Umsatz von Produkten in verschiedenen Regionen auf der ganzen Welt zu prognostizieren. Sie entwickeln einzelne Modelle für jede Region und erfahren, wie Sie cross-prediction verwenden.
Marktkorbanalyse: Sie erstellen ein Zuordnungsmodell, um Gruppierungen von Produkten zu analysieren, die bei Besuchen auf der Adventure Works Cycles-E-Commerce-Website erworben werden. Basierend auf diesem Marktkorbmodell können Sie Kunden Produkte empfehlen.
Sequenzanalyse: Sie erstellen ein Sequenzclusteringmodell, um die Reihenfolge zu analysieren, in der Kunden Produkte kaufen. Basierend auf diesem Modell können Sie Änderungen im Websitedesign oder neuen Produktangeboten planen.
Faktorenanalyse: Sie verwenden ein neurales Netzwerkmodell , um die möglichen Ursachen einer schlechten Dienstqualität in Call center-Daten zu untersuchen. Basierend auf den Erkenntnissen aus dem vorläufigen Modell erstellen Sie ein logistisches Regressionsmodell , um Strategien zur Verbesserung der Kundenerfahrung vorherzusagen.
Lernziele
In diesem Lernprogramm erfahren Sie, wie Sie verschiedene Arten von Data Mining-Algorithmen erstellen und arbeiten. Dieses Lernprogramm ist in die folgenden Lektionen aufgeteilt:
Lektion 1: Erstellen der Zwischen-Data Mining-Lösung (Zwischen-Data Mining-Lernprogramm)
In dieser Lektion erstellen Sie ein neues Projekt, das auf der AdventureWorksDW2012-Datenbank basiert, um mehrere neue Datenquellenansichten und viele weitere Miningmodelle zu unterstützen.
Lektion 2: Erstellen eines Prognoseszenarios (Data-Mining-Tutorial für Fortgeschrittene)
In dieser Lektion erstellen Sie ein Miningmodell, das als Teil eines Prognoseszenarios verwendet werden kann. Sie werden auch Miningmodelle untersuchen, die mit dem Microsoft Time Series-Algorithmus erstellt werden.
Sie erstellen Modelle für einzelne Regionen und erstellen dann ein allgemeines Modell, das für die Kreuzvorhersage verwendet werden kann.
Lektion 3: Erstellung eines Warenkorbszenarios (Data-Mining-Tutorial für Fortgeschrittene)
In dieser Lektion fügen Sie eine neue Datenquellenansicht hinzu und erfahren, wie Sie mit geschachtelten Tabellen und Schlüsseln arbeiten. Basierend auf diesen Daten erstellen Sie ein Miningmodell, das als Teil eines Marktkorbszenarios verwendet werden kann. Sie werden auch Miningmodelle untersuchen, die mit dem Microsoft Association-Algorithmus erstellt werden.
Lektion 4: Erstellen eines Sequenz-Clustering-Szenarios (Fortgeschrittenes Data-Mining-Tutorial)
In dieser Lektion erstellen Sie ein Miningmodell, das als Teil eines Sequenzclusteringszenarios verwendet werden kann. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Miningmodelle untersuchen, die mit dem Microsoft Sequence Clustering-Algorithmus erstellt werden.
Lektion 5: Erstellen von neuronalen Netzwerk- und logistischen Regressionsmodellen (Tutorial für fortgeschrittenes Data Mining)
In dieser Lektion erstellen Sie mehrere verwandte Miningmodelle mit den Algorithmen Microsoft Neural Network und Microsoft Logistic Regression. Außerdem lernen Sie, mit Datenquellenansichten zu arbeiten, um Daten zu untersuchen, die den Modellen zugrunde liegen.
Anforderungen
Stellen Sie sicher, dass Folgendes installiert ist:
Microsoft SQL Server 2014
Microsoft SQL Server Analysis Services
SQL Server mit der AdventureWorksDW2012-Datenbank .
Aus Sicherheitsgründen werden die Beispieldatenbanken standardmäßig nicht installiert. Um die offiziellen Datenbanken für Microsoft SQL Server zu installieren, besuchen Sie die Seite "Microsoft SQL-Beispieldatenbanken ", und wählen Sie die entsprechende Version der Beispieldatenbank aus.
Siehe auch
Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm
DMX Bike Buyer-Tutorial
DMX Market Basket-Tutorial