SQL Server 2012 Data Mining Add-ins for Office は、予測分析用の軽量なツール セットです。これにより、Excel のデータを使用して、予測、推奨事項、または探索のための分析モデルを構築できます。
アドインのウィザードとデータ管理ツールでは、次の一般的なデータ マイニング タスクに関する詳細な手順が提供されます。
モデリングの前にデータを整理してクリーンアップします。 Excel または任意の Excel データ ソースに格納されているデータを使用します。 接続を作成して保存して、データ ソースの再利用、実験の繰り返し、モデルの再トレーニングを行うことができます。
プロファイル、サンプル、準備。 多くの経験豊富なデータ マイナーは、データ マイニング プロジェクトの 70 ~ 90% がデータ準備に費やされると言います。 アドインは、Excel で視覚化を提供し、次の一般的なタスクに役立つウィザードを提供することで、このタスクを高速化できます。
データをプロファイリングし、その分布と特性を理解します。
ランダム サンプリングまたはオーバーサンプリングを使用してトレーニング セットとテスト セットを作成します。
外れ値を見つけて、外れ値を削除または置き換えます。
データに再ラベルを付けて、分析の品質を向上させます。
教師ありまたは教師なし学習を使用してパターンを分析します。 わかりやすいウィザードをクリックして、クラスタリング分析、マーケット バスケット分析、予測など、最も一般的なデータ マイニング タスクの一部を実行します。
アドインに含まれる既知の機械学習アルゴリズムの中には、Naïve Bayes、ロジスティック回帰、クラスタリング、時系列、ニューラル ネットワークがあります。
データ マイニングを初めて使用する場合は、 クエリ ウィザードから予測クエリの作成に関するヘルプを参照してください。
上級ユーザーは、ドラッグ アンド ドロップの 高度なクエリ エディターを使用してカスタム DMX クエリを作成したり、Excel VBA を使用して予測を自動化したりできます。
ドキュメントと管理。 データセットを作成し、いくつかのモデルを構築したら、データとモデルのパラメーターの統計概要を生成して、作業と分析情報を文書化します。
探索して視覚化します。 データ マイニングは、完全に自動化できるアクティビティではありません。意味のあるアクションを実行するには、結果を調べて理解する必要があります。 このアドインは、Excel で対話型ビューアーを提供し、モデルダイアグラムをカスタマイズできる Visio テンプレート、グラフやテーブルを Excel にエクスポートして追加のフィルター処理や変更を行うことで、探索に役立ちます。
デプロイと統合。 便利なモデルを作成したら、管理ツールを使用して実験用サーバーから Analysis Services の別のインスタンスにモデルをエクスポートして、モデルを運用環境に配置します。
モデルは作成したサーバーに残しておき、トレーニング データを更新し、Integration Services または DMX スクリプトを使用して予測を実行することもできます。
電源ユーザーは、サーバーに送信された XMLA および DMX ステートメントを確認できる トレース 機能を利用できます。
はじめに
ツールの詳細とセットアップについては、次のトピックを参照してください。
サポートと要件
SQL Server Data Mining Add-Ins for Office は無料でダウンロードできます。 これらのツールを使用するには、次のいずれかのバージョンの Office が既にインストールされている必要があります。
Office 2010、32 ビットまたは 64 ビット バージョン
Office 2013、32 ビットまたは 64 ビット バージョン
警告
Excel のバージョンと一致するアドインのバージョンを必ずダウンロードしてください。
データ マイニング アドインには、次のいずれかのエディションの SQL Server Analysis Services への接続が必要です。
エンタープライズ
ビジネス インテリジェンス
スタンダード
接続する SQL Server Analysis Services のエディションによっては、高度なアルゴリズムの一部が使用できない場合があります。 詳細については、「 SQL Server 2014 の各エディションでサポートされる機能」を参照してください。
インストールに関するその他のヘルプについては、ダウンロード センターの次のページを参照してください。 https://www.microsoft.com/download/details.aspx?id=29061