Assistent zum Schätzen von Daten (Data Mining-Add-Ins für Excel)
Der Schätzungs-Assistent hilft Ihnen beim Erstellen eines Schätzmodells. Ein Schätzmodell extrahiert Datenmuster und verwendet diese Muster, um die Faktoren vorherzusagen, die sich auf Ergebnisse auswirken.
Die Schätzung wird für die Vorhersage von numerischen Ergebnissen verwendet. Wenn Ihre Zielspalte beispielsweise Abschlussquoten für Schulen enthält und die Abschlussquoten als Prozentwerte angegeben sind, können Sie Faktoren analysieren, die möglicherweise die Abschlussquoten erhöhen oder verringern, z. B. die Anzahl der Schüler pro Schule, das Schüler-Lehrer-Verhältnis und die Anzahl der Lehrer.
Verwenden des Assistenten zum Schätzen von Daten
Klicken Sie im Data Mining-Menüband auf Schätzen.
Wählen Sie im Dialogfeld Quelldaten auswählen die zu verwendenden Quelldaten aus. Sie können Daten in einer Excel-Tabelle, einem Excel-Datenbereich oder aus einer externen Datenquelle verwenden.
Wenn Sie eine externe Datenquelle verwenden, können Sie benutzerdefinierte Ansichten oder Abfragen erstellen und sie als Analysis Services-Datenquelle speichern.
Wählen Sie im Dialogfeld Schätzung die zu analysierende Spalte aus.
Die Zielspalte muss kontinuierliche numerische Daten enthalten.
Wählen Sie Spalten aus, die als Eingabe verwendet werden sollen, indem Sie das Kontrollkästchen Eingabespalten aktivieren.
Diese Spalten werden zum Erstellen der Muster verwendet. Es empfiehlt sich, alle Spalten aus der Analyse auszuschließen, die voraussichtlich nicht hilfreich bei einer Analyse sind (z. B. ID-Nummern) oder irrelevante Daten enthalten.
Der Schätzungs-Assistent wählt den optimalen Algorithmus für Ihr Dataset aus. Sie können jedoch auf Parameter klicken, um das Dialogfeld Algorithmusparameter zu öffnen und erweiterte Optionen festzulegen.
Wenn Ihre Daten numerisch sind und Sie die Microsoft Linear Regression-Methode verwenden können, können Sie das Feld Regressor auf alle numerischen Spalten aktivieren, von denen Sie wissen (oder dringend vermuten), dass sie mit dem vorhersagbaren Wert korreliert werden.
Der Algorithmus testet dann die Werte in der betreffenden Spalte, um zu ermitteln, ob sie sich auf die Ergebnisse auswirken. Wenn Sie sich nicht sicher sind, klicken Sie auf Vorschlag , und der Algorithmus testt alle Spalten und erkennt automatisch die besten Werte, die als Regressoren verwendet werden sollen.
Hinweis
Ein Regressor ist erforderlich, um eine Schätzung zu erstellen. Der Assistent empfiehlt auf Grundlage eines ersten Datendurchlaufs immer den besten Regressor. Wenn Sie nicht sicher sind, ist es deshalb am besten, die empfohlene Auswahl zu akzeptieren.
Geben Sie auf der Seite Daten in Trainings- und Testsätze aufteilen an, ob Sie eine kleine Teilmenge der Daten für Tests erstellen möchten.
Geben Sie auf der Seite Fertig stellen Namen für die neue Miningstruktur und den Miningmodus an, oder übernehmen Sie die angegebenen Standardnamen.
Legen Sie die Optionen zum Verwenden des Modells fest.
Wählen Sie Durchsuchen aus, um das Modell sofort in einem Viewer zu öffnen.
Dieser grafische Viewer zeigt ein Abhängigkeitsnetzwerkdiagramm und die vom Algorithmus generierte Entscheidungsstruktur an. Untersuchen Sie diese Informationen, um sich ein Bild von den Faktoren zu machen, die die geschätzten Werte beeinflussen.
Wählen Sie Drillthrough aktivieren aus, damit Benutzer Ihrer Analyse die zugrunde liegenden Daten anzeigen können.
Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie den Decision Trees-Algorithmus oder den Linear Regression-Algorithmus verwenden.
Verwenden Sie ein temporäres Modell. Wenn Sie diese Option auswählen, wird das Modell nicht auf dem Server gespeichert. Temporäre Modelle werden beim Schließen von Excel gelöscht.
Weitere Informationen zu Schätzmodellen
Der Schätzungs-Assistent unterstützt die Verwendung eines der folgenden Algorithmen:
Microsoft Decision Tree-Algorithmus
Microsoft Linear Regression-Algorithmus
Microsoft Logistic Regression-Algorithmus
Microsoft Neural Network-Algorithmus
Im Dialogfeld Algorithmusparameter können Sie zusätzliche erweiterte Optionen festlegen, je nachdem, welchen Algorithmus Sie ausgewählt haben. Weitere Informationen zu den Optionen für die einzelnen Algorithmen finden Sie in der SQL Server-Onlinedokumentation in folgenden Themen:
Technische Referenz für den Microsoft Decision Trees-Algorithmus
Technische Referenz für den Microsoft Linear Regression-Algorithmus
Technische Referenz für den Microsoft Logistic Regression-Algorithmus
Technische Referenz für den Microsoft Neural Network-Algorithmus
Anforderungen
Um den Datenschätzungs-Assistenten verwenden zu können, müssen Sie mit einer Analysis Services-Datenbank verbunden sein.
Informationen zum Erstellen einer Verbindung finden Sie unter Herstellen einer Verbindung mit Quelldaten (Data Mining-Client für Excel).
Um den Schätzalgorithmus zu verwenden, muss das Ergebnis, das vorhergesagt werden soll, als numerischer Wert ausgedrückt werden, z. B. als Währung, Umsatz, Datum oder Uhrzeit.
Weitere Informationen
Erstellen eines Data Mining-Modells
Exemplarische Vorgehensweise für das Entscheidungsstrukturdiagramm (Data Mining-Add-Ins)