Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene (Analysis Services - Data Mining)

Microsoft Analysis Services stellt eine integrierte Umgebung für das Erstellen von Data Mining-Modellen sowie für das Arbeiten mit diesen Modellen bereit. Sie können ohne Weiteres eine Bindung an Datenquellen herstellen, mehrere Modelle für die gleichen Daten erstellen und testen und Modelle für Vorhersageanalysen bereitstellen.

Im Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen haben Sie gelernt, mit Business Intelligence Development Studio eine Data Mining-Lösung zu erstellen. Außerdem haben Sie drei Modelle für eine Targeted Mailing-Kampagne erstellt, um das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren und potenzielle Kunden anzusprechen.

Für das folgende Lernprogramm sollten Sie mit den Data Mining-Tools sowie den Miningmodell-Viewern vertraut sind, die im Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen vorgestellt wurden. Das Lernprogramm für Fortgeschrittene baut auf diesen Erfahrungen auf. Ferner werden mehrere neue Szenarien einschließlich Forecasting und Market Basket-Analysen vorgestellt. Sie lernen, ein Zeitreihenmodell, ein Zuordnungsmodell sowie ein Sequenzclustermodell zu erstellen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie geschachtelte Tabellen in einem Modell verwenden und wie Sie Filter für geschachtelte Tabellen erstellen.

In allen Szenarien wird die AdventureWorksDW2008R2-Datenquelle verwendet. Sie erstellen jedoch verschiedene Datenquellensichten für verschiedene Szenarien. Sie können die Lektionen in beliebiger Reihenfolge absolvieren; die Datenquelle muss allerdings zuerst erstellt werden.

Die Lektionen sind unabhängig voneinander und können separat abgeschlossen werden.

Lektionsszenarien

Nachdem Sie sich erfolgreich mit der Targeted Mailing-Kampagne beschäftigt haben, wurden Sie gebeten, Ihre Data Mining-Kenntnisse in die Entwicklung mehrerer neuer Modelle für die Unternehmensplanung einfließen zu lassen. Dazu gehören folgende neue Modelltypen:

• Zeitreihenmodelle zur Vorhersage von Produktverkäufen in verschiedenen Regionen weltweit. Dazu entwickeln Sie spezifische Modelle für die einzelnen Regionen sowie ein allgemeines Modell für Kreuzvorhersagen.

• Zuordnungsmodelle zur Analyse von Produktgruppierungen, die bei Besuchen der E-Commerce-Website von Adventure Works Cycles gekauft werden. Auf Grundlage dieses Market Basket-Modells könnten Sie Kunden Produkte empfehlen.

• Sequenzclustermodelle zur Analyse der Reihenfolge, in der Kunden Produkte kaufen. Auf Grundlage dieses Modells können Sie Änderungen im Websitedesign vornehmen oder neue Produkte anbieten.

• Neuronales Netzwerkmodell und Logistic Regression-Modelle für eine explorative Analyse der Callcenterdaten. Basierend auf den Erkenntnissen aus dem vorläufigen Modell erstellen Sie ein Modell, um mögliche Strategien zum Verbessern der Kundenerfahrung im Callcenter zu identifizieren.

Lernziele

In diesem Lernprogramm erfahren Sie, wie Sie verschiedene Typen von Data Mining-Algorithmen anlegen und mit diesen arbeiten. Folgende Konzepte werden in diesem Lernprogramm eingeführt:

• Erstellen von Modellen mit geschachtelten Tabellen

• Auswählen eines Schlüssels für geschachtelte Tabellen, eines Zeitreihenschlüssels oder eines Sequenzschlüssels

• Filtern von geschachtelten Tabellen beim Erstellen von Modellen oder Vorhersagen

• Ermitteln, ob ausreichend Daten zur Unterstützung eines Modells vorhanden sind

• Erstellen eines allgemeinen Modells und Anwenden des Modells auf mehrere Datasets

Dieses Lernprogramm ist in die folgenden Lektionen aufgeteilt:

• Lektion 1: Erstellen der Data Mining-Lösung für Fortgeschrittene (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)
  In dieser Lektion erstellen Sie ein neues Projekt auf Basis der AdventureWorksDW2008R2-Datenbank zur Unterstützung mehrerer neuer Datenquellensichten und zahlreicher weiterer Miningmodelle.

• Lektion 2: Erstellen eines Planungserstellungsszenarios (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)
  In dieser Lektion erfahren Sie, wie Sie ein Miningmodell anlegen, das in einem Forecastingszenario verwendet werden kann. Sie erlernen, wie Sie Miningmodelle prüfen, die mit dem Microsoft Time Series-Algorithmus erstellt wurden.

  Zunächst erstellen Sie Modelle für einzelne Regionen und anschließend ein allgemeines Modell für Kreuzvorhersagen.

• Lektion 3: Erstellen eines Market Basket-Szenarios (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)
  In dieser Lektion fügen Sie eine neue Datenquellensicht hinzu und lernen, mit geschachtelten Tabellen und geschachtelten Schlüsseln zu arbeiten. Auf der Grundlage dieser Daten legen Sie ein Miningmodell an, das in einem Market Basket-Szenario verwendet werden kann. Sie erlernen, wie Sie Miningmodelle prüfen, die mit dem Microsoft Association-Algorithmus erstellt wurden.

• Lektion 4: Erstellen eines Sequenzclusterszenarios (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)
  In dieser Lektion lernen Sie, ein Miningmodell anzulegen, das in einem Sequenzclusterszenario verwendet werden kann. Sie lernen, wie Sie Miningmodelle prüfen, die mit dem Microsoft Sequence Clustering-Algorithmus erstellt wurden.

• Lektion 5: Erstellen von neuronalen Netzwerk- und logistischen Regressionsmodellen (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)
  In dieser Lektion erstellen Sie mehrere zugehörige Miningmodelle mithilfe der Microsoft Neural Network- und Microsoft Logistic Regression-Algorithmen. Sie erfahren zudem, wie Sie mithilfe von Datenquellensichten Daten untersuchen, die den Modellen zugrunde liegen.

Anforderungen

Stellen Sie sicher, dass Folgendes installiert ist:

• Microsoft SQL Server 2008 R2

• Microsoft SQL Server Analysis Services

• SQL Server mit der AdventureWorksDW2008R2-Datenbank.

Aus Sicherheitsgründen werden die Beispieldatenbanken standardmäßig nicht installiert. Um die offiziellen Beispieldatenbanken für Microsoft SQL Server zu installieren, rufen Sie die Seite Microsoft SQL Sample Databases auf, und wählen Sie SQL Server 2008R2 aus.

Hinweis
Wenn Sie ein Lernprogramm durcharbeiten, können Sie mühelos zwischen den einzelnen Schritten navigieren, indem Sie die Schaltflächen Nächstes Thema und Vorheriges Thema zur Symbolleiste der Dokumentanzeige hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Erweitern der Hilfe um die Schaltflächen Weiter und Zurück.

Siehe auch

Aufgaben

Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen

Konzepte

Bike Buyer-Lernprogramm zur DMX-Abfragesprache

Market Basket DMX-Lernprogramm