Mejoras en la minería de datos (SSAS)
Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) incluye las siguientes mejoras y nuevas características de minería de datos.
Algoritmo Bayes naive de Microsoft
El algoritmo Bayes naive de Microsoft es un algoritmo de clasificación que se crea rápidamente y que funciona bien para el modelado de predicción. Este algoritmo constituye una buena opción para explorar los datos entre las columnas de entrada y las columnas de predicción, así como para descubrir las relaciones entre estas columnas. Para obtener más información, vea Algoritmo Bayes naive de Microsoft.
Algoritmo de asociación de Microsoft
El algoritmo de asociación de Microsoft crea reglas que describen qué elementos tienen más posibilidades de aparecer juntos en una transacción. Puede utilizar estas reglas para adelantar la presencia de un elemento según la presencia de otros elementos en una transacción. Para obtener más información, vea Algoritmo de asociación de Microsoft.
Algoritmo de clústeres de secuencia de Microsoft
El algoritmo de clústeres de secuencia de Microsoft, una combinación de análisis de secuencia y agrupación en clúster, identifica los clústeres de eventos ordenados de forma similar de una secuencia. Puede utilizar los clústeres para predecir el posible orden de los eventos de una secuencia según una serie de características conocidas. Para obtener más información, vea Algoritmo de clústeres de secuencia de Microsoft.
Algoritmo de serie temporal de Microsoft
El algoritmo de serie temporal de Microsoft utiliza la regresión lineal para que el árbol de decisión analice datos relacionados con tiempo, como las ventas mensuales o los beneficios anuales. Puede utilizar los patrones que descubre el algoritmo para predecir valores de estadios temporales futuros. Para obtener más información, vea Algoritmo de serie temporal de Microsoft.
Algoritmo de red neuronal de Microsoft
El algoritmo de red neuronal de Microsoft crea modelos de minería de datos de clasificación y regresión al construir una red perceptrón multicapa de neuronas, con lo que ayuda a los modelos no lineales cuya derivación resulta demasiado compleja gracias al uso de otros algoritmos. Para obtener más información, vea Algoritmo de red neuronal de Microsoft (SSAS).
Algoritmo de regresión logística de Microsoft
El algoritmo de regresión logística de Microsoft ayuda a la regresión logística para proporcionar más flexibilidad empresarial. Para obtener más información, vea Algoritmo de regresión logística de Microsoft.
Mejoras en el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft
Es posible utilizar el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft con un atributo continuo, por ejemplo el tiempo, como una columna de predicción. Para obtener más información, vea Algoritmo de árboles de decisión de Microsoft.
Algoritmo de regresión lineal de Microsoft
El algoritmo de regresión lineal de Microsoft ayuda a la regresión lineal para proporcionar más flexibilidad empresarial. Para obtener más información, vea Algoritmo de regresión lineal de Microsoft.
Asistente para modelo de minería de datos
El Asistente para minería de datos define una estructura y un modelo de minería de datos para un proyecto de Analysis Services. Puede utilizar este asistente para crear nuevas estructuras de minería de datos basándose en datos relacionales o multidimensionales que se pueden modificar posteriormente mediante el Diseñador de minería de datos. Para obtener más información, vea Asistente para minería de datos.
Diseñador de minería de datos
Puede utilizar el Diseñador de minería de datos de Business Intelligence Development Studio para modificar la estructura de minería de datos y cualquier modelo de minería de datos definido en el Asistente para minería de datos. También puede utilizar el Diseñador de minería de datos para crear modelos de minería de datos adicionales basados en la estructura de minería de datos, así como explorar los modelos existentes mediante visores a fin de comparar modelos y elaborar predicciones basadas en los modelos de minería de datos. Para obtener más información, vea Diseñador de minería de datos.
Compatibilidad de SQL Server Integration Services
En Microsoft SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) se han agregado algunas tareas que se pueden utilizar para crear una solución completa de minería de datos. Mediante las transformaciones de Integration Services, es posible modificar los datos antes de crear un modelo de minería de datos y ejecutar consultas de predicción en modelos de minería de datos existentes.
Vea también
Otros recursos
Mejoras de Analysis Services (SSAS)