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Leçon 2 : génération d'un scénario de prévision (Didacticiel intermédiaire sur l'exploration de données)

En tant qu’analyste des ventes pour Adventure Works Cycles, il vous a été demandé de prévoir les ventes de produits pour l’année à venir. Plus précisément, vous devez comparer les estimations entre les différentes régions et les différentes gammes de produits. Vous devez, de plus, déterminer si les ventes des différents produits varient en fonction de la période de l'année.

Afin de rechercher les informations demandées, vous allez, au cours de cette leçon, faire un récapitulatif des ventes de l'entreprise au niveau mensuel et synthétiser les chiffres des ventes en fonction de trois régions : Europe, Amérique du Nord et Pacifique.

Une fois les tâches de cette leçon terminées, vous serez en mesure de répondre aux questions suivantes :

  • Comment les ventes de différents modèles de vélos varient-elles au fil du temps ?

  • Existe-t-il des différences entre les modèles des ventes dans les trois régions ?

  • Est-il possible de prédire des pics dans les ventes ?

La leçon peut être effectuée en deux parties :

  • La première partie présente la création et l'utilisation de base d'un modèle de série chronologique.

  • La deuxième partie vous guide tout au long de la création d'un modèle de série chronologique, basé sur toutes les régions. Utilisez ce modèle général pour une prédiction croisée.

Pour effectuer les tâches de cette leçon, qui sont répertoriées ci-dessous, vous allez utiliser la source de données AdventureWorksDW2012 que vous avez créée dans La leçon 1 : Création de la solution d’exploration de données intermédiaire (didacticiel d’exploration de données intermédiaire).

Avertissement

Les dates de l’exemple de base de données Adventure Works Cycles ont été mises à jour pour cette version. Si vous utilisez une version antérieure d’Adventure Works Cycles, vous pouvez générer le modèle en suivant ces étapes, mais vous pouvez voir des résultats différents.

Création d'un modèle de prévision simple

Création d'un modèle de prévision général pour la prédiction croisée

Tâche suivante de la leçon

Ajout d'une vue de source de données à des fins de prévision (Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire)

Spécifications pour un modèle de série chronologique (Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire)

Toutes les leçons

Leçon 1 : création de la solution intermédiaire d'exploration de données (Didacticiel intermédiaire sur l'exploration des données)

Leçon 2 : Scénario de prévision (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

Leçon 3 : Génération d'un scénario de panier d'achat (Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire)

Leçon 4 : Génération d'un scénario Sequence Clustering (Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire)

Leçon 5 : Génération de modèles de réseau neuronal et de régression logistique (Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire)

Voir aussi

Didacticiel d’exploration de données de base
Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire (Analysis Services - Exploration de données)
Algorithme MTS (Microsoft Time Series)