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Lição 2: Criando um cenário de previsão (Tutorial de data mining intermediário)

Como analista de vendas da Adventure Works Cycles, você foi solicitado a prever as vendas de produtos para o próximo ano. Em particular, você deverá comparar previsões para regiões e linhas de produto diferentes. Adicionalmente, foi pedido que você determinasse se há variação nas vendas de produtos diferentes, dependendo da época do ano.

Para localizar as informações solicitadas, nesta lição você resumirá os dados de vendas da empresa, mês a mês, e também resumirá os valores de vendas por três regiões: Europa, América do Norte e Pacífico.

Depois que completar as tarefas desta lição, você estará apto a responder às seguintes perguntas:

  • Como as vendas de diferentes modelos de bicicleta mudam ao longo do tempo?

  • Há diferenças entre os padrões para vendas nas três regiões?

  • Podemos prever picos de vendas?

A lição pode ser concluída em duas partes:

  • A parte Um apresenta os fundamentos de como criar e usar um modelo de série temporal.

  • A Parte Dois orienta você na criação de um modelo de série temporal geral, baseado em todas as regiões. Você pode usar esse modelo geral para previsão cruzada.

Para concluir as tarefas desta lição, que estão listadas abaixo, você usará a fonte de dados AdventureWorksDW2012 que você criou na Lição 1: Criando a Solução intermediária de mineração de dados (Tutorial intermediário de mineração de dados).

Aviso

As datas no banco de dados de exemplo do Adventure Works Cycles foram atualizadas para esta versão. Se você usar uma versão anterior do Adventure Works Cycles, poderá criar o modelo seguindo estas etapas, mas poderá ver resultados diferentes.

Criando um modelo de previsão simples

Criando um modelo de previsão geral para previsão cruzada

Próxima tarefa da lição

Adicionando uma exibição da fonte de dados para previsão (Tutorial de mineração de dados intermediário)

Compreendendo os requisitos para um modelo de série temporal (Tutorial de mineração de dados intermediário)

Todas as lições

Lição 1: Criando a solução intermediária de data mining (Tutorial de data mining intermediário)

Lição 2: Cenário de previsão (tutorial de data mining intermediário)

Lição 3: Criando um cenário de cesta de compras (Tutorial de mineração de dados intermediário)

Lição 4: Criando um cenário de clustering de sequências (Tutorial de mineração de dados intermediário)

Lição 5: Criando modelos de rede neural e de regressão logística (Tutorial de mineração de dados intermediário)

Consulte Também

Tutorial de mineração de dados básico
Tutorial de mineração de dados intermediário (Analysis Services – Mineração de dados)
Algoritmo MTS