Tutorial de mineração de dados intermediário (Analysis Services – Mineração de dados)
O Microsoft Analysis Services proporciona um ambiente integrado para criação e trabalho com modelos de mineração de dados. Você pode se associar com facilidade a fontes de dados, criar e testar vários modelos com os mesmos dados e implantar modelos a serem usados na análise de previsão.
No tutorial básico de mineração de dados, você aprendeu a usar o SSDT (SQL Server Data Tools) para criar uma solução de data mining e construiu três modelos para dar suporte a uma campanha de mala direta para análise de comportamento de compra de clientes e para atingir compradores potenciais.
Esse tutorial intermediário desenvolve essa experiência e apresenta diversos cenários novos, inclusive requisitos de negócios comuns como a previsão e a análise de cesta de compras. Você aprenderá a criar um modelo de série temporal, um modelo de associação e um modelo de clustering de sequência. Finalmente, você aprenderá a usar a rede neural para explorar correlações em dados e a usar a regressão logística para previsões.
As lições são independentes e podem ser concluídas separadamente.
Para concluir os tutoriais a seguir, você deve estar familiarizado com as ferramentas de mineração de dados e os visualizadores de modelo de mineração apresentados no Tutorial de mineração de dados básico.
Todos os cenários usam a fonte de dados AdventureWorksDW2012 , mas você criará exibições da fonte de dados diferentes para cenários diferentes. Você poderá fazer as lições em qualquer ordem, desde que crie a fonte de dados primeiro.
Cenários das lições
Depois do seu sucesso com a campanha de mala direta, será preciso aplicar o seu conhecimento de mineração de dados no desenvolvimento de vários novos modelos a serem usados no planejamento comercial. As seguintes tarefas estão incluídas:
Previsão: Você criará um modelo de série temporal, para prever as vendas de produtos em diferentes regiões do mundo. Você desenvolverá modelos individuais para cada região e aprenderá a usar a previsão cruzada.
Análise da cesta de compras: Você criará um modelo de associação, para analisar agrupamentos de produtos comprados durante visitas ao site de comércio eletrônico do Ciclos da Adventure Works. Com base nesse modelo de cesta de compras, você pode recomendar produtos aos clientes.
Análise de sequência: Você cria um modelo de clustering de sequências, para analisar a ordem em que os clientes compram produtos. Com base nesse modelo, é possível planejar alterações no design do site ou novas ofertas de produtos.
Análise fatorial: Você usa um modelo de rede neural para explorar as possíveis causas da baixa qualidade do serviço em dados de call center. Com base nas ideias do modelo preliminar, você criará um modelo de regressão logística para prever estratégias para melhorar a experiência do cliente.
O que você aprenderá
Este tutorial ensina como criar e trabalhar com vários tipos de algoritmos de mineração de dados. Este tutorial se divide nas seguintes lições:
Lição 1: Criando a solução intermediária de data mining (Tutorial de data mining intermediário)
Nesta lição, você criará um novo projeto com base no banco de dados AdventureWorksDW2012 para dar suporte a várias exibições da fonte de dados e muitos outros modelos de mineração.Lição 2: Criando um cenário de previsão (Tutorial de data mining intermediário)
Nesta lição, você criará um modelo de mineração que pode ser usado como parte de um cenário de previsão. Você também vai explorar modelos de mineração criados com o algoritmo Microsoft Time Series.Você desenvolverá modelos para regiões individuais e criará um modelo geral a ser usado para previsão cruzada.
Lição 3: Criando um cenário de cesta de compras (Tutorial de mineração de dados intermediário)
Nesta lição, você adicionará uma nova exibição da fonte de dados e aprenderá a trabalhar com tabelas aninhadas e com chaves. Com base nesses dados, criará um modelo de mineração que poderá ser usado como parte de um cenário de cesta de compras. Você também vai explorar modelos de mineração criados com o algoritmo Microsoft Association.Lição 4: Criando um cenário de clustering de sequências (Tutorial de mineração de dados intermediário)
Nesta lição, você criará um modelo de mineração que poderá ser usado como parte de um cenário de clustering de sequências. Você também aprenderá a explorar modelos de mineração criados com o algoritmo Microsoft Sequence Clustering.Lição 5: Criando modelos de rede neural e de regressão logística (Tutorial de mineração de dados intermediário)
Nesta lição, você criará vários modelos de mineração relacionados, usando os algoritmos Rede Neural da Microsoft e Regressão Logística da Microsoft. Você também aprenderá a trabalhar com exibições da fontes de dados e explorar dados subjacentes aos modelos.
Requisitos
Verifique se os seguintes itens estão instalados:
Microsoft SQL Server 2012
Microsoft SQL Server Analysis Services
SQL Server com o banco de dados do AdventureWorksDW2012 .
Por padrão, e para reforçar a segurança, os bancos de dados de exemplo não são instalados. Para instalar os bancos de dados oficiais do Microsoft SQL Server, visite a página Banco de dados de exemplo do Microsoft SQL e selecione a versão apropriada do banco de dados de exemplo.
Consulte também
Tarefas
Tutorial de mineração de dados básico