Criando um modelo de mineração de dados

A modelagem de dados é a etapa da mineração de dados em que você cria padrões e tendências aplicando algoritmos aos dados. Posteriormente, você pode usar esses padrões para análise ou para fazer previsões.

Os Suplementos de Mineração de Dados do Office dão suporte à mineração de dados por meio de assistentes que facilitam a criação de modelos. Os assistentes analisam os dados, identificam correlações, calculam a significância estatística de todas as variáveis e selecionam automaticamente o melhor modelo.

Embora essa funcionalidade seja tão poderosa quanto as ferramentas de mineração de dados fornecidas pelo SQL Server Analysis Services e pelo SQL Server Data Tools (SSDT), a combinação de assistentes e a interface familiar do Excel facilita a criação, modificação e uso da mineração de dados.

Avançado (Mineração de Dados)

Os assistentes avançados permitem que você crie novos modelos de mineração de dados, com base em dados armazenados no Excel, usando um dos algoritmos de mineração de dados no SQL Server Analysis Services.

Criar estrutura de mineração

O assistente Criar Estrutura de Mineração ajuda você a criar uma nova estrutura de mineração de dados, que você pode usar como base para vários modelos de mineração. O assistente oferece a opção de reservar uma parte dos dados a serem usados como um conjunto de testes, para que você possa avaliar todos os modelos que usam os mesmos dados de acordo com um padrão de teste consistente.

Criar estrutura de mineração (suplementos de mineração de dados do SQL Server)

Adicionar modelo à estrutura

O assistente Adicionar Modelo à Estrutura permite que você escolha uma estrutura de mineração de dados existente e crie um novo modelo de mineração de dados para ele. Você pode adicionar vários modelos de mineração a uma estrutura, alterar os parâmetros ou escolher algoritmos de mineração de dados diferentes e personalizar a saída.

Adicionar modelo à estrutura (suplementos de mineração de dados para Excel)

Analisar os principais influenciadores (Analisar)

Você escolhe uma coluna ou valor de saída de interesse e, em seguida, o algoritmo analisa todos os dados de entrada para identificar os fatores que têm mais influência sobre o destino. Opcionalmente, você pode criar um relatório que compare dois valores, para que você possa ver como os influenciadores mudam.

A ferramenta Analisar Principais Influenciadores usa o algoritmo Microsoft Naïve Bayes.

Analisar os principais influenciadores (Ferramentas de Análise de Tabela para Excel)

Associado (Mineração de Dados)

O Assistente Associação cria um modelo de associação que detecta associações entre itens que aparecem em várias transações: por exemplo, na análise de cesta de compras.

Assistente de Associação (Cliente de Mineração de Dados para Excel)

Classificar (Mineração de Dados)

O Assistente de Classificação desenvolve um modelo de classificação que analisa os fatores que contribuíram para um resultado alvo. Você pode usar vários algoritmos com esse assistente, incluindo Árvores de Decisão, Naïve Bayes e Redes Neurais.

Assistente de Classificação (Suplementos de Mineração de Dados para Excel)

Cluster (Mineração de Dados)

O assistente de cluster cria um modelo de clustering que detecta grupos de linhas que compartilham características semelhantes. O clustering (às vezes chamado de segmentação) é uma técnica de aprendizado não supervisionada que é muito útil ao tentar entender padrões e agrupamentos em novos dados.

O algoritmo de clustering da Microsoft dá suporte a várias variedades de clustering K-means e de maximização de expectativa (EM)

Assistente de Cluster (Suplementos de Mineração de Dados para Excel).

Detectar categorias (Analisar)

A ferramenta Detectar Categorias permite adicionar qualquer conjunto de dados e aplicar clustering para localizar agrupamentos de dados. É útil para encontrar semelhanças e para criar grupos para analisar melhor.

A ferramenta Detectar Categorias usa o algoritmo Clustering da Microsoft.

Detectar categorias (Ferramentas de Análise de Tabela para Excel)

Estimativa (Mineração de Dados)

O Assistente de Estimativa cria um modelo de estimativa que extrai padrões de dados e usa os padrões para prever valores numéricos, de data ou hora contínuos. Ele usa o algoritmo Árvores de Decisão da Microsoft.

Assistente de Estimativa (Suplementos de Mineração de Dados para Excel)

Exemplo de Preenchimento (Analisar)

A ferramenta Preencher de Exemplo ajuda você a imputar valores ausentes. Você fornece alguns exemplos de quais devem ser os valores ausentes e a ferramenta cria padrões com base em todos os dados na tabela e, em seguida, recomenda novos valores com base em padrões nos dados.

A ferramenta Preencher do Exemplo usa o algoritmo de regressão logística da Microsoft.

Exemplo de Preenchimento (Ferramentas de Análise de Tabela para Excel)

Previsão (Analisar)

A ferramenta Previsão usa dados que mudam ao longo do tempo e prevê valores futuros.

A ferramenta Previsão usa o algoritmo Microsoft Time Series.

Previsão (Ferramentas de Análise de Tabela para Excel)

Previsão (mineração de dados)

O assistente de previsão cria um modelo de previsão que detecta padrões em uma série de células e, em seguida, prevê valores adicionais.

Assistente de Previsão (Suplementos de Mineração de Dados para Excel)

Realçar exceções (Analisar)

A ferramenta Exceções de Destaque analisa padrões em uma tabela de dados e localiza linhas e valores que não se ajustam ao padrão. Em seguida, você pode revisá-los e corrigi-los e executar novamente o modelo ou sinalizar valores para a ação posterior.

A ferramenta Realçar Exceções usa o algoritmo Clustering da Microsoft.

Destacar Exceções (Ferramentas de Análise de Tabela para Excel)

Calculadora de Previsão (Analisar)

Essa ferramenta cria um modelo que analisa os fatores que levam a resultados de destino e, em seguida, prevê um resultado para qualquer nova entrada, com base em critérios derivados desses padrões Ele também gera uma planilha interativa de tomada de decisão que permite que você marque facilmente novas entradas. Você também pode criar uma versão impressa da planilha de pontuação para uso offline.

A ferramenta Calculadora de Previsão usa o algoritmo regressão logística da Microsoft.

Calculadora de previsão (Ferramentas de Análise de Tabela para Excel)

Cenário: Busca de Meta (Analisar)

Na ferramenta Busca de Metas , você especifica um valor de destino e a ferramenta identifica os fatores subjacentes que devem ser alterados para atender a esse destino. Por exemplo, se você souber que deve aumentar a satisfação de chamadas em 20%, poderá pedir ao modelo para prever os fatores que devem mudar para produzir essa meta.

A ferramenta Busca de Metas usa o algoritmo regressão logística da Microsoft.

detalhes

Cenário de Busca de Metas (Ferramentas de Análise de Tabela para Excel)

Cenário: cenário de What-If (Analisar)

A ferramenta AnáliseWhat-If complementa a ferramenta Busca de Metas. Com essa ferramenta, você inseriu o valor que deseja alterar e o modelo prevê se essa alteração será suficiente para alcançar o resultado desejado. Por exemplo, você pode pedir ao modelo para inferir se a adição de um operador de chamada extra aumentaria a satisfação do cliente em um ponto.

A ferramenta What-If usa o algoritmo regressão logística da Microsoft.

Cenário deWhat-If (Ferramentas de Análise de Tabela para Excel)

Análise da Cesta de Compras (Analisar)

A ferramenta Análise de Cesta de Compras cria grupos de produtos que são frequentemente comprados juntos, para identificar padrões que podem ser usados na venda cruzada ou na venda adicional. Também gera relatórios com base no preço e no custo dos pacotes de produtos relacionados, para auxiliar na tomada de decisões.

Você também pode usar essa ferramenta para eventos que ocorrem frequentemente juntos, fatores que levam a um diagnóstico ou qualquer outro conjunto de possíveis causas e resultados.

A ferramenta Análise de Cesta de Compras usa o algoritmo de associação da Microsoft.

Análise de Cesta de Compras (Ferramentas de Análise de Tabela para Excel)

Consulte Também

Explorando e limpando dados
Validando modelos e usando modelos de previsão (suplementos de mineração de dados para Excel)
Implantando e dimensionando modelos de mineração (suplementos de mineração de dados para Excel)