Lição 2: Criando um cenário de previsão (Tutorial de mineração de dados 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 foi solicitado a comparar previsões para as diferentes regiões e linhas de produtos. Além disso, você foi solicitado a determinar se as vendas de produtos diferentes variam dependendo da época do ano.

Para encontrar as informações solicitadas, nesta lição você resumirá os dados de vendas da empresa no nível mensal e também resumirá os números de vendas por três regiões: Europa, América do Norte e Pacífico.

Depois de concluir as tarefas nesta lição, você poderá responder às seguintes perguntas:

Como as vendas de diferentes modelos de bicicleta mudam ao longo do tempo?
Há diferenças entre os padrões de vendas nas três regiões?
Podemos prever picos de vendas?

A lição pode ser concluída em duas partes:

A primeira parte apresenta os conceitos básicos de como criar e usar um modelo de série temporal.
A Parte Dois orienta você pela criação de um modelo de série temporal geral, com base 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 de mineração de dados intermediário).

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