Руководство по промежуточному интеллектуальному анализу данных (Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)

Службы Microsoft Analysis Services предоставляют интегрированную среду для создания и работы с моделями интеллектуального анализа данных. Вы можете легко привязаться к источникам данных, создавать и тестировать несколько моделей на одних и том же данных, а также развертывать модели для использования в прогнозном анализе.

В учебнике по интеллектуальному анализу данных уровня "Базовый" вы узнали, как использовать SQL Server Data Tools (SSDT) для создания решения интеллектуального анализа данных, и вы создали три модели для поддержки целевой кампании по отправке почты для анализа поведения покупки клиентов и для целевых потенциальных покупателей.

Это промежуточное руководство основывается на этом опыте и представляет несколько новых сценариев, включая распространенные бизнес-требования, такие как прогнозирование и анализ корзины рынка. Вы узнаете, как создать модель временных рядов, модель сопоставления и модель кластеризации последовательностей. Наконец, вы узнаете, как использовать нейронную сеть для изучения корреляций в данных и использования логистической регрессии для прогнозирования.

Уроки независимы и могут быть завершены отдельно.

Чтобы закончить текущие учебные пособия, вам следует ознакомиться с инструментами интеллектуального анализа данных и средствами просмотра моделей, представленными в руководстве по базовому интеллектуальному анализу данных.

Все сценарии используют источник данных AdventureWorksDW2012 , но вы создадите различные представления источников данных для различных сценариев. Вы можете выполнить уроки в любом порядке, если сначала создадите источник данных.

Сценарии занятий

После успешного выполнения целевой кампании рассылки вам было предложено применить знания интеллектуального анализа данных для разработки нескольких новых моделей для использования в бизнес-планировании. К ним относятся следующие задачи:

• Прогнозирование: Вы создадите модель временных рядов для прогнозирования продаж продуктов в разных регионах по всему миру. Вы разрабатываете отдельные модели для каждого региона и узнаете, как использовать перекрестное прогнозирование.

• Анализ корзины рынка: Вы создадите модель сопоставления для анализа групп продуктов, приобретенных во время посещения сайта e-commerce Adventure Works Cycles. На основе этой модели корзины рынка вы можете рекомендовать продукты клиентам.

• Анализ последовательности: Вы создаете модель кластеризации последовательностей, чтобы проанализировать порядок, в котором клиенты покупают продукты. На основе этой модели можно запланировать изменения в дизайне веб-сайта или новых предложениях продуктов.

• Анализ факторов: Модель нейронной сети используется для изучения возможных причин плохого качества обслуживания в данных центра обработки вызовов. На основе аналитических сведений из предварительной модели вы создадите модель логистической регрессии для прогнозирования стратегий улучшения взаимодействия с клиентами.

Чему вы научитесь

В этом руководстве описано, как создавать и работать с несколькими типами алгоритмов интеллектуального анализа данных. Это руководство разделено на следующие уроки:

Урок 1. Создание решения промежуточного интеллектуального анализа данных (учебник по промежуточному интеллектуальному анализу данных)
На этом уроке вы создадите новый проект на основе базы данных AdventureWorksDW2012 для поддержки нескольких новых представлений источников данных и множества других моделей интеллектуального анализа данных.

Урок 2. Создание сценария прогнозирования (учебник по интеллектуальному анализу данных промежуточного уровня)
На этом занятии вы создадите модель добычи данных, которая может использоваться в сценариях прогнозирования. Вы также изучите модели майнинга, созданные с помощью алгоритма временных рядов Microsoft.

Вы создадите модели для отдельных регионов, а затем создадите общую модель, которую можно использовать для перекрестного прогнозирования.

Урок 3: Создание сценария покупательской корзины (учебник по интеллектуальному анализу данных для среднего уровня)
На этом занятии вы добавите новое представление источника данных и узнаете, как работать с вложенными таблицами и ключами. На основе этих данных вы создадите модель интеллектуального анализа данных, которая может использоваться в рамках сценария корзины рынка. Вы также изучите модели майнинга, созданные с помощью алгоритма ассоциации Microsoft.

Урок 4. Создание сценария кластеризации последовательностей (учебник по интеллектуальному анализу промежуточных данных)
На этом занятии вы создадите модель майнинга данных, которую можно использовать в сценарии кластеризации последовательностей. Вы также узнаете, как изучить модели интеллектуального анализа данных, созданные с помощью алгоритма кластеризации последовательностей Майкрософт.

Урок 5. Создание моделей нейронной сети и логистической регрессии (учебник по интеллектуальному анализу промежуточных данных)
На этом занятии вы создадите несколько связанных моделей интеллектуального анализа данных с помощью алгоритмов нейронной сети Майкрософт и логистической регрессии Майкрософт. Вы также узнаете, как работать с представлениями источников данных для изучения данных, лежащих в основе моделей.

Требования

Убедитесь, что установлены следующие компоненты:

• Microsoft SQL Server 2014

• Microsoft SQL Server Analysis Services

• SQL Server с базой данных AdventureWorksDW2012 .

По умолчанию образцы баз данных не устанавливаются для повышения безопасности. Чтобы установить официальные базы данных для Microsoft SQL Server, перейдите на страницу примеров баз данных Microsoft SQL и выберите соответствующую версию образца базы данных.

См. также

Учебник по интеллектуальному анализу данных
Учебник DMX для покупателей велосипедов
Руководство по DMX для анализа корзины рынка