Veri madenciliği öğreticiler Orta (Analysis Services - veri madenciliği)
Microsoft Analysis Services oluşturma ve veri madenciliği modelleri ile çalışmak için tümleşik bir ortam sağlar.Kolayca veri kaynaklarına bağlanmak, oluşturmak ve aynı verileri birden fazla modeli sınama ve modelleri kullanılmak üzere öngörü Çözümlemesi'ni dağıtmak.
Temel data mining öğretici'de, öğrendiniz Business Intelligence Development Studio bir veri madenciliği oluşturmak için çözüm ve müşterinin satın alma davranışı çözümlemek için ve potansiyel alıcıların yönlendirilmesi için hedeflenen posta kampanya desteklemek için üç model yerleşik.
Bu öğreticide, veri madenciliği araçları ve temel veri madenciliği öğretici sunulan araştırma modeli görüntüleyiciler olması beklenir.Ara bu öğreticide bu deneyimi oluşturur ve tahmini ve Pazar sepeti çözümlemesi dahil olmak üzere, birkaç yeni senaryolar açıklanır.Bu öğreticide, bir saat serisi modeli, bir ilişkilendirme modelini ve bir sıra küme modeli öğreneceksiniz.Ayrıca, bir modeline nasıl iç içe geçmiş tablolar ve filtreler iç içe geçmiş tablolar oluşturmak nasıl öğreneceksiniz.
Tüm senaryolarda AdventureWorksDW2008 verileri kullanmak kaynak, ancak farklı verileri oluşturacaktır kaynak farklı senaryoları için görünümler.Verileri oluşturduğunuz sürece herhangi bir sırada dersleri yapın kaynak ilk.
Dersleri bağımsızdır ve ayrı olarak tamamlanabilir.
Dersin senaryoları
Eğitim alarak başarınızı sonra hedeflenen posta kampanya ile, iş planlamasında kullanmak için birkaç yeni modelleri geliştirmek için veri madenciliği bilginizi uygulamak istediniz.Bu, aşağıdaki yeni model türleri şunlardır:
Dünyanın farklı bölgelerdeki ürünler satışlarını tahmin etmek için saat serisi modeli.Her bölge için ayrı ayrı modelleri ve geçici olarak tahmin için kullanılan genel bir modeli geliştirmeniz.
Gruplandırmalar için yapılan ziyaretler sırasında satın alınan ürünlerin çözümlenecek ilişkilendirme modelini, Adventure Works Cycles e-ticaret sitesi. Bu piyasa sepeti modeline bağlı olarak, ürünleri müşterilerine önerilir.
Müşterilerin ürünlerini satın alma siparişi çözümlenecek model, kümeleme sırası.Bu modeline bağlı olarak, yeni ürün teklifleri ya da Web sitesi tasarım değişiklikleri planlayabilirsiniz.
Öğrenecekleriniz
Bu öğreticinin nasıl oluşturulacağı ve çeşitli veri madenciliği algoritmaları iş öğretir.Bu öğreticide, ayrıca aşağıdaki kavramlarını tanıtır:
Iç içe geçmiş tablolar modelleri oluşturmak için kullanma
Bir iç içe geçmiş tablo anahtar, saat serisi anahtarının veya sıralama anahtar seçme
Iç içe geçmiş tablolar modelleri oluştururken, süzme veya Öngörüler yapma
Bir model desteklemek için yeterli veri olup olmadığını belirleme
Genel model oluşturma ve bunu birden fazla veri kümesi için uygulama
Bu öğretici aşağıdaki dersleri ayrılmıştır:
Ders 1: Orta veri madenciliği çözümü (ara) veri madenciliği Öğreticisi) oluşturma
Bu derste, birkaç yeni veri kaynaklarını görünümler ve çok daha fazla madenciliği modelleri desteklemek için AdventureWorksDW 2008 veritabanı üzerinde yeni bir proje oluşturur.Ders 2: Bir tahmin senaryosu (ara) veri madenciliği Öğreticisi) oluşturma
Bu derste, oluşturacağınız bir araştırma modeli bir tahmin senaryonun parçası olarak kullanılabilir.Ayrıca, madenciliği modelleri ile oluşturulan inceleyeceksiniz Microsoft saat serisi algoritması.Belirli bölgeler için modelleri oluşturun ve sonra geçici olarak tahmin için kullanılan genel bir model oluşturmak.
Ders 3: Bir (ara) veri madenciliği Öğreticisi) Pazar Basket senaryo oluşturma
Bu derste, yeni bir veri kaynağı görünümü ekleyin ve iç içe geçmiş tablolar ve anahtarlar ile çalışma hakkında bilgi edinin.Bu verilere dayanarak, sizin oluşturacak bir araştırma modeli bir pazarda sepeti senaryonun parçası olarak kullanılabilir.Ayrıca, madenciliği modelleri ile oluşturulan inceleyeceksiniz Microsoft Ilişki algoritması.Ders 4: Senaryo (Orta veri madenciliği Öğreticisi) kümeleme bir sıra oluşturma
Bu derste, oluşturacağınız bir araştırma modeli senaryosu kümeleme sırasının bir parçası olarak kullanılabilir.Ayrıca madenciliği modelleri ile oluşturulan keşfetmeye öğreneceksiniz Microsoft Sıra kümeleme algoritması.Ders 5: Neural ağ ve Logistic regresyon modelleri (Ara veri madenciliği Öğreticisi)
Bu derste, bir müşteri memnuniyetini artırmak için bir çağrı merkezinin verilerini analiz eder.Kullanacağınız Microsoft verileri ve içindeki eğilimleri anlamanıza yardımcı olacak bir araştırma modeli oluşturmak için neural ağ algoritması. Ayrıca, iş planlamasında kullanılan Öngörüler yapmak için bir logistic regresyon modeline oluşturacaksınız.
Gereksinimler
Aşağıdaki yüklü olduğundan emin olun:
Microsoft SQL Server 2008
Microsoft SQL Server Analysis Services
SQL Server ile AdventureWorks DW2008 veritabanıdır.
Varsayılan olarak, örnek veritabanları, güvenliği artırmak için yüklü değil.To install the official databases for Microsoft SQL Server, visit the Microsoft SQL Sample Databases page and select AdventureWorksDW2008.
Not
Öğretici bir program çalışırken size eklerseniz adımlar arasında ileri ve geri taşımak daha kolay gelebilir Sonraki konu and Önceki konu düğmeleri belge Görüntüleyicisi araç.Daha fazla bilgi için bkz:Yardım için sonraki ve önceki düğme ekleme.
See Also