第 2 课：生成预测方案（数据挖掘中级教程）
作为 Adventure Works Cycles 的销售分析师，你被要求预测下一年的产品销售情况。 特别是已要求您比较不同区域和产品线的预测值。 此外，您还需要确定不同产品的销售量在一年中的不同时间是否有变化。
为了找到所需的信息，在本课程中您将按三个区域汇总公司每月的销售数据：欧洲、北美洲和太平洋地区。
完成本课程中的任务之后，您便能回答下列问题：
不同型号自行车的销售量如何随时间变化？
这三个区域的销售模式之间是否存在差异？
我们能预测销售旺季吗？
本课程可以分两部分完成：
第一部分引入如何创建和使用时序模型的基本知识。
第二部分将指导您基于所有区域创建常规时序模型。 可以使用此常规模型进行 交叉预测。
若要完成下面列出的本课程中的任务，你将使用第 1 课：创建中间数据挖掘解决方案 (中间数据挖掘教程) 中创建的 AdventureWorksDW2012 数据源。
警告
Adventure Works Cycles 示例数据库中的日期已针对此版本进行了更新。 如果使用早期版本的 Adventure Works Cycles，则可以按照以下步骤生成模型，但可能会看到不同的结果。
创建简单预测模型
创建用于交叉预测的常规预测模型
课程中的下一个任务
为 Forecasting 添加数据源视图（数据挖掘中级教程）
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第 2 课：预测方案（数据挖掘中级教程）
第 5 课：生成神经网络模型和逻辑回归模型（数据挖掘中级教程）