Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene (Analysis Services - Data Mining)
Microsoft Analysis Services stellt eine integrierte Umgebung für das Erstellen von Data Mining-Modellen sowie für das Arbeiten mit diesen Modellen bereit. Sie können ohne Weiteres eine Bindung an Datenquellen herstellen, mehrere Modelle für die gleichen Daten erstellen und testen und Modelle für Vorhersageanalysen bereitstellen.
Im Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen haben Sie gelernt, mit SQL Server-Datentools (SSDT) eine Data Mining-Lösung zu erstellen. Außerdem haben Sie drei Modelle für eine Targeted Mailing-Kampagne erstellt, um das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren und potenzielle Kunden anzusprechen.
Das Lernprogramm für Fortgeschrittene baut auf diesen Erfahrungen auf. Ferner werden mehrere neue Szenarien, einschließlich allgemeiner Geschäftsanforderungen wie Forecasting und Market Basket-Analysen, vorgestellt. Sie lernen, ein Zeitreihenmodell, ein Zuordnungsmodell sowie ein Sequenzclustermodell zu erstellen. Schließlich erfahren Sie, wie Sie mit einem neuronalen Netzwerk Korrelationen in Daten untersuchen und mithilfe der logistischen Regression Vorhersagen treffen.
Die Lektionen sind unabhängig voneinander und können separat abgeschlossen werden.
Für das folgende Lernprogramm sollten Sie mit den Data Mining-Tools sowie den Miningmodell-Viewern vertraut sein, die im Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen vorgestellt wurden.
In allen Szenarien wird die AdventureWorksDW2012 -Datenquelle verwendet. Sie erstellen jedoch verschiedene Datenquellensichten für verschiedene Szenarien. Sie können die Lektionen in beliebiger Reihenfolge absolvieren; die Datenquelle muss allerdings zuerst erstellt werden.
Lektionsszenarien
Nachdem Sie sich erfolgreich mit der Targeted Mailing-Kampagne beschäftigt haben, wurden Sie gebeten, Ihre Data Mining-Kenntnisse in die Entwicklung mehrerer neuer Modelle für die Unternehmensplanung einfließen zu lassen. Dabei handelt es sich um die folgenden Aufgaben:
Planungserstellung: Sie erstellen ein Zeitreihen-Modell, um die Verkäufe von Produkten in unterschiedlichen Regionen der Welt vorherzusagen. Sie entwickeln einzelne Modelle für jede Region und erfahren, wie Kreuzvorhersagen erstellt werden.
Warenkorbanalyse: Sie erstellen ein Zuordnungsmodell, um Gruppierungen von Produkten zu analysieren, die bei Besuchen der Adventure Works Cycles-E-Commerce-Website gekauft werden. Auf Grundlage dieses Market Basket-Modells können Sie Kunden Produkte empfehlen.
Sequenzanalyse: Sie erstellen ein Sequenzclustermodell, um die Reihenfolge zu analysieren, in der Kunden Produkte kaufen. Auf Grundlage dieses Modells können Sie Änderungen im Websitedesign vornehmen oder neue Produkte anbieten.
Faktorenanalyse: Sie untersuchen die möglichen Ursachen schlechter Dienstqualität in Callcenterdaten mithilfe eines neuronalen Netzwerk-Modells. Basierend auf den Erkenntnissen aus dem vorläufigen Modell erstellen Sie ein logistisches Regressionsmodell, um mögliche Strategien zum Verbessern der Kundenerfahrung vorherzusagen.
Lernziele
In diesem Lernprogramm erfahren Sie, wie Sie verschiedene Typen von Data Mining-Algorithmen anlegen und mit diesen arbeiten. Dieses Lernprogramm ist in die vier folgenden Lektionen aufgeteilt:
Lektion 1: Erstellen der Data Mining-Lösung für Fortgeschrittene (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)
In dieser Lektion erstellen Sie ein neues Projekt auf Basis der AdventureWorksDW2012 -Datenbank zur Unterstützung mehrerer neuer Datenquellensichten und zahlreicher weiterer Miningmodelle.Lektion 2: Erstellen eines Planungserstellungsszenarios (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)
In dieser Lektion erfahren Sie, wie Sie ein Miningmodell anlegen, das in einem Forecastingszenario verwendet werden kann. Sie erlernen, wie Sie Miningmodelle prüfen, die mit dem Microsoft Time Series-Algorithmus erstellt wurden.Zunächst erstellen Sie Modelle für einzelne Regionen und anschließend ein allgemeines Modell für Kreuzvorhersagen.
Lektion 3: Erstellen eines Warenkorbszenarios (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)
In dieser Lektion fügen Sie eine neue Datenquellensicht hinzu und lernen, mit geschachtelten Tabellen und geschachtelten Schlüsseln zu arbeiten. Auf der Grundlage dieser Daten legen Sie ein Miningmodell an, das in einem Market Basket-Szenario verwendet werden kann. Sie erlernen, wie Sie Miningmodelle prüfen, die mit dem Microsoft Association-Algorithmus erstellt wurden.Lektion 4: Erstellen eines Sequenzclusterszenarios (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)
In dieser Lektion lernen Sie, ein Miningmodell anzulegen, das in einem Sequenzclusterszenario verwendet werden kann. Sie lernen, wie Sie Miningmodelle prüfen, die mit dem Microsoft Sequence Clustering-Algorithmus erstellt wurden.Lektion 5: Erstellen von neuronalen Netzwerk- und logistischen Regressionsmodellen (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)
In dieser Lektion erstellen Sie mehrere zugehörige Miningmodelle mithilfe der Microsoft Neural Network- und Microsoft Logistic Regression-Algorithmen. Sie erfahren zudem, wie Sie mithilfe von Datenquellensichten Daten untersuchen, die den Modellen zugrunde liegen.
Anforderungen
Stellen Sie sicher, dass Folgendes installiert ist:
Microsoft SQL Server 2012
Microsoft SQL Server Analysis Services
SQL Server mit der AdventureWorksDW2012 -Datenbank.
Aus Sicherheitsgründen werden die Beispieldatenbanken standardmäßig nicht installiert. Um die offizielle Datenbank für Microsoft SQL Server zu installieren, rufen Sie die Seite Microsoft SQL-Beispieldatenbanken auf, und wählen Sie die gewünschte Version der Beispieldatenbank aus.
Siehe auch
Aufgaben
Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen