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Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen

Willkommen beim Microsoft Analysis Services-Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen. Microsoft SQL Server stellt eine integrierte Umgebung für das Erstellen von Data Mining-Modellen und Vorhersagen bereit. In diesem Lernprogramm führen Sie ein Szenario für eine zielgerichtete Mailingkampagne aus, indem Sie Computerlernverfahren verwenden, um das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren und vorherzusagen. Im Lernprogramm wird die Verwendung von drei der wichtigsten Data Mining-Algorithmen veranschaulicht: Clustering, Entscheidungsstrukturen und Naive Bayes. Sie erfahren außerdem, wie Ergebnisse mit den Miningmodell-Viewern analysiert und Vorhersagen und Genauigkeitsdiagramme mit den in Microsoft SQL Server Analysis Services enthaltenen Data Mining-Tools erstellt werden. In allen Beispielen wird das fiktive Unternehmen Adventure Works Cycles verwendet.

Nachdem Sie sich mit den Data Mining-Tools vertraut gemacht haben, empfiehlt es sich, auch das Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene (Analysis Services - Data Mining) auszuführen. In den Lektionen wird die Verwendung von Vorhersagen, Warenkorbanalysen, Zeitreihen, Zuordnungsmodellen, geschachtelten Tabellen und Sequence Clustering veranschaulicht.

In diesem Lernprogramm sind Sie Mitarbeiter von Adventure Works Cycles, der beauftragt wurde, anhand ihrer bisherigen Käufe mehr über die Kunden des Unternehmens zu erfahren und mithilfe dieser historischen Daten Vorhersagen zu treffen, die für das Marketing verwendet werden können. Das Unternehmen hat noch nie zuvor Data Mining ausgeführt. Daher müssen Sie eigens für das Data Mining eine neue Datenbank anlegen und mehrere Data Mining-Modelle einrichten.

In diesem Lernprogramm erfahren Sie, wie Sie verschiedene Typen von Computerlernmethoden entwickeln und verwenden. Sie lernen außerdem, wie Sie eine Kopie eines Miningmodells erstellen und einen Filter auf die Eingabedaten anwenden, um unterschiedliche Ergebnisse zu erhalten. Anschließend können Sie die Ergebnisse beider Modelle mit einem Prognosegütediagramm vergleichen. Zum Schluss rufen Sie mit der Drillthroughfunktion weitere Daten aus der zugrunde liegenden Miningstruktur ab.

Microsoft Analysis Services Data Mining umfasst die folgenden Funktionen, mit denen Sie mehrere Vorhersagemodelle auf einfache Weise entwickeln und vergleichen und anschließend Aktionen basierend auf den Ergebnissen ergreifen können:

  • Zurückhaltungstestsätze – Beim Erstellen einer Miningstruktur können Sie nun die darin enthaltenen Daten in Trainings- und Testsätze aufteilen. Auf diese Weise können Sie Modelle an ähnlichen Datasets testen und die Genauigkeit verwandter Modelle testen.

  • Miningmodellfilter – Sie können nun Filter an ein Miningmodell anfügen und diese beim Trainieren und Testen anwenden. Dies erleichtert die Erstellung verwandter Modelle für unterschiedliche Teilmengen der Daten.

  • Drillthrough zu Strukturfällen und Strukturspalten – Sie können nun einfach von allgemeinen Mustern im Miningmodell zu aussagekräftigen Details in der Datenquelle wechseln.

Dieses Lernprogramm ist in die folgenden Lektionen aufgeteilt:

Lektion 1: Vorbereiten der Analysis Services-Datenbank (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)

In dieser Lektion lernen Sie, wie Sie eine neue Analysis Services-Datenbank anlegen, eine Datenquelle und Datenquellensicht hinzufügen und die neue Datenbank für die Verwendung von Data Mining vorbereiten.

Lektion 2: Erstellen einer Targeted Mailing-Struktur (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)

In dieser Lektion erfahren Sie, wie Sie eine Miningmodellstruktur anlegen, die in einem Targeted Mailing-Szenario verwendet werden kann.

Lektion 3: Hinzufügen und Verarbeiten von Modellen

In dieser Lektion erfahren Sie, wie einer Struktur Modelle hinzugefügt werden. Die Modelle, die Sie erstellen, werden mit den folgenden Algorithmen erstellt:

  • Microsoft Decision Trees

  • Microsoft Clustering

  • Microsoft Naive Bayes

Lektion 4: Untersuchen der Targeted Mailing-Modelle (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)

In dieser Lektion lernen Sie, die Ergebnisse der einzelnen Modelle mit Viewern zu untersuchen und zu interpretieren.

Lektion 5: Testen von Modellen (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)

In dieser Lektion erstellen Sie eine Kopie des Targeted Mailing-Modells, fügen einen Miningmodellfilter hinzu, um die Trainingsdaten auf eine bestimmte Kundengruppe zu beschränken und bewerten anschließend die Verwendbarkeit des Modells.

Lektion 6: Erstellen und Verwenden von Vorhersagen (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)

In der Abschlusslektion des Lernprogramms zu Data Mining-Grundlagen sagen Sie anhand des Modells voraus, welche Kunden am wahrscheinlichsten ein Fahrrad kaufen werden. Danach führen Sie einen Drillthrough zu den zugrunde liegenden Fällen durch, um die Kontaktinformationen abzurufen.

Stellen Sie sicher, dass Folgendes installiert ist:

  • Microsoft SQL Server 2014

  • Microsoft SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus

  • Die AdventureWorksDW2012 -Datenbank.

Aus Sicherheitsgründen werden die Beispieldatenbanken nicht zusammen mit SQL Server installiert. Um die offiziellen Datenbanken für Microsoft SQL Server zu installieren, rufen Sie die Seite Microsoft SQL-Beispieldatenbanken auf, und wählen Sie SQL Server 2014 aus.

Hinweis Hinweis

Wenn Sie ein Lernprogramm durcharbeiten, können Sie mühelos zwischen den einzelnen Schritten navigieren, indem Sie die Schaltflächen Nächstes Thema und Vorheriges Thema zur Symbolleiste der Dokumentanzeige hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Adding Next and Previous Buttons to Help.

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