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Crear una solución y un origen de datos (tutorial intermedio de minería de datos)

Cada proyecto de Microsoft SQL Server Analysis Services define el esquema para los objetos de una base de datos de Analysis Services individual. Una base de datos Analysis Services contiene estructuras de minería de datos y modelos de minería de datos, cubos OLAP (Procesamiento analítico en línea) y objetos complementarios tales como orígenes de datos y vistas del origen de datos.

Al crear un proyecto de Analysis Services utilizando Business Intelligence Development Studio, la solución se almacena como un archivo local hasta que se implementa la solución. Al implementar la solución, Analysis Services crea automáticamente una base de datos con el mismo nombre que el proyecto. De forma predeterminada, Analysis Services utiliza la instancia localhost para los nuevos proyectos. Si usa una instancia con nombre o especifica un nombre diferente para la instancia predeterminada, debe cambiar la propiedad de la base de datos de implementación del proyecto a la ubicación donde desea crear los objetos de minería de datos.

Una vez creada la base de datos, puede examinarla, ver los modelos o crear predicciones mediante SQL Server Management Studio o Business Intelligence Development Studio. Puede continuar agregando objetos a esta base de datos mediante Objetos de administración de análisis (AMO) o volviendo a abrir el archivo de proyecto en Business Intelligence Development Studio.

También puede crear un proyecto y cambiar el nombre de la base de datos, lo que le permitirá reutilizar una base de datos existente y agregarle objetos de minería de datos. Sin embargo, si lo hace, debe revisar las propiedades del proyecto para especificar si la base de datos existente se actualizará o se sobrescribirá.

Para obtener más información acerca de los proyectos de Analysis Services, vea Definir un proyecto de Analysis Services.

Para crear un nuevo proyecto de Analysis Services para este tutorial

  1. Abra Business Intelligence Development Studio.

  2. En el menú Archivo, seleccione Nuevo y haga clic en Proyecto.

  3. Compruebe que Proyecto de Analysis Services está seleccionado en el panel Plantillas.

  4. En el cuadro Nombre, asigne al nuevo proyecto el nombre DM_Intermediate.

  5. Haga clic en Aceptar.

Para cambiar la instancia donde se almacenan los objetos de minería de datos (opcional)

  1. En Business Intelligence Development Studio, en el menú Proyecto, haga clic en Propiedades.

  2. En el lado izquierdo del panel Páginas de propiedades, haga clic en Implementación.

  3. Compruebe que el nombre del servidor es localhost. Si usa una instancia diferente, escriba el nombre de la instancia. Haga clic en Aceptar.

Para cambiar las propiedades de implementación de un proyecto (opcional)

  1. En el Explorador de soluciones, haga clic con el botón secundario en el proyecto y seleccione Propiedades.

    o bien,

    En Business Intelligence Development Studio, en el menú Proyecto, seleccione Propiedades.

  2. En el lado izquierdo del panel Páginas de propiedades, haga clic en Implementación.

    En el panel Opciones, seleccione Modo de implementación y establezca las opciones en Implementar todo para sobrescribir o en Implementar solo cambios para actualizar los objetos o agregar objetos.

Crear un origen de datos

En el tutorial básico de minería de datos, creó un origen de datos con información de conexión para la base de datos AdventureWorksDW2008R2. Siga los mismos pasos para crear el origen de datos AdventureWorksDW2008R2 en esta solución.

Crear un origen de datos

Un solo origen de datos puede admitir varias vistas del origen de datos, y cada vista del origen de datos puede tener varias tablas. Sin embargo, como el origen de datos y la vista del origen de datos se implementan en la base de datos Microsoft SQL Server Analysis Services junto con los modelos de minería de datos que cree, es recomendable que solamente incluya en la vista del origen de datos las tablas necesarias para cada modelo de minería de datos o grupo de modelos.

En las lecciones siguientes agregará vistas del origen de datos para admitir las nuevas estructuras y modelos de minería de datos. Las lecciones de cesta de la compra y agrupación en clústeres de secuencia utilizan el mismo origen de datos, pero por lo demás son lecciones independientes que se pueden realizar por separado.

Lección

Vista del origen de datos

Lección 2: generar un escenario de pronóstico (Tutorial intermedio de minería de datos)

Informes de ventas mensuales de modelos de bicicleta en regiones diferentes.

Lección 3: Generar un escenario de cesta de la compra (Tutorial intermedio de minería de datos)

Datos del análisis de compras del cliente. Esta vista del origen de datos incluye una tabla anidada.

Lección 4: Generar un escenario de clústeres de secuencia (Tutorial intermedio de minería de datos)

Datos del análisis de compras del cliente mejorado con la incorporación de un identificador de secuencia.

Lección 5: Generar modelos de red neuronal y de regresión logística (Tutorial intermedio de minería de datos)

Datos preliminares de seguimiento del rendimiento de un centro de llamadas.