Tutorial básico de minería de datos
Este es el Tutorial básico de minería de datos de Microsoft Analysis Services. Microsoft SQL Server ofrece un entorno integrado para crear modelos de minería de datos y trabajar con ellos. En este tutorial, completará un escenario de una campaña de distribución de correo directo en el que se crean modelos para analizar y predecir el comportamiento de compra de los clientes y buscar a compradores potenciales. El tutorial demuestra cómo utilizar tres de los algoritmos más importantes de minería de datos, cómo analizar los hallazgos con los visores del modelo de minería de datos, crear predicciones y gráficos de precisión con las herramientas de minería de datos que se incluyen en Microsoft SQL Server Analysis Services. La compañía ficticia, Adventure Works Cycles, se utiliza en todos los ejemplos.
Cuando tenga más confianza usando las herramientas de minería de datos, recomendamos que también complete el Tutorial intermedio de minería de datos, que demuestra cómo utilizar la previsión, el análisis de la cesta de la compra, series temporales, modelos de asociación, tablas anidadas y agrupación en clústeres de secuencia.
Escenario del tutorial
En este tutorial, será un empleado de Adventure Works Cycles con la tarea de obtener más información sobre los clientes de la compañía basándose en el historial de compras y utilizando a continuación ese datos históricos para realizar predicciones que se puedan utilizar en el mercado. La compañía no ha trabajado previamente con minería de datos, por lo que debe crear una nueva base de datos específica para minería de datos y configurar varios modelos de minería de datos.
Aprendizaje
Este tutorial le enseñará a crear diferentes tipos de modelos de minería de datos y a trabajar con ellos. También enseña cómo crear una copia de un modelo de minería de datos y aplicarle un filtro. A continuación, procesa el modelo nuevo y lo evalúa usando un gráfico de mejora respecto al modelo predictivo. Una vez finalizado el modelo, utilice la obtención de detalles para recuperar los datos adicionales de la estructura de minería de datos subyacente.
La minería de datos de Microsoft Analysis Services incluye las siguientes características que ayudan con facilidad a desarrollar y comparar varios modelos predictivos y a tomar medidas posteriormente en función de los resultados:
Conjuntos de pruebas de parámetros de exclusión: al crear una estructura de minería de datos, ahora puede dividir los datos de la estructura en conjuntos de prueba y de entrenamiento. Esto permite probar modelos en conjuntos de datos similares y comparar la precisión de los modelos relacionados.
Filtros de modelo de minería de datos: ahora puede adjuntar filtros a un modelo de minería de datos y aplicar el filtro durante el entrenamiento y también en las pruebas. Esto permite con facilidad generar modelos relacionados en diferentes subconjuntos de datos.
Obtención de detalles para casos de estructura y columnas de estructura: ahora puede pasar con facilidad de los patrones generales del modelo de minería de datos al detalle procesable en el origen de datos.
El tutorial está compuesto por las lecciones siguientes:
Lección 1: Preparar la base de datos de Analysis Services (tutorial básico de minería de datos)
En esta lección, aprenderá a crear una nueva base de datos de Analysis Services, agregar un origen de datos y una vista del origen de datos, y preparar la nueva base de datos que se va a utilizar para la minería de datos.Lección 2: Generar una estructura de distribución de correo directo (Tutorial básico de minería de datos)
En esta lección, aprenderá a crear una estructura de modelos de minería de datos que se puede utilizar como parte de un escenario de distribución de correo directo.Lección 3: Agregar y procesar los modelos
En esta lección obtendrá información sobre cómo agregar modelos a una estructura. Los modelos que crea se generan con los algoritmos siguientes:Árboles de decisión de Microsoft
Agrupación en clústeres de Microsoft
Bayes naive de Microsoft
Lección 4: Explorar los modelos de correo directo (tutorial básico de minería de datos)
En esta lección obtendrá información sobre cómo explorar e interpretar los hallazgos de cada modelo usando los visores.Lección 5: Probar los modelos (Tutorial básico de minería de datos)
En esta lección, realiza una copia de uno de los modelos de distribución de correo directo, agrega un filtro de modelo de minería de datos para restringir los datos de entrenamiento a un conjunto determinado de clientes y, a continuación, evalúa la viabilidad del modelo.Lección 6: Crear y trabajar con predicciones (Tutorial básico de minería de datos)
En esta lección final del Tutorial básico de minería de datos, utiliza el modelo para predecir qué clientes tienen más probabilidad de comprar una bicicleta. A continuación, obtendrá detalles de los casos subyacentes para conseguir información de contacto.
Requisitos
Asegúrese de que los siguientes componentes estén instalados:
Microsoft SQL Server 2012
Microsoft SQL Server Analysis Services en modo multidimensional
La base de datos AdventureWorksDW2012 .
Con objeto de mejorar la seguridad, las bases de datos de ejemplo no se instalan con SQL Server. Para instalar las bases de datos oficiales para Microsoft SQL Server, visite la página Bases de datos de ejemplo de Microsoft SQL y seleccione SQL Server 2012.
[!NOTA]
Al trabajar con el tutorial, le resultará más fácil avanzar o retroceder pasos si agrega los botones Tema siguiente y Tema anterior a la barra de herramientas del visor de documentos. Para obtener más información, vea Agregar los botones Siguiente y Anterior a la Ayuda.
Vea también
Conceptos
Soluciones de minería de datos