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

Como analista de ventas de Adventure Works Cycles, se le ha solicitado un pronóstico de las ventas de productos para el próximo año. En concreto, se le ha solicitado que compare las previsiones de las distintas regiones y líneas de productos. Además, debe determinar si las ventas de diferentes productos varían en función de la época del año.

Para hallar la información solicitada, en esta lección resumirá los datos de ventas mensuales de la compañía y también resumirá las cifras de ventas en tres regiones: Europa, Norteamérica y Pacífico.

Una vez que haya completado las tareas de esta lección, podrá responder a las preguntas siguientes:

• ¿Cómo cambian las ventas de los diferentes modelos de bicicleta a lo largo del año?

• ¿Hay diferencias entre los patrones de ventas en las tres regiones?

• ¿Podemos predecir picos de ventas?

La lección se puede completar en dos partes:

• La primera parte presenta los conceptos básicos de cómo crear y usar un modelo de serie temporal.

• La segunda parte le guía por la creación de un modelo general de serie temporal, basado en todas las regiones, que se puede usar en las predicciones cruzadas.

Para completar las tareas de esta lección, que se indican más abajo, utilizará el origen de datos AdventureWorksDW2012 que creó en la Lección 1: Crear la solución de minería de datos intermedia (Tutorial intermedio de minería de datos).

Advertencia
Las fechas de la base de datos de ejemplo de Adventure Works Cycles se han actualizado para esta versión. Si usa una versión anterior de Adventure Works Cycles, puede crear el modelo según estos pasos, pero podría ver resultados diferentes.

Crear un modelo de pronóstico simple

• Agregar una vista del origen de datos para las previsiones (tutorial intermedio de minería de datos)

• Crear una estructura de pronóstico y un modelo (tutorial intermedio de minería de datos)

• Modificar la estructura de previsión (tutorial intermedio de minería de datos)

• Personalizar y procesar el modelo de pronóstico (tutorial intermedio de minería de datos)

• Explorar el modelo de previsión (tutorial intermedio de minería de datos)

• Crear predicciones de serie temporal (Tutorial intermedio de minería de datos)

Crear un modelo de pronóstico general para predicciones cruzadas

• Predicciones de serie temporal avanzadas (Tutorial intermedio de minería de datos)

• Predicciones de serie temporal que usan datos actualizados (tutorial intermedio de minería de datos)

• Predicciones de serie temporal que usan datos de reemplazo (Tutorial intermedio de minería de datos)

• Comparar las predicciones de los modelos de predicción (Tutorial intermedio de minería de datos)

Siguiente tarea de la lección

Agregar una vista del origen de datos para las previsiones (tutorial intermedio de minería de datos)

Todas las lecciones

Lección 1: Crear la solución de minería de datos intermedia (Tutorial intermedio de minería de datos)

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

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

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

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

Vea también

Tasks

Tutorial básico de minería de datos

Conceptos

Tutorial intermedio de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos)

Algoritmo de serie temporal de Microsoft