Herramientas de minería de datos

Microsoft SQL Server Analysis Services proporciona las siguientes herramientas que puede utilizar para crear soluciones de minería de datos:

  • El Asistente para minería de datos de SQL Server Data Tools (SSDT) facilita la creación de estructuras y de modelos de minería de datos, usando orígenes de datos relacionales o datos multidimensionales en cubos.

    En el asistente, elija los datos que desee utilizar y, a continuación, aplique técnicas de minería de datos específicas, como agrupación en clústeres, redes neurales o modelado de series temporales.

  • SQL Server Management Studio y SQL Server Data Tools (SSDT) disponen de visores de modelos para explorar los modelos de minería de datos una vez creados. Puede examinar los modelos mediante visores adaptados a cada algoritmo o analizar con mayor profundidad utilizando el visor de contenido del modelo.

  • El Generador de consultas de predicción se proporciona en SQL Server Management Studio y SQL Server Data Tools (SSDT) para ayudarle a crear consultas de predicción. También puede probar la exactitud de los modelos respecto a un conjunto de datos de exclusión o datos externos, o utilizar validación cruzada para evaluar la calidad del conjunto de datos.

  • SQL Server Management Studio es la interfaz en la que administra las soluciones de minería de datos implementadas en una instancia de Analysis Services. Puede volver a procesar las estructuras y modelos para actualizar los datos que contienen.

  • SQL Server Integration Services contiene herramientas que puede utilizar para limpiar datos, automatizar tareas como la creación de predicciones y actualización de modelos y para crear soluciones de minería de datos de texto.

Las siguientes secciones proporcionan más información sobre las herramientas de minería de datos de SQL Server.

Asistente para minería de datos

Utilice el Asistente para minería de datos para empezar a crear soluciones de minería de datos. El asistente es rápido y sencillo, y le guía en el proceso de creación de una estructura de minería de datos y un modelo inicial de minería de datos relacionado. Asimismo, incluye las tareas necesarias para seleccionar un tipo de algoritmo y un origen de datos, y para definir los datos del caso usados para el análisis.

Para obtener más información: Asistente para minería de datos (Analysis Services - Minería de datos)

Diseñador de minería de datos

Después de crear una estructura y modelo de minería de datos mediante el Asistente para minería de datos, puede utilizar el Diseñador de minería de datos desde SQL Server Data Tools (SSDT) o SQL Server Management Studio para trabajar con las estructuras y modelos de minería de datos existentes.

El diseñador incluye herramientas para estas tareas:

  • Modificar las propiedades de las estructuras de minería de datos, agregar columnas y crear alias de columna, cambiar el método de discretización o la distribución de valores esperada.

  • Agregar nuevos modelos a una estructura existente; copiar modelos, cambiar las propiedades o metadatos del modelo o definir filtros en un modelo de minería de datos.

  • Examinar los patrones y reglas que incluye el modelo; explorar asociaciones o árboles de decisión. Obtener estadísticas detalladas sobre

    Se proporcionan visores personalizados para cada tiempo del modelo, para ayudarle a analizar sus datos y explorar los patrones que revela la minería de datos.

  • Validar modelos creando gráficos de elevación o analizando la curva de ganancia de los modelos. Comparar modelos utilizando matrices de clasificación, o validar un conjunto de datos y sus modelos utilizando la validación cruzada.

  • Crear predicciones y consultas de contenido en los modelos de minería de datos existentes. Compilar consultas únicas, o configurar consultas para generar predicciones para tablas de datos externos completas.

Para obtener más información: Diseñador de minería de datos

SQL Server Management Studio

Después de crear e implementar los modelos de minería de datos en un servidor, puede utilizar SQL Server Management Studio para administrar la base de datos Analysis Services que hospeda los objetos de minería de datos. También puede seguir realizando tareas que utilizan el modelo, como explorar modelos, procesar nuevos datos y crear predicciones.

Management Studio también contiene editores de consultas que puede utilizar para diseñar y ejecutar consultas de extensiones de minería de datos (DMX) o trabajar con objetos de minería de datos utilizando XMLA.

Para obtener más información: Minería de datos en SQL Server Management Studio

Transformaciones y tareas de minería de datos en Integration Services

SQL Server Integration Services dispone de muchos componentes compatibles con la minería de datos.

Algunas herramientas de Integration Services están diseñadas para ayudar a automatizar tareas de datos comunes, incluida la predicción, la compilación de modelos y el procesamiento. Por ejemplo:

  • Crear un paquete de Integration Services que actualice automáticamente el modelo cada vez que el conjunto de datos se actualice con nuevos clientes

  • Realizar una segmentación personalizada o un muestreo personalizado de los registros del caso.

  • Generar automáticamente modelos pasados en parámetros.

Sin embargo, también puede utilizar la minería de datos en un flujo de trabajo de paquetes, como una entrada a otros procesos. Por ejemplo:

  • Usar valores de probabilidad generados por el modelo para ponderar las puntuaciones de la minería de texto u otras tareas de clasificación.

  • Generar automáticamente predicciones basadas en datos anteriores y utilizar esos valores para evaluar la validez de nuevos datos.

  • Usar la regresión logística para segmentar los clientes de entrada por riesgo.

Para obtener más información: Proyectos relacionados en las soluciones de minería de datos

Vea también

Referencia

Referencia de Extensiones de minería de datos (DMX)

Conceptos

Soluciones de minería de datos

Otros recursos

Tareas y procedimientos de los modelos de minería de datos

Tareas y procedimientos del Visor de modelos de minería de datos