Didacticiel sur l'exploration de données de base
Bienvenue dans le Didacticiel sur l'exploration de données de base Microsoft Analysis Services. Microsoft SQL Server fournit un environnement intégré pour la création et l'utilisation de modèles d'exploration de données. Dans ce didacticiel, vous allez réaliser un scénario pour une campagne de publipostage ciblé dans laquelle vous allez créer des modèles pour analyser et prédire le comportement d'achat des clients et cibler des acheteurs potentiels. Le didacticiel montre comment utiliser trois des algorithmes d'exploration de données les plus importants, comment analyser vos résultats à l'aide des visionneuses d'exploration de données, comment créer des prédictions et des graphiques d'analyse de précision à l'aide des outils d'exploration de données inclus dans Microsoft SQL Server Analysis Services. La société fictive, Adventure Works Cycles, est utilisée pour tous les exemples.
Lorsque vous serez à l'aise avec les outils d'exploration de données, nous vous recommandons de suivre également le didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire, qui montre comment utiliser la prévision, l'analyse du panier d'achat, les séries chronologiques, les modèles d'association, les tables imbriquées et Sequence Clustering.
Scénario du didacticiel
Dans ce didacticiel, vous êtes un employé de Adventure Works Cycles qui est chargé d'en savoir plus sur les clients de la société en fonction des historiques d'achat. Vous devez ensuite, en fonction de ces données d'historique, effectuer des prédictions exploitables par le service marketing. La société n'a jamais effectué d'exploration de données auparavant. Vous devez donc créer spécifiquement une base de données pour l'exploration de données et définir plusieurs modèles d'exploration de données.
Contenu du didacticiel
Ce didacticiel apprend à créer et à utiliser différents types de modèles d'exploration de données. Il vous apprend également à créer une copie d'un modèle d'exploration de données et à appliquer un filtre au modèle d'exploration de données. Vous traitez ensuite le nouveau modèle, puis vous l'évaluez à l'aide d'un graphique de courbes d'élévation. Une fois le modèle terminé, vous allez utiliser l'extraction pour extraire des données supplémentaires de la structure d'exploration de données sous-jacente.
Microsoft Analysis Services L'exploration de données inclut les fonctionnalités suivantes qui vous aident à développer et à comparer facilement plusieurs modèles prévisionnels, puis à prendre des mesures sur les résultats :
Jeux de tests de données d'exclusion : lorsque vous créez une structure d'exploration de données, vous pouvez à présent diviser les données de la structure d'exploration de données en jeux d'apprentissage et de test. Cela vous permet de tester les modèles sur des jeux de données semblables, puis de comparer la précision des modèles associés.
Filtres de modèles d'exploration de données : vous pouvez à présent joindre des filtres à un modèle d'exploration de données et appliquer le filtre pendant l'apprentissage et le test. Cela vous permet de générer facilement des modèles associés sur des sous-ensembles de données.
Extraction dans des cas de structure et des colonnes de structure : vous pouvez maintenant déplacer facilement des modèles généraux dans le modèle d'exploration de données vers des détails utilisables dans la source de données.
Il contient les leçons suivantes :
Leçon 1 : préparation de la base de données Analysis Services (Didacticiel sur l'exploration de données de base)
Au cours de cette leçon, vous allez apprendre à créer une nouvelle base de données Analysis Services, à ajouter une source de données et une vue de source de données, ainsi qu'à préparer la nouvelle base de données qu'il sera possible d'utiliser avec l'exploration de données.Leçon 2 : création d'une structure de publipostage ciblé (Didacticiel sur l'exploration de données de base)
Au cours de cette leçon, vous allez apprendre à créer une structure de modèle d'exploration de données qu'il sera possible d'utiliser dans un scénario de publipostage ciblé.Leçon 3 : ajout et traitement des modèles
Dans cette leçon, vous apprendrez à ajouter des modèles à une structure. Les modèles que vous créez sont générés à l'aide des algorithmes suivants :Microsoft Decision Trees
Microsoft Clustering
Microsoft Naive Bayes
Leçon 4 : Exploration des modèles de publipostage ciblé (Didacticiel sur l'exploration de données de base)
Dans cette leçon, vous apprendrez à explorer et interpréter les conclusions de chaque modèle à l'aide des visionneuses.Leçon 5 : test de modèles (Didacticiel sur l'exploration de données de base)
Dans cette leçon, vous faites une copie de l'un des modèles de publipostage ciblé, vous ajoutez un filtre de modèle d'exploration de données afin de restreindre les données d'apprentissage à un jeu particulier de clients, puis vous évaluez la viabilité du modèle.Leçon 6 : création et utilisation de prédictions (Didacticiel sur l'exploration de données de base)
Dans cette dernière leçon du didacticiel sur l'exploration de données de base, vous utilisez le modèle pour prédire quels clients sont les plus susceptibles d'acheter un vélo. Vous allez ensuite effectuer une extraction dans les cas sous-jacents pour obtenir des informations de contact.
Spécifications
Assurez-vous que les éléments suivants sont installés sur votre système :
Microsoft SQL Server 2012
Microsoft SQL Server Analysis Services en mode multidimensionnel
La base de données AdventureWorksDW2012 .
Pour des raisons de sécurité, les bases de données exemples ne sont pas installées avec SQL Server. Pour installer les bases de données officielles pour Microsoft SQL Server, visitez la page Microsoft SQL Sample Databases et sélectionnez SQL Server 2012.
[!REMARQUE]
Lorsque vous suivez un didacticiel, vous pouvez trouver la navigation entre les étapes plus aisée en ajoutant les boutons Rubrique suivante et Rubrique précédente à la barre d'outils de la visionneuse de document. Pour plus d'informations, consultez Ajout des boutons Rubrique suivante et Rubrique précédente dans l'aide.
Voir aussi
Concepts
Solutions d'exploration de données