Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene (Analysis Services - Data Mining)

Gilt für: SQL Server 2016 Preview

Microsoft Analysis Services bietet eine integrierte Umgebung zum Erstellen und Arbeiten mit Datamining-Modelle. Sie können ohne Weiteres eine Bindung an Datenquellen herstellen, mehrere Modelle für die gleichen Daten erstellen und testen und Modelle für Vorhersageanalysen bereitstellen.

Im Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen haben Sie gelernt, mit SQL Server Data Tools (SSDT) eine Data Mining-Lösung zu erstellen. Außerdem haben Sie drei Modelle für eine Targeted Mailing-Kampagne erstellt, um das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren und potenzielle Kunden anzusprechen.

Das Lernprogramm für Fortgeschrittene baut auf diesen Erfahrungen auf. Ferner werden mehrere neue Szenarien, einschließlich allgemeiner Geschäftsanforderungen wie Forecasting und Market Basket-Analysen, vorgestellt. Sie lernen, ein Zeitreihenmodell, ein Zuordnungsmodell sowie ein Sequenzclustermodell zu erstellen. Schließlich erfahren Sie, wie Sie mit einem neuronalen Netzwerk Korrelationen in Daten untersuchen und mithilfe der logistischen Regression Vorhersagen treffen.

Die Lektionen sind unabhängig voneinander und können separat abgeschlossen werden.

Für das folgende Lernprogramm sollten Sie mit den Data Mining-Tools sowie den Miningmodell-Viewern vertraut sein, die im Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen vorgestellt wurden.

In allen Szenarien wird die AdventureWorksDW2012-Datenquelle verwendet. Sie erstellen jedoch verschiedene Datenquellensichten für verschiedene Szenarien. Sie können die Lektionen in beliebiger Reihenfolge absolvieren; die Datenquelle muss allerdings zuerst erstellt werden.

Lektionsszenarien

Nachdem Sie sich erfolgreich mit der Targeted Mailing-Kampagne beschäftigt haben, wurden Sie gebeten, Ihre Data Mining-Kenntnisse in die Entwicklung mehrerer neuer Modelle für die Unternehmensplanung einfließen zu lassen. Dabei handelt es sich um die folgenden Aufgaben:

• Prognose: Erstellen Sie eine Zeitreihen Modell zur Vorhersage der Umsätze der Produkte in verschiedenen Regionen der Welt. Sie entwickeln einzelne Modelle für jede Region und erfahren Sie, wie Sie kreuzvorhersagen.

• Warenkorbanalyse: Erstellen Sie eine Zuordnungsmodell, um die Analyse von produktgruppierungen, die bei besuchen gekauft werden die Adventure Works Cycles e-Commerce-Website. Auf Grundlage dieses Market Basket-Modells können Sie Kunden Produkte empfehlen.

• Sequenzanalyse: Erstellen Sie eine Sequenzclustermodell, um die Reihenfolge zu analysieren, in der Kunden Produkte kaufen. Auf Grundlage dieses Modells können Sie Änderungen im Websitedesign vornehmen oder neue Produkte anbieten.

• Faktorenanalyse: Sie verwenden eine des neuronalen Netzwerks Modell, um die möglichen Ursachen schlechter Dienstqualität in callcenterdaten zu untersuchen. Basierend auf den Erkenntnissen aus dem vorläufigen Modell, erstellen Sie eine logistische Regressionsmodell Strategien zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit vorherzusagen.

Lernziele

In diesem Lernprogramm erfahren Sie, wie Sie verschiedene Typen von Data Mining-Algorithmen anlegen und mit diesen arbeiten. Dieses Lernprogramm ist in die folgenden Lektionen aufgeteilt:

Lektion 1: Erstellen der Datamining-Lösung ( Datamining-Lernprogramm für fortgeschrittene )
In dieser Lektion erstellen Sie ein neues Projekt auf Basis der AdventureWorksDW2012-Datenbank zur Unterstützung mehrerer neuer Datenquellensichten und zahlreicher weiterer Miningmodelle.

Lektion 2: Erstellen eines Planungserstellungsszenarios ( Datamining-Lernprogramm für fortgeschrittene )
In dieser Lektion erstellen Sie ein Miningmodell, das als Teil eines planungserstellungsszenarios verwendet werden kann. Untersuchen Sie Miningmodelle, die mit erstellt werden auch die Microsoft Time Series-Algorithmus.

Zunächst erstellen Sie Modelle für einzelne Regionen und anschließend ein allgemeines Modell für Kreuzvorhersagen.

Lektion 3: Erstellen eines Warenkorbszenarios (Data Mining-Tutorial für Fortgeschrittene)
In dieser Lektion fügen Sie eine neue Datenquellensicht hinzu und lernen, mit geschachtelten Tabellen und geschachtelten Schlüsseln zu arbeiten. Auf der Grundlage dieser Daten legen Sie ein Miningmodell an, das in einem Market Basket-Szenario verwendet werden kann. Untersuchen Sie Miningmodelle, die mit erstellt werden auch die Microsoft Association-Algorithmus.

Lektion 4: Erstellen einer Sequence Clustering-Szenario ( Datamining-Lernprogramm für fortgeschrittene )
In dieser Lektion lernen Sie, ein Miningmodell anzulegen, das in einem Sequenzclusterszenario verwendet werden kann. Sie lernen, wie Sie Miningmodelle prüfen, die mit dem Microsoft Sequence Clustering-Algorithmus erstellt wurden.

Lektion 5: Erstellen von neuronalen Netzwerk- und logistischen Regressionsmodellen (Data Mining-Tutorial für Fortgeschrittene)
In dieser Lektion erstellen Sie mehrere zugehörige Miningmodelle mithilfe der Microsoft Neural Network- und Microsoft Logistic Regression-Algorithmen. Sie erfahren zudem, wie Sie mithilfe von Datenquellensichten Daten untersuchen, die den Modellen zugrunde liegen.

Anforderungen

Stellen Sie sicher, dass Folgendes installiert ist:

• Microsoft SQL Server 2016

• Microsoft SQL Server Analysis Services

• SQL Server mit der AdventureWorksDW2012 -Datenbank.

Aus Sicherheitsgründen werden die Beispieldatenbanken standardmäßig nicht installiert. So installieren Sie die offiziellen Beispieldatenbanken für Microsoft SQL Server, besuchen Sie die Microsoft SQL Sample Databases Seite und wählen Sie die entsprechende Version der Beispieldatenbank.

Siehe auch

Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen
Bike Buyer-Lernprogramm zur DMX-Abfragesprache
Market Basket DMX-Lernprogramm