Guten Tag, mein Name ist Mary Brennan. Ich bin technische Redakteurin für Microsoft SQL Server. Dieses Video erleichtert Ihnen den Einstieg in die Verwendung des Vorhersagerechners. Mit diesem Tool können Sie sowohl interaktive als auch druckbare Rechner für die Bewertung neuer Daten anhand eines gewünschten Ergebnisses erstellen. Beispielsweise können Sie mit diesem Tool aufgrund der berechneten Bewertung von Kundenattributen wie Beruf und Einkommen ermitteln, ob ein Darlehensantrag genehmigt oder abgelehnt werden sollte.

Zusätzlich zum Generieren von Rechnern wird mit dem Vorhersagerechner ein Arbeitsblatt erstellt, in dem alle zugrunde liegenden Berechnungen gespeichert werden, sodass Sie mit dem Modell interagieren und ermitteln können, wie sich verschiedene Eingabewerte auf das Endergebnis auswirken.

Im Grunde sagt der Vorhersagerechner anhand der Daten ein Ergebnis vorher.

Der Assistent

Wählen Sie zunächst die Registerkarte Tabellenanalysetools-Beispiel (Table Analysis Tools Sample) aus, und klicken Sie auf eine beliebige Stelle in der Tabelle, um die Tabellenanalysetools zu aktivieren.
Wählen Sie im Menü Tabellentools (Table Tools) die Registerkarte Analyse (Analyze) aus, um die Multifunktionsleiste Tabellenanalysetools (Table Analysis Tools) zu öffnen.
Doppelklicken Sie auf Vorhersagerechner (Prediction Calculator), um den Assistenten zu starten.
Geben Sie das vorherzusagende Ziel (Target) an. In diesem Fall wählen wir Gekauftes Fahrrad (Purchased Bike) aus.
Dadurch wird eine Bewertung über die Wahrscheinlichkeit erstellt, mit der ein bestimmter Kunde ein Fahrrad erwirbt.
Da Gekauftes Fahrrad (Purchased Bike) diskret ist, wählen Sie Exakt (Exactly) und Ja (Yes) aus.
Wenn die von Ihnen als Ziel ausgewählte Spalte diskrete Werte enthält, ist nur diese Option verfügbar.
Wenn die von Ihnen als Ziel ausgewählte Spalte fortlaufende numerische Werte enthält, würden Sie diese Option auswählen und in das Feld eine Zahl eingeben, um eine einzelne Zahl als Zielwert festzulegen.
Beachten Sie, dass die Option Ziel: Im Bereich (Target: In Range) nur dann verfügbar ist, wenn die als Ziel ausgewählte Spalte einen numerischen Wert enthält.
Klicken Sie auf Spalten für die Analyse auswählen (Choose columns to be used for analysis).
Wählen Sie die Spalten aus, die für Ihre Analyse am besten geeignet sind. Damit die Ergebnisse nicht verfälscht werden, sollten Sie außerdem Spalten entfernen, die über doppelte Informationen verfügen. Wenn Sie beispielsweise über eine Spalte Einkommen (Income) mit numerischen Daten und eine Spalte Einkommensgruppe (Income Group) mit den Bezeichnungen "Hoch", "Mittel" und "Niedrig" verfügen, sollten Sie nicht beide Spalten in ein Modell einschließen. Stattdessen können Sie ein separates Modell für jede Spalte erstellen. In diesem Lernprogramm übernehmen wir die Standardauswahl und klicken auf OK.
Aktivieren Sie sowohl Operativer Rechner (Operational Calculator) als auch Druckoptimierter Rechner (Printer-ready Calculator).
Der operative Rechner ist interaktiv. Er enthält die Ergebnisse der Analyse sowie Zellen, in die Sie Werte eingeben können, um die vorhergesagten Bewertungen anzuzeigen.
Der druckoptimierte Rechner ist für das Drucken im Excel-Standardstil formatiert. Der Bericht enthält dieselben grundlegenden Informationen wie der operative Rechner sowie Kontrollkästchen, die Sie ausfüllen und bei der Prüfung einzelner Fälle von Hand als Prüfliste verwenden können.
Wenn Sie auf Ausführen (Run) klicken, werden die Berichte in drei neuen Arbeitsblättern angezeigt.

Die Berichte

Vorhersagebericht für gekauftes Fahrrad

Öffnen Sie den Bericht Vorhersagebericht für gekauftes Fahrrad (Prediction Report for Purchased Bike). Dieser Bericht enthält die Ergebnisse der Analyse sowie die interaktiven Tabellen und Diagramme, die Ihnen beim Experimentieren mit Interaktionen und Gewinnen helfen. Mit den Tools in diesem Bericht können Sie die finanziellen Auswirkungen einer bestimmten Analyse auswerten.

Dieser Bericht enthält eine Tabelle, in der Sie die Kosten und Gewinne im Zusammenhang mit einer richtigen und falschen Vorhersage eines Werts bestimmen können. Diese Kosten und Gewinne sind erforderlich, um einen optimalen Bewertungsschwellenwert für den Rechner zu berechnen. So ist diesem Bericht beispielsweise zu entnehmen, dass die Kosten einer falschen positiven Vorhersage 10 Dollar ($10) betragen und der Gewinn eines richtig vorhergesagten Fahrradkaufs 10 Dollar ($10) beträgt.

Beim Eingeben von Werten in die Tabelle werden die entsprechenden Diagramme automatisch aktualisiert, um den besten Punkt für die Gewinnmaximierung anzuzeigen. So sehen wir unter Vorgeschlagener Schwellenwert zum Maximieren des Gewinns (Suggested Threshold to maximize profit) den Wert 559. Daher wird rechts im Diagramm 559 als höchster Punkt des Liniendiagramms angezeigt. Um die Gewinne zu maximieren, sollten wir die obersten 559 Empfehlungen des Miningmodells in der Reihenfolge ihrer Wahrscheinlichkeit verwenden.

Da dieses Tool interaktiv ist, können wir auf der Kostenseite einige Anpassungen vornehmen. Ich ändere die Kosten einer falschen positiven Vorhersage auf 15 und die einer richtigen positiven Vorhersage auf 25. Beachten Sie, dass der neue Schwellenwert bei 499 liegt. Mit diesen neuen Daten sollten wir die ersten 499 Empfehlungen verwenden, um den Gewinn zu maximieren.

Unten links im Bericht finden Sie in der Tabelle Ergebnisaufschlüsselung (Score Breakdown) eine genaue Aufschlüsselung der ermittelten Werte und deren jeweilige Auswirkungen auf das Ergebnis. Die Werte in dieser Tabelle können nicht geändert werden. Sie werden lediglich angezeigt, um die Vorhersage besser zu verstehen. Sie können diese Werte im Arbeitsblatt Vorhersagerechner (Prediction Calculator) ändern. So werden in dieser Tabelle beispielsweise unabhängig von der jeweiligen Auswirkung auf das Modell alle im Modell verwendeten Eingabespalten aufgeführt. Bei den Werten in der Spalte Relative Auswirkung (Relative Impact) handelt es sich um Wahrscheinlichkeiten, die in Prozentsätzen angegeben werden. Die Zelle wird schattiert dargestellt, um die Auswirkung dieses Werts auf die Ergebnisse darzustellen.

Wie Sie sehen, wirkt sich eine Ehe nicht auf die Wahrscheinlichkeit eines Fahrradkaufs aus. Wenn der Kunde jedoch Single ist, kauft er mit größerer Wahrscheinlichkeit ein Fahrrad.

Im unteren Diagramm finden Sie schließlich die Kosten einer falschen Vorhersage. Dieses Diagramm ist besonders in Szenarien hilfreich, in denen die Kosten einer falschen Entscheidung deutlich höher sind als diejenigen einer richtigen Vorhersage.

Bericht des Vorhersagerechners für gekauftes Fahrrad

Öffnen Sie den Bericht Vorhersagerechner für gekauftes Fahrrad (Prediction Calculator for Purchased Bike). Dieser Bericht ähnelt dem vorherigen. Sie können hier jedoch Attributen neue Werte zuweisen, um deren Auswirkung auf den Fahrradkauf zu bewerten.

In diesem Beispiel liegt der vorgeschlagene Schwellenwert bei 561 und die Vorhersage für Fahrradkauf (Bike Purchase) bei Wahr (True). Nun betrachten wir, was passiert, wenn wir die Werte für Hausbesitzer (Home Owner) und Entfernung zum Arbeitsplatz (Commute Distance) ändern. Der Rechner weist jedem Wert eine Bewertung zu. In diesem Beispiel ändern wir Hausbesitzer(Homeowner) von Nein (No) in Ja (Yes). Die Bewertung wechselt von 5 zu 0. Eine Entfernung zum Arbeitsplatz (Commute Distance) von 5-10 Meilen (5-10 miles) ändert die Bewertung von 105 in 25. Unsere Vorhersage für den Fahrradkauf ist nun Falsch (False).

Beachten Sie, dass die den einzelnen Werten zugeordneten Bewertungen abhängig von Ihrem jeweiligen Modell und den Daten abweichen.

Mithilfe dieser beiden Berichte müssen Sie keine Verbindung mit SQL Server 2008 aufrecht erhalten, um Vorhersagen durchzuführen. Ein Vertriebsmitarbeiter kann diesen Bericht beispielsweise auf einem Computer speichern und Kundenprofildaten eingeben, um Vorhersagen zu treffen.

Bericht des druckbaren Rechners für gekauftes Fahrrad

Öffnen Sie den Bericht Druckbarer Rechner für gekauftes Fahrrad (Printable Calculator for Purchased Bike).

Mit diesem Assistenten können Sie eine Druckversion des Arbeitsblatts erstellen und für Offlinebewertungen verwenden. Anders als bei der Excel-Onlinearbeitsmappe können Sie nicht mit dem Modell interagieren. Stattdessen können Sie das Blatt jedoch ausdrucken und die Bewertungen von Hand eingeben. Die gedruckte Version umfasst alle Berechnungen, die Sie benötigen, um Werte einzugeben und eine endgültige Bewertung zu berechnen. Dies ist hilfreich, wenn kein Computer zur Verfügung steht.

Zusammenfassung

Damit sind wir am Ende des Videolernprogramms zum Vorhersagenrechner angelangt. Weitere Hilfe zu den Tabellenanalysetools finden Sie in den anderen Videolernprogrammen der Tabellenanalysetools und in der Hilfedokumentation zu den Data Mining-Add-Ins. Vielen Dank, dass Sie sich dieses Lernprogramm angesehen haben.

Vorhersagerechner – Videolernprogramm (Data Mining-Tabellenanalysetool)

Videozusammenfassung

Videotranskript

Einführung