Tutorial de mineração de dados básico

 

Publicado: dezembro de 2016

Aplicável a: SQL Server 2016 Preview

Bem-vindo ao Tutorial básico de mineração de dados do Microsoft Analysis Services . Microsoft SQL Server fornece um ambiente integrado para criação de modelos de mineração de dados e geração de previsões. Neste tutorial, você concluirá um cenário para uma campanha de mala direta na qual usará o aprendizado automatizado para analisar e prever o comportamento de compra do cliente. O tutorial demonstra como usar três dos algoritmos de mineração de dados mais importantes: clustering, árvores de decisão, e Naive Bayes. Você também aprenderá como analisar os resultados usando os visualizadores de modelo de mineração, e como criar previsões e gráficos de precisão usando as ferramentas de mineração de dados incluídas no Microsoft SQL Server Analysis Services. A empresa fictícia, Ciclos da Adventure Works, é usada para todos os exemplos.

Quando você estiver familiarizado com as ferramentas de mineração de dados, recomendamos que conclua também o Tutorial de mineração de dados intermediário & #40. Analysis Services – Data Mining e 41;. As lições demonstram como usar previsão, análise da cesta de compras, série temporal, modelos de associação, tabelas aninhadas, e clustering de sequência.

Cenário do tutorial

Nesse tutorial, você é funcionário da Ciclos da Adventure Works , que recebeu a tarefa de saber mais sobre os clientes da empresa, com base nos históricos das compras, e usar esses dados históricos para desenvolver previsões que poderão ser usadas em marketing. A empresa nunca tinha realizado a mineração de dados antes, por isso você deve criar um novo banco de dados especificamente para a mineração de dados e definir vários modelos de mineração.

O que você aprenderá

Este tutorial ensina como criar e trabalhar com vários tipos diferentes de métodos automatizados de aprendizado. Você também aprenderá como criar uma cópia de um modelo de mineração, e aplicar um filtro aos dados de entrada para obter resultados diferentes. Depois, você poderá comparar os resultados de ambos os modelos, usando um gráfico de comparação de precisão. Por fim, você usará o detalhamento para recuperar dados adicionais da estrutura de mineração subjacente.

Microsoft Analysis Services inclui os seguintes recursos que o ajudam a desenvolver e comparar facilmente vários modelos preditivos e tomar providências sobre os resultados:

  • Conjuntos de testes de validação -quando você cria uma estrutura de mineração, você pode dividir os dados na estrutura de mineração em treinamento e conjuntos de teste. Isso permite testar modelos em conjuntos de dados semelhantes e comparar a exatidão de modelos relacionados.

  • Filtros de modelo - mineraçãoagora você pode anexar filtros a um modelo de mineração e aplique o filtro durante o treinamento e teste. Isso permite criar facilmente modelos relacionados em diferentes subconjuntos dos dados.

  • Detalhamento para casos de estrutura e colunas de estrutura - você pode agora mover facilmente dos padrões gerais do modelo de mineração para detalhes acionáveis na fonte de dados.

Ele se divide nas lições a seguir:

Lição 1: Preparar o banco de dados do Analysis Services e 40; Tutorial de mineração de dados básicos e 41;
Nesta lição, você aprenderá a criar um novo banco de dados do Analysis Services, a adicionar uma fonte de dados e uma exibição da fonte de dados, bem como a preparar o novo banco de dados para ser usado com a mineração de dados.

Lição 2: Criando uma estrutura de mala direta e 40; Tutorial de mineração de dados básicos e 41;
Nesta lição, você aprenderá a criar uma estrutura de modelo de mineração que poderá ser usada como parte de um cenário de mala direta.

Lição 3: Adicionando e processando modelos
Nesta lição, você aprenderá a adicionar modelos a uma estrutura. Os modelos criados por você serão desenvolvidos com os seguintes algoritmos:

  • Microsoft Árvores de decisão

  • Microsoft Clustering

  • Microsoft Naive Bayes

Lição 4: Explorando os modelos de mala direta e 40; Tutorial de mineração de dados básicos e 41;
Nesta lição, você aprenderá a explorar e a interpretar as descobertas de cada modelo usando os Visualizadores.

Lição 5: Testando modelos & #40. Tutorial de mineração de dados básicos e 41;
Nesta lição, você fará uma cópia de um dos modelos de mala direta, adicionará um filtro de modelo de mineração para restringir os dados de treinamento a um determinado conjunto de clientes e avaliará a viabilidade do modelo.

Lição 6: Criando e trabalhando com previsões (Tutorial de mineração de dados básico)
Na última lição do Tutorial de mineração de dados básico, você usará o modelo para prever que clientes têm mais probabilidade de comprar uma bicicleta. Em seguida, você detalhará os casos subjacentes para obter informações de contato.

Requisitos

Verifique se os seguintes itens estão instalados:

  • Microsoft SQL Server 2016

  • Microsoft SQL Server Analysis Services no modo multidimensional

  • O banco de dados AdventureWorksDW2012 .

Para aumentar a segurança, os bancos de dados de exemplo não são instalados com o SQL Server. Para instalar os bancos de dados oficiais do Microsoft SQL Server, visite a página Microsoft SQL Sample Databases e selecione SQL Server 2016.

Consulte também

Soluções de mineração de dados
Tarefas e instruções do modelo de mineração
Criando e consultando modelos de mineração de dados com DMX: Tutoriais (Analysis Services – Mineração de dados)