Lição 2: Criando um cenário de previsão (Tutorial de data mining intermediário)

Como analista de vendas da Ciclos da Adventure Works, foi solicitado que você fizesse a previsão das vendas de produtos individuais para o próximo ano. Em particular, pediram-lhe para determinar os períodos de pico de vendas de bicicleta e para descobrir como as vendas lideram ou defasam de região para região. Adicionalmente, foi pedido que você determinasse se há variação nas vendas de produtos diferentes, dependendo da época do ano.

Para fornecer as informações solicitadas; nesta lição você analisará os dados da empresa, mês a mês, e também dividirá vendas em três regiões: Europa, América do Norte e Pacífico.

Depois que completar as tarefas desta lição, você estará apto a responder às seguintes perguntas:

• Como as vendas de versões diferentes de bicicleta interagem com o passar do tempo?

• Existe algum padrão nas vendas com relação às três regiões?

• Em que época do ano se dá o pico de vendas?

Para concluir as tarefas desta lição, você usará a fonte de dados do AdventureWorksDW2008R2 criada em Lição 1: Criando a solução intermediária de data mining (Tutorial de data mining intermediário).

Abaixo estão as tarefas desta lição. A lição poderá ser concluída em duas partes, se necessário. A primeira parte apresenta o básico da criação e do uso de um modelo de série temporal e a segunda descreve como usar os novos recursos do SQL Server 2008 para previsão cruzada em um modelo de série temporal.

Criando um modelo de previsão simples

• Adicionando uma exibição da fonte de dados para previsão (Tutorial de mineração de dados intermediário)

• Criando uma estrutura e um modelo de previsão (Tutorial de mineração de dados intermediário)

• Modificando a estrutura de previsão (Tutorial de mineração de dados intermediário)

• Personalizando e processando o modelo de previsão (Tutorial de mineração de dados intermediário)

• Explorando o modelo de previsão (tutorial de mineração de dados intermediário)

• Criando previsões de série temporal (Tutorial de mineração de dados intermediário)

Criando um modelo de previsão geral para previsão cruzada

• Adicionando um modelo de previsão agregado (Tutorial de mineração de dados intermediário)

• Compreendendo tendências no modelo de série temporal (Tutorial de mineração de dados intermediário)

• Prevendo com o modelo de previsão médio (Tutorial de mineração de dados intermediário)

• Comparando previsões para modelos de previsão (Tutorial de mineração de dados intermediário)