Orta veri madenciliği Öğreticisi (- Analysis Services veri madenciliği)
Microsoft Analysis Services provides an integrated environment for creating and working with data mining models.Kolayca veri kaynaklarına bağlamak, oluşturmak ve aynı verileri birden fazla modeli test etmek ve Öngörü analizi kullanmak için modeller dağıtmak.
Temel veri madenciliği öğreticisi içinde nasıl kullanacağınızı öğrendiniz Business Intelligence Development Studio oluşturma veri madenciliği çözümü ve, yerleşik ve hedefleme müşteri satın alma davranışı çözümlemek için hedeflenen posta kampanya desteklemek üzere üç modelleripotansiyel alıcıların.
Aşağıdaki öğreticiyi tamamlamak için temel veri madenciliği öğreticisi içinde sunulan araştırma modeli görüntüleyicileri ve veri madenciliği araçları ile bilgi sahibi olmanız gerekir.Bu aradaki öğretici bu deneyimi oluşturur ve tahmini de dahil olmak üzere birçok yeni senaryolar tanıtır ve pazar sepeti çözümlemesi.Bir saat serisi modeli, ilişkilendirme modelini ve sırası kümeleme modelini oluşturmak öğreneceksiniz.Ayrıca, iç içe geçmiş tablolar bir modelde kullanılacak ve iç içe geçmiş tablolar üzerinde filtreleri oluşturmak öğreneceksiniz.
Tüm senaryolarda kullanmak AdventureWorksDW2008R2 veri kaynağını, ancak farklı senaryolar için farklı veri kaynak görünümleri oluştururVeri oluşturma sürece istediğiniz sırada dersleri yapabilirsiniz kaynak ilk.
Dersleri bağımsızdır ve ayrı olarak tamamlanabilir.
Ders senaryoları
Hedeflenen posta kampanya ile başarınızı sonra uygulamak için istendiğini, bilgi , veri madenciliği iş planlamasında kullanmak için birkaç yeni modeli geliştirmek için.Bunlar yeni modeli aşağıdaki türleri içerir:
Dünyanın farklı bölgelerinde ürünlerin satışlarını tahmin etmek için zaman serisi modelleri.Her bölge için ayrı ayrı model ve aynı zamanda çapraz tahmin için kullanılan genel bir model geliştirmek.
Gruplandırmalar yapılan ziyaret sırasında satın alınan ürünlerin analiz etmek için ilişkilendirme modelini, Adventure Works Cycles e-ticaret sitesi.Bu Pazar sepeti modelini temel alan müşterilerine ürünleri önerebilir.
Müşterilerin ürünleri satın alma siparişi analiz modeli, kümeleme sırası.Bu modele dayalı, Web sitesi tasarımı veya yeni ürün sunumları değişiklikleri planlayabilirsiniz.
Neural ağ modeli ve logistic regresyon modelleri--çağrı merkezi veri exploratory çözümlemesi yapma.Ön modelinden incelemeler göre çağrı Merkezi ile müşteri deneyimini geliştirmek için olası stratejilerini belirlemek için bir model oluşturur.
Öğrenecekleriniz
Bu öğretici nasıl oluşturulacağı ve çeşitli veri madenciliği algoritmaları türleri ile çalışır öğretir.Bu öğretici, ayrıca aşağıdaki kavramlarını tanıtır:
İç içe geçmiş tablolar modelleri oluşturmak için kullanma
İç içe geçmiş tablo anahtarı, saat serisi anahtar veya anahtar sırası seçme
İç içe geçmiş tablolar modelleri oluştururken, süzme veya Öngörüler yapmak
Bir modeli desteklemek için yeterli veriye sahip olup olmadığını belirleme
Genel model oluşturma ve birden çok veri kümesi için uygulama
Öğretici aşağıdaki derslerden oluşmaktadır:
Ders 1: Ara veri madenciliği çözümü (Ara veri madenciliği Öğreticisi) oluşturma
Bu derste, temel alan yeni bir proje oluşturmak AdventureWorksDW2008R2 veritabanı desteği birkaç yeni veri kaynağı görünümleri ve çok daha fazla araştırma modelleri.Ders 2: Tahmin senaryo (Ara veri madenciliği Öğreticisi) oluşturma
Bu derste, bir tahmin senaryonun bir parçası kullanılan bir araştırma modeli oluşturacak.İle oluşturulmuş veri madenciliği modelleri de inceleyeceksiniz Microsoft zaman Series algoritması.Ayrı ayrı bölgeler modelleri oluşturmak ve sonra çapraz tahmin için kullanılan genel bir model oluşturmak.
Ders 3: Pazar sepeti senaryo (Ara veri madenciliği Öğreticisi) oluşturma
Bu derste, yeni veri kaynak görünümü ekleme ve iç içe geçmiş tablolar ve anahtarlar ile çalışma hakkında bilgi alın.Bu verilere dayanarak, bir pazar sepeti senaryo bir parçası olarak kullanılan bir araştırma modeli oluşturur.İle oluşturulmuş veri madenciliği modelleri de inceleyeceksiniz Microsoft ilişkilendirme algoritması.Ders 4: Senaryo (Ara veri madenciliği Öğreticisi) kümeleme bir sıra oluşturma
Bu derste senaryo kümeleme bir sıra bir parçası olarak kullanılan bir araştırma modeli oluşturacak.Ayrıca ile oluşturulmuş veri madenciliği modelleri keşfedin nasıl öğreneceksiniz Microsoft sırası kümeleme algoritması.Ders 5: Ağ Neural ve Logistic regresyon modeller (Ara veri madenciliği Öğreticisi) oluşturma
Bu derste, birkaç ilgili veri madenciliği modelleri, Microsoft Neural ağ ve Microsoft Logistic regresyon algoritmaları kullanarak oluşturur.Modelleri temeldeki veri Araştır veri kaynak görünümleri ile çalışmak öğreneceksiniz.
Gereksinimler
Aşağıdakilerin yüklü olduğundan emin olun:
Microsoft SQL Server 2008 R2
Microsoft SQL Server Analysis Services
SQL Serverile AdventureWorksDW2008R2 veritabanı.
Varsayılan olarak, örnek veritabanları, güvenliği artırmak için yüklü değil.To install the official databases for Microsoft SQL Server, visit the Microsoft SQL Sample Databases page and select SQL Server 2008R2.
Not
Bir öğretici ile çalışırken, eklerseniz adımları arasında geriye ve ileriye taşımak kolay sonraki konu ve Önceki konu belge Görüntüleyicisi araç çubuğu düğmeleri.Daha fazla bilgi için bkz: Yardım için sonraki ve önceki düğmelerini ekleme.
Ayrıca bkz.