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

MicrosoftAnalysis Services stellt eine integrierte Umgebung für das Erstellen von Data Mining-Modellen sowie für das Arbeiten mit diesen Modellen bereit. 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 Business Intelligence Development Studio 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.

In diesem Lernprogramm wird davon ausgegangen, dass Sie mit den Data Mining-Tools sowie mit den Miningmodell-Viewern vertraut sind, die im Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen vorgestellt wurden. Das Lernprogramm für Fortgeschrittene baut auf diesen Erfahrungen auf. Ferner werden mehrere neue Szenarien einschließlich Forecasting und Market Basket-Analysen vorgestellt. In diesem Lernprogramm lernen Sie, ein Zeitreihenmodell, ein Zuordnungsmodell sowie ein Sequenzclustermodell zu erstellen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie geschachtelte Tabellen in einem Modell verwenden und wie Sie Filter für geschachtelte Tabellen erstellen.

In allen Szenarien wird die AdventureWorksDW2008-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.

Die Lektionen sind unabhängig voneinander und können separat abgeschlossen 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. Dazu gehören folgende neue Modelltypen:

  • Zeitreihenmodelle zur Vorhersage von Produktverkäufen in verschiedenen Regionen weltweit. Dazu entwickeln Sie spezifische Modelle für die einzelnen Regionen sowie ein allgemeines Modell für Kreuzvorhersagen.

  • Zuordnungsmodelle zur Analyse von Produktgruppierungen, die bei Besuchen der E-Commerce-Website von Adventure Works Cycles gekauft werden. Auf Grundlage dieses Market Basket-Modells könnten Sie Kunden Produkte empfehlen.

  • Sequenzclustermodelle zur Analyse der Reihenfolge, in der Kunden Produkte kaufen. Auf Grundlage dieses Modells können Sie Änderungen im Websitedesign vornehmen oder neue Produkte anbieten.

Lernziele

In diesem Lernprogramm erfahren Sie, wie Sie verschiedene Typen von Data Mining-Algorithmen anlegen und mit diesen arbeiten. Folgende Konzepte werden in diesem Lernprogramm eingeführt:

  • Erstellen von Modellen mit geschachtelten Tabellen

  • Auswählen eines Schlüssels für geschachtelte Tabellen, eines Zeitreihenschlüssels oder eines Sequenzschlüssels

  • Filtern von geschachtelten Tabellen beim Erstellen von Modellen oder Vorhersagen

  • Ermitteln, ob ausreichend Daten zur Unterstützung eines Modells vorhanden sind

  • Erstellen eines allgemeinen Modells und Anwenden des Modells auf mehrere Datasets

Dieses Lernprogramm ist in die vier folgenden Lektionen aufgeteilt:

Anforderungen

Stellen Sie sicher, dass Folgendes installiert ist:

  • MicrosoftSQL Server 2008

  • MicrosoftSQL ServerAnalysis Services

  • SQL Server mit der AdventureWorks DW2008-Datenbank.

Aus Sicherheitsgründen werden die Beispieldatenbanken nicht standardmäßig installiert. Um die offiziellen Beispieldatenbanken für MicrosoftSQL Server zu installieren, rufen Sie die Seite Microsoft SQL Sample Databases auf, und wählen Sie AdventureWorksDW2008 aus.

HinweisHinweis

Wenn Sie ein Lernprogramm durcharbeiten, können Sie mühelos zwischen den einzelnen Schritten navigieren, wenn Sie die Schaltflächen Nächstes Thema und Vorheriges Thema zur Symbolleiste der Dokumentanzeige hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Erweitern der Hilfe um die Schaltflächen Weiter und Zurück.