Lezione 2: Compilazione di uno scenario di previsione (Esercitazione intermedia sul data mining)

In qualità di analista delle vendite di Adventure Works Cycles, si supponga di aver ricevuto la richiesta di stimare le vendite dei singoli prodotti del prossimo anno. Si supponga che sia stato richiesto in particolare di individuare i periodi di massima vendita delle biciclette e di determinare in che misura le vendite variano in relazione alle singole aree. È stato inoltre richiesto di determinare se le vendite dei singoli prodotti sono da mettere in relazione al periodo dell'anno.

Per trovare le informazioni richieste, in questa esercitazione verranno esaminati i dati mensili dell'azienda e le vendite verranno suddivise in tre aree: Europa, America del nord e Pacifico.

Dopo aver completato le attività di questa lezione, sarà possibile rispondere alle domande seguenti:

• In che modo le vendite di modelli diversi di biciclette interagiscono nel tempo?

• Esiste un modello delle vendite per le tre aree?

• Qual è il periodo dell'anno di massima vendita?

Per completare le attività di questa lezione, verrà utilizzata l'origine dati AdventureWorksDW2008R2 creata nella Lezione 1: Creazione della soluzione intermedia di data mining (Esercitazione intermedia sul data mining).

Di seguito sono riportate le attività di questa lezione. È possibile completare la lezione in due parti, se necessario. La prima parte introduce i concetti di base relativi alla creazione e all'utilizzo di un modello Time Series, mentre la seconda descrive l'utilizzo delle nuove caratteristiche di SQL Server 2008 per l'esecuzione di stime incrociate in un modello Time Series.

Creazione di un modello di stima semplice

• Aggiunta di una vista origine dati per la previsione (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Creazione di una struttura e di un modello di previsione (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Modifica della struttura di previsione (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Personalizzazione ed elaborazione del modello di previsione (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Esplorazione del modello di previsione (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Creazione di stime basate su serie temporali (Esercitazione intermedia sul data mining)

Creazione di un modello di stima generico per l'esecuzione di stime incrociate

• Aggiunta di un modello di previsione basato su dati aggregati (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Informazioni sulle tendenze nel modello Time Series (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Creazione di stime tramite il modello di previsione basato sulla media (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Confronto delle stime per i modelli di previsione (Esercitazione intermedia sul data mining)