Esercitazione di base sul data mining
Benvenuti nell'Esercitazione di base sul data mining di Microsoft Analysis Services. Microsoft SQL Server offre un ambiente integrato per la creazione e l'utilizzo di modelli di data mining. In questa esercitazione verrà completato uno scenario per una campagna di mailing diretto in cui verranno creati tre modelli per analizzare e identificare il comportamento di acquisto dei clienti e per individuare i potenziali acquirenti. Verrà illustrato come utilizzare tre dei più importanti algoritmi di data mining, come analizzare i risultati mediante i visualizzatori dei modelli di data mining e come creare stime e grafici di accuratezza utilizzando gli strumenti di data mining inclusi in Microsoft SQL Server Analysis Services. La società fittizia Adventure Works Cycles verrà utilizzata per tutti gli esempi.
Dopo avere familiarizzato con l'utilizzo degli strumenti di data mining, si consiglia di completare anche l'esercitazione intermedia sul data mining, in cui viene illustrato come utilizzare modelli di previsione, associazione, analisi degli acquisti, Time Series e Sequence Clustering, nonché le tabelle nidificate.
Scenario dell'esercitazione
In questa esercitazione si ricopre il ruolo di un dipendente di Adventure Works Cycles cui viene affidato l'incarico di acquisire ulteriori informazioni sui clienti dell'azienda in base alla cronologia degli acquisti e quindi di utilizzare tali dati per elaborare stime da utilizzare nelle iniziative di marketing. L'azienda non ha mai eseguito operazioni di data mining, quindi è necessario creare un nuovo database specifico e impostare diversi modelli di data mining.
Lezioni dell'esercitazione
Questa esercitazione spiega come creare e utilizzare tipi diversi di modelli di data mining. Illustra inoltre come creare una copia di un modello di data mining e applicarvi un filtro. Il nuovo modello verrà quindi elaborato e valutato mediante un grafico di accuratezza. Una volta completato il modello, verrà utilizzata la funzione di drill-through per recuperare dati aggiuntivi dalla struttura di data mining sottostante.
Il data mining di Microsoft Analysis Services include le caratteristiche seguenti che consentono di sviluppare e confrontare facilmente più modelli predittivi e quindi di eseguire le operazioni appropriate in base ai risultati:
Set di test dei dati di controllo: quando si crea una struttura di data mining, è ora possibile dividere i dati in essa contenuti in un set di training e in un set di testing. Ciò consente di testare i modelli in base a set di dati simili e di confrontare l'accuratezza di modelli correlati.
Filtri dei modelli di data mining: è ora possibile associare filtri a un modello di data mining e applicarli durante il training e il testing. Ciò consente di compilare facilmente modelli correlati in base a subset di dati diversi.
Drill-through ai case della struttura e alle colonne della struttura: è ora possibile spostarsi facilmente dagli schemi generali del modello di data mining ai dettagli utilizzabili dell'origine dati.
L'esercitazione è suddivisa nelle lezioni seguenti:
Lezione 1: Preparazione del database di Analysis Services (Esercitazione di base sul data mining)
In questa lezione verranno illustrate le procedure per la creazione di un nuovo database Analysis Services, l'aggiunta di un'origine dei dati a una vista origine dati e la preparazione del nuovo database per l'utilizzo con il data mining.Lezione 2: Compilazione di una struttura di mailing diretto (Esercitazione di base sul data mining)
In questa lezione verranno illustrate le procedure per la creazione di una struttura di modello di data mining che può essere utilizzata nello scenario relativo al mailing diretto.Lezione 3: Aggiunta ed elaborazione di modelli
In questa lezione verranno illustrate le procedure per l'aggiunta di modelli a una struttura. I modelli creati verranno compilati con gli algoritmi seguenti:Microsoft Decision Trees
Microsoft Clustering
Microsoft Naive Bayes
Lezione 4: Esplorazione dei modelli di mailing diretto (Esercitazione di base sul data mining)
In questa lezione verranno illustrate le procedure per l'esplorazione e l'interpretazione dei risultati di ogni modello mediante i visualizzatori.Lezione 5: Test di modelli (Esercitazione di base sul data mining)
In questa lezione verranno illustrate le procedure per creare una copia di uno dei modelli di mailing diretto, aggiungere un filtro del modello di data mining per limitare i dati di training a un particolare set di clienti e valutare l'affidabilità del modello.Lezione 6: Creazione e utilizzo di stime (Esercitazione di base sul data mining)
In questa lezione finale dell'esercitazione di base sul data mining si utilizzerà il modello per individuare i clienti che con maggiore probabilità acquisteranno una bicicletta. Verrà quindi eseguito il drill-through nei case sottostanti per ottenere informazioni di contatto.
Requisiti
Verificare che sia installato quanto segue:
Microsoft SQL Server 2012
Microsoft SQL Server Analysis Services in modalità multidimensionale
Database AdventureWorksDW2012 .
Per garantire una maggiore sicurezza, i database di esempio non vengono installati con SQL Server. Per installare i database ufficiali per Microsoft SQL Server, visitare la pagina Web relativa ai database di esempio per Microsoft SQL e selezionare SQL Server 2012.
[!NOTA]
Quando si esegue un'esercitazione, può risultare più agevole spostarsi avanti e indietro nei passaggi se si aggiungono i pulsanti Argomento successivo e Argomento precedente nella barra degli strumenti del visualizzatore di documenti. Per ulteriori informazioni, vedere Aggiunta dei pulsanti Argomento precedente e Argomento successivo alla Guida.