2. Ing. Eduardo Castro, PhD
Servidor MVP Microsoft SQL
ecastro@simsasys.com
http://www.youtube.com/eduardocastrom
Comunidad de Windows Costa Rica
Minería de Datos con SQL Server 2012
utilizando Excel y PowerPivot
10. ¿Por qué el resurgimiento en el análisis predictivo?
11. ¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis de datos con técnicas matemáticas de
estadística, minería de datos y aprendizaje
automático. Se utiliza para descubrir patrones
ocultos, que da una ventaja competitiva.
16. El análisis predictivo ejemplo de flujo de trabajo: tarjetas
de crédito
Datos de crédito del Banco.
Los datos del historial de pago de la
oficina de crédito.
Los datos demográficos de terceros.
Hacer frente a los valores extremos y
valores perdidos.
Preparar las variables continuas y
categóricas.
17. El análisis predictivo ejemplo de flujo de trabajo: tarjetas
de crédito
Utilice Microsoft o una solución de terceros
(por ejemplo, SAS). O ...
Programe su propio algoritmo.
Entrenar el modelo con gran subconjunto de
los datos y probado en subconjunto más
pequeño.
La regresión logística es un estándar de
facto.
18. El análisis predictivo ejemplo de flujo de trabajo: tarjetas
de crédito
Utilice Microsoft o una solución de terceros
(por ejemplo, SAS). O ...
Programe su propio algoritmo.
Entrenar el modelo con gran subconjunto de
los datos y probado en subconjunto más
pequeño.
La regresión logística es un estándar de
facto.
Representar al modelo como una fórmula.
Implementar el modelo en la herramienta de puntuación del banco.
Integrar los resultados del modelo en aplicaciones para el uso por parte del personal o
los socios del banco.
19. El análisis predictivo ejemplo de flujo de trabajo: tarjetas
de crédito
Utilice Microsoft o una solución de terceros
(por ejemplo, SAS). O ...
Programe su propio algoritmo.
Entrenar el modelo con gran subconjunto de
los datos y probado en subconjunto más
pequeño.
La regresión logística es un estándar de
facto.
Monitorear continuamente el rendimiento del cuadro de mando de
los nuevos clientes.
Revisar el modelo una vez que comienza bajo rendimiento.
Representar al modelo como una fórmula.
Implementar el modelo en la herramienta de puntuación del banco.
Integrar los resultados del modelo en aplicaciones para el uso por parte del personal o
los socios del banco.
27. Modelo de segmentación del cliente
Entender por qué algunos clientes no compran productos X
28. SQL Server Data Mining
Servicio, no aplicación
SQL Server Análisis Services
(SSAS)
Múltiples interfaces:
SQL Server Data Tools
(SSDT) SQL Server Management
Studio (SSMS)
PowerShell
29. SQL Analysis Services Algoritmos de minería
Algoritmos de clasificación
Árboles de decisión de Microsoft
Microsoft Neural Network
Microsoft Naive Bayes
Algoritmos de regresión
Serie temporal de Microsoft
Regresión lineal de Microsoft
Microsoft regresión logística
Algoritmos de segmentación o agrupación
Microsoft Clustering
Algoritmos de asociación
Microsoft Asociación
Algoritmos de análisis de la secuencia
Microsoft clústeres de secuencia
30. Minería de datos para Excel
Construido para Office 2010:
32-bit o 64-bit Add-In
Requiere Analysis Services
SQL Server 2012 Data Mining
Enterprise o
Inteligencia de Negocios o
Revelador
31. Minería de datos para Excel
Minería de datos cliente para Excel
Construir, validar y gestionar los modelos de datos
Examinar y modelos de minería de datos de consulta
• Herramientas de tabla de análisis para Excel
Lleve a cabo una serie de análisis de mesa
No se requieren conocimientos de la minería de datos
32. PowerPivot para Excel
Características
Libros de Excel
Aprovecha la memoria: Procesamiento rápido
Carga los grandes conjuntos de datos (especialmente de 64 bits)
Analytics a través DAX
Aprovecha los procesadores Multi-Core
34. Los datos de demostración
Contoso Retail conjunto de datos de demostración
http://www.microsoft.com/en-
us/download/details.aspx?id=18279
De Windows Azure Marketplace
https://datamarket.azure.com/
