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Minería datos con SQL Server 2012

  • 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
  • 3. Patrocinadores / Sponsors  GOLD  SILVER  BRONCE  Personal/Swag
  • 4. Bienvenidos  Ing. Eduardo Castro, PhD Eduardo Castro http://ecastrom.blogspot.com @ Edocastro
  • 5. Canal en YouTube  http://www.youtube.com / eduardocastrom
  • 7. Definiciones Frase Objetivo "La minería de datos" Toma de decisiones "Machine Learning" Determinar el algoritmo de mejor desempeño
  • 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.
  • 12. ¿Qué es el análisis predictivo?
  • 13. Escenarios comunes de clientes por análisis predictivo
  • 14. El análisis predictivo y flujo de trabajo: proceso genérico
  • 15. El análisis predictivo ejemplo de flujo de trabajo: tarjetas de crédito
  • 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.
  • 20. Herramientas de análisis predictivo de Microsoft
  • 21. Solución de problemas empresariales reales con herramientas de análisis predictivo de Microsoft: el problema
  • 22. Solución de problemas empresariales reales con herramientas de análisis predictivo de Microsoft: la solución
  • 23. Modelos de orientación al cliente: árboles de decisión
  • 24. Modelos de orientación al cliente: resultados
  • 25. Solución # 2: Análisis de victorias / derrotas
  • 26. Modelo de segmentación del cliente con la agrupación
  • 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/
  • 36. Errores comunes en el análisis predictivo
  • 38. Cómo empezar  Excel Data Mining Add-In (gratuito)  http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=29061  PowerPivot (Free)  http://www.microsoft.com / en-us / bi / powerpivot.aspx  Windows 7  http://windows.microsoft.com/en-US/windows/shop/windows-7  SQL Server 2012  http://www.microsoft.com / sqlserver / es / es / default.aspx  Microsoft Office  http://office.microsoft.com/en-us/
  • 39. Conclusión  SQL Server Analysis Services proporciona la minería de datos de nivel empresarial para Excel 2010 con PowerPivot