Este documento presenta una introducción al análisis predictivo con SQL Server. Explica conceptos clave como minería de datos, modelado predictivo y análisis predictivo. Luego describe herramientas de análisis predictivo en SQL Server como árboles de decisión, regresión logística y agrupación. Finalmente, muestra ejemplos de cómo resolver problemas empresariales reales utilizando estas herramientas.
El análisis y diseño orientado a objetos (ADOO) es un enfoque de la ingeniería del software, la cuál permite modelar un sistema como un grupo de objetos que interactúan entre sí
El análisis y diseño orientado a objetos (ADOO) es un enfoque de la ingeniería del software, la cuál permite modelar un sistema como un grupo de objetos que interactúan entre sí
Una introducción al Modelado de Negocios que describe sus aplicaciones o usos en el contexto empresarial, su evolución, sus enfoques e introduce el método BMM para modelado de negocios con UML.
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2016 ULL Cabildo KEEDIO - Arquitecturas Big DataKEEDIO
KEEDIO: Arquitecturas Big Data
INDICE
Lo que es Big Data
La cadena de valor de Big Data
Casos de uso – Con éxitos y fracasos
Roles de Big Data y el cambio en las organizaciones
Cómo lo hacemos: Con una plataforma y metodología
02000 metodo validacion Según la ISO 9126 la calidad del producto está influenciada por la complejidad del
mismo. Por lo que con el propósito de medir la bondad del modelo implantado se han
utilizado un conjunto de métricas comúnmente aceptadas y cuyo objetivo es el poder
medir la complejidad del esquema de estrella y así poder tener un indicativo objetivo de la
calidad del mismo. Según la ISO 9126 la calidad del producto está influenciada por la complejidad del
mismo. Por lo que con el propósito de medir la bondad del modelo implantado se han
utilizado un conjunto de métricas comúnmente aceptadas y cuyo objetivo es el poder
medir la complejidad del esquema de estrella y así poder tener un indicativo objetivo de la
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utilizado un conjunto de métricas comúnmente aceptadas y cuyo objetivo es el poder
medir la complejidad del esquema de estrella y así poder tener un indicativo objetivo de la
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utilizado un conjunto de métricas comúnmente aceptadas y cuyo objetivo es el poder
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utilizado un conjunto de métricas comúnmente aceptadas y cuyo objetivo es el poder
medir la complejidad del esquema de estrella y así poder tener un indicativo objetivo de la
calidad del mismo.
Machine Learning con Azure Managed InstanceEduardo Castro
En esta presentación mostramos las opciones para implementar Machine Learning dentro de Azure, así como las formas de configurar y utilizar Python dentro de Azure Managed Instance
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0...Telefónica
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0xWord escrito por Ibón Reinoso ( https://mypublicinbox.com/IBhone ) con Prólogo de Chema Alonso ( https://mypublicinbox.com/ChemaAlonso ). Puedes comprarlo aquí: https://0xword.com/es/libros/233-big-data-tecnologias-para-arquitecturas-data-centric.html
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
3. Fuentes consultadas
TechEd 2014 Channel 9
Enhancing Applications with SQL Server
Data Mining. Peter Myers
Predictive Analytics in the Enterprise. Carlos
Bossy
El arte (y ARIMA) de Forecasting. Dejan
Sarka
4. Canal en YouTube
http://www.youtube.com /
eduardocastrom
http://slideshare.net/ecastrom
http://tinyurl.com/comunidad
windows
10. ¿Por qué el resurgimiento en el análisis
predictivo?
11. Antes <-----> Hoy
Explosión de datos se duplica cada 3
años (Ley de Moore)
Los volúmenes de datos no pueden ser
comprendidos por los seres humanos
Difícil de encontrar patrones de
ventaja competitiva
Mejorar el criterio profesional de
expertos de dominio (pequeño pero
valioso)
Descubrimiento de Conocimiento
HoyAntes
Volúmenes manejables de datos
La facilidad y el poder de SQL
Los expertos de dominio podría
comprender y analizar una base de
datos completa
CPU con poder limitado
Datos Finitos
12. Científico de datos
Un científico de datos incorpora técnicas y teorías de
muchos campos, incluyendo las matemáticas, la estadística,
la ingeniería de datos, reconocimiento de patrones,
aprendizaje avanzado , visualización, modelado de la
incertidumbre, almacenamiento de datos y la computación
de alto rendimiento con el objetivo de extraer el significado
de datos.
Ciencia de datos: un término
utilizado indistintamente con
inteligencia de negocio o análitica
empresarial
13. ¿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.
14. Qué es el análisis predictivo?
Predictive Analytics es el descubrimiento de información
predictiva, a veces oculta, de las bases de datos utilizando
atributos de datos relacionados y no relacionados con la
aplicación de algoritmos de análisis, y la creación de modelos
que generan resultados predictivos.
Modelaje Predictivo es el proceso
de creación de un modelo para
predecir mejor la probabilidad de
un resultado.
15. La introducción de Data Mining
Minería de datos habilitada predictivo Analítica
Análisis predictivo
Presentación Exploración Descubri
miento
Pasivo
Interactivo
Proactiv
e
Insight
Negocios
Informes en
conserva
Ad hoc Reporting
Modelo de Datos
Data Mining
Papel de
Software
17. Análisis Predictivo
Un componente vital en la Arquitectura de BI y
disponible en tiempo real a las aplicaciones, informes,
ETL
145% vs 89%
Predictive Analytics and ROI: Lessons from IDC's
Financial Impact Study (Fuente: IDC
http://www.spss.hu/home_page/idcreport.htm)
Medidas
(pasado)
Predección
(desconocido)
19. Metodología / Enfoque
Planteamiento del problema
What do you want
to predict?
Is data available?
Set a Target
Improve on
current results
Develop Solution
Integrate into
Applications or
Reports
21. Modelado de minería de datos
Etapa de diseño
Etapa de
procesamiento
Etapa de
consulta
Modelo de
minería
22. Modelado de minería de datos
Modelo de
minería
Datos de
entrenamiento
Data
Engine
Minería
Etapa de diseño
Etapa de
procesamiento
Etapa de
consulta
23. Modelado de minería de datos
Data
Engine
Minería
Datos para
predecir
Datos
Predicción
Modelo de
minería
Etapa de diseño
Etapa de
procesamiento
Etapa de
consulta
25. 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.
26. 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.
27. 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.
28. 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.
29. Definiciones
Variable de Clase son los datos que estamos prediciendo.
Instancia y Atributo es similar a una fila y columna que se utiliza como
entrada para un modelo predictivo.
Soporte se refiere al número de instancias de un patrón particular.
Overfitting (Sobreentrenamiento) es un defecto en un modelo predictivo en
el que el modelo refleja los datos de entrenamiento de forma muy similar
Confussion Matrix (Matriz de clasificación) es una tabla que muestra los
valores pronosticados y su precisión.
Cross Validation es una forma de desarrollar y probar un modelo mediante el
uso de un porcentaje de los datos para probar
37. Modelo de segmentación del cliente
Entender por qué algunos clientes no compran productos
X
38. 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
40. SQL Server Data Mining
SQL Server 2005 y 2008
• Analysis Services
SQL Server 2012
• Servicio de Análisis Multidimensional
Desarrollo
• Business Intelligence Development Studio
• Excel Data Mining Add-in
41. 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
42. Datos SQL Server Algoritmos de minería
Algoritmo rápido y accesible
Se utiliza para clasificación
Técnica de minería de datos populares
Se utiliza para la clasificación, regresión y asociación
Busca la mejor manera posible en línea recta a través de una serie de puntos
Se utiliza para el análisis de predicción
43. SQL Server Data Mining Algoritmos
Continuado
Más sofisticados que los árboles de decisión y de Naïve Bayes, este algoritmo
puede explorar escenarios muy complejos
Se utiliza para la clasificación y regresión tareas
Un caso particular de la red neuronal algoritmo
Encuentra agrupaciones naturales dentro de los datos
Apoya las tareas de segmentación y detección de anomalías
44. SQL Server Data Mining Algoritmos
Continuado
Grupos de una secuencia de eventos discretos en grupos naturales basados en
semejanza
Se utiliza para predecir los valores futuros de una serie temporal
Fue mejorado en SQL Server 2008 para producir más precisa pronósticos a más
largo plazo
Comúnmente utilizado para el mercado análisis de la cesta de aprender qué
productos se compran juntos
45. SQL Server Data Mining Algoritmos
Continuado
Clasificar
• Decision
Trees
• Logistic
Regression
• Naïve Bayes
• Neural
Networks
Estimar
• Decision
Trees
• Linear
Regression
• Logistic
Regression
• Neural
Networks
Cluster
• Clustering
Forecast
• Time Series
Asociación
• Association
Rules
• Decision
Trees
46.
47.
48.
49.
50.
51.
52.
53.
54. ARIMA
ARIMA (p, d, q): Auto-Regresivo Integrado de
Promedios
p es el número de términos autorregresivos
d es el número de diferencias no estacionales
q es el número de errores de pronóstico
rezagados en la ecuación de predicción
Ecuación general ARIMA
17
q
i
t
i
i
p
i
t
di
i LYLL
11
*)*1(*)1)(*1(
56. tiemp
o
venta¿Qué algoritmo es mejor?
Venta real
Las
medias
móviles
suavizada
s a la
regresión
lineal
simple
Regresión
lineal por
tramos
Nota: ajuste mejor no siempre significa mejor predicción!
57. El arte de la Previsión
tiempo
venta
Las ventas reales (dos
productos)
Las medias móviles
suavizadas a la
regresión lineal
simple -todos los
tiempos
Regresión lineal
simple - la última vez
Regresión lineal por
tramos
¿Qué algoritmo es mejor?
Nota: ajuste mejor no siempre significa mejor predicción!
58. 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
59. 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
60. 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
62. 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/