Este documento proporciona una introducción a los pronósticos con SQL Server 2019, discutiendo métodos como promedios móviles, suavizado exponencial, proyección de tendencias y regresión lineal. También describe cómo SQL Server 2019 permite a los científicos de datos y desarrolladores interactuar directamente con los datos y realizar análisis avanzados dentro de la base de datos, lo que puede aplicarse a soluciones como detección de fraude, pronósticos de ventas y mantenimiento predictivo.

1. Pronósticos con
SQL Server 2019

2. Forecasting

3. Forecasting

8. Naive approach
Moving averages
Exponential smoothing
Trend projection
Linear regression
Modelo
Series de
tiempo
Modelo
asociativo

10. Tendencia
Estacional
cíclica
Aleatorio

11. Lademandadeproductooservicio
| | | |
1 2 3 4
Tiempo (años)
La demanda
promedio de más
de 4 años
component
e de
tendencia
línea de la
demanda real
Variación aleatoria
picos estacionales

14. 0 5 10 15 20

15. METRO T W T
F

16. Herramientas
Chart from "2014 Data Science Salary Survey" (ISBN 978-1-491-
91842-5)
© 2015 O'Reilly Media, used with permission. Arrows mine.
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17. Mejor
http://www.rstudio.com/
Rattle y OnePageR
http://cran.r-project.org/
http://www.revolutionanalytics.com/
Azure ML: built-in

19. R Studio IDE

20. Cientificos de datos
interactuar directamente con
datos
Incorporado a SQL
Server
Desarrollador de datos /
DBA
Manejo de datos y
analíticas en el mismo motor
Incorporando el análisis avanzado
Dentro de la base de datos de análisis
Ejemplo de soluciones
• La detección del fraude
• Pronóstico deventas
• la eficiencia del inventario
• Mantenimiento predictivo
datos relacional
Biblioteca
analítica
T-SQL Interface
Extensibilid
ad
?
R
Integración R
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Microsoft Azure
Machine Learning Marketplace
R nuevas
secuencias de
comandos
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100100
010101

21. Integración
con R Scripts
Fuente: https://visualstudiomagazine.com/articles/2015/05/04/sql-server-2016-preview.aspx

31. Habilitar Machine Learning Services

32. 





34. Instalar
bibliotecas
de Python
en Windows
cd {{download-directory}}
.Install-PyForMLS.ps1 -InstallFolder
"C:path-to-python-for-mls")
Cuando finaliza la instalación, tiene
un conjunto completo de paquetes.
Por ejemplo, si especificó
C:mspythonlibscomo nombre de
carpeta, encontrará los paquetes en
C:mspythonlibsLibsite-packages