Занятие 2: Построение сценария прогнозирования (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний)

Применимо к: SQL Server 2016 Preview

Предположим, что вы аналитик по сбыту в компании Компания Adventure Works Cycles, получили задание составить прогноз продаж продуктов на следующий год. В частности, вам было предложено сравнить прогнозы для различных регионов и линеек продуктов. Кроме того, ему требуется понять, зависят ли продажи различных продуктов от времени года.

Для поиска необходимых сведений в этом занятии будут использованы помесячные данные о продажах организации. Кроме того, будут сведены данные по продажам в трех регионах: Европа, Северная Америка и Тихоокеанский регион.

В результате выполнения задач этого занятия будут получены ответы на следующие ниже вопросы.

• Как меняется динамика продаж разных моделей велосипедов с течением времени?

• Существуют ли отличия между шаблонами продаж в трех регионах?

• Возможно ли спрогнозировать пиковые значения продаж?

Занятие может быть завершено в два этапа:

• Первая часть содержит базовые понятия создания и использования модели временных рядов.

• Вторая часть содержит пошаговые указания по созданию общей модели временных рядов на основе всех регионов. Можно использовать эту общую модель для Перекрестное прогнозирование.

Для выполнения задач в этом разделе перечислены ниже, будет использоваться AdventureWorksDW2012 источника данных, созданную в занятия 1: Создание промежуточного решения интеллектуального анализа данных ( Intermediate Data Mining Tutorial ).

Создание простой модели прогнозирования

• Добавление представления источника данных для прогнозирования ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

• Создание структуры прогнозирования и модели ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

• Изменение структуры прогнозирования ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

• Настройка и обработка модели прогнозирования ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

• Изучение модели прогнозирования ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

• Создание прогнозов временных рядов ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

Создание общей модели прогнозирования для перекрестного прогнозирования

• Расширенные прогнозы временных рядов ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

• Прогнозы временных рядов с использованием обновленных данных ( Intermediate Data Mining Tutorial )

• Прогнозы временных рядов с заменой данных ( Intermediate Data Mining Tutorial )

• Сравнение прогнозов для прогнозирования модели ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

Следующая задача занятия

Добавление представления источника данных для прогнозирования ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

Общее представление о требованиях для временного ряда модели ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

Все занятия

Занятие 1: Создание решения интеллектуального анализа данных — средний ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

Урок 2. Сценарий прогнозирования (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

Урок 3. Построение сценария покупательского поведения (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

Занятие 4: Построение сценария кластеризации последовательностей ( учебник по интеллектуальному анализу данных — средний )

Занятие 5. Построение моделей нейронной сети и логистической регрессии (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

См. также:

Учебник по основам интеллектуального анализа данных
Учебник по интеллектуальному анализу данных — средний ( Службы Analysis Services — Интеллектуальный анализ данных )
Алгоритм временных рядов (Майкрософт)