Lección 2: Generar un escenario de pronóstico (Tutorial intermedio de minería de datos)
Como analista de ventas de Adventure Works Cycles, se le ha solicitado un pronóstico de las ventas de productos individuales para el próximo año. En concreto, debe obtener los picos en las ventas de bicicletas y determinar qué regiones lideran las ventas y cuáles van por detrás. Además, debe determinar si las ventas de diferentes productos varían en función de la época del año.
Para hallar la información solicitada, en esta lección examinará los datos mensuales de la empresa y dividirá las ventas en tres regiones: Europa, Norteamérica y el Pacífico.
Una vez que haya completado las tareas de esta lección, podrá responder a las preguntas siguientes:
¿Cómo interactúan las ventas de los diferentes modelos de bicicleta a lo largo del año?
¿Existe un patrón de ventas para las tres regiones?
¿En qué época del año se produce un pico en las ventas?
Para completar las tareas de esta lección, utilizará el origen de datos de AdventureWorksDW2008 que creó en Lección 1: Crear la solución de minería de datos intermedia (Tutorial intermedio de minería de datos).
Esta lección incluye las tareas siguientes. La lección se puede completar en dos partes, si es necesario. La primera parte introduce los fundamentos para crear y utilizar un modelo de serie temporal, y la segunda parte describe cómo utilizar las características nuevas de SQL Server 2008 para la predicción cruzada en un modelo de serie temporal.
Crear un modelo de pronóstico simple
Agregar una vista de origen de datos para las previsiones (tutorial intermedio de minería de datos)
Crear una estructura de pronóstico y un modelo (tutorial intermedio de minería de datos)
Modificar la estructura de previsión (tutorial intermedio de minería de datos)
Personalizar y procesar el modelo de pronóstico (tutorial intermedio de minería de datos)
Explorar el modelo de previsión (tutorial intermedio de minería de datos)
Crear predicciones de serie temporal (Tutorial intermedio de minería de datos)
Crear un modelo de pronóstico general para predicción cruzada
Siguiente tarea de la lección
Agregar una vista de origen de datos para las previsiones (tutorial intermedio de minería de datos)