Suplementos de Mineração de Dados do SQL Server para Office
SQL Server Suplementos de Mineração de Dados 2012 para Office é um conjunto leve de ferramentas para análise preditiva que permite usar dados no Excel para criar modelos analíticos para previsão, recomendação ou exploração.
Os assistentes e as ferramentas de gerenciamento de dados nos suplementos fornecem instruções passo a passo para essas tarefas de mineração de dados comuns:
Organizar e limpar seus dados antes da modelagem. Use dados armazenados no Excel ou em qualquer fonte de dados do Excel. Você pode criar e salvar conexões para reutilizar fontes de dados, repetir experimentos ou treinar modelos novamente.
Gere perfis, amostras e prepare. Muitos mineradores de dados experientes indicam que 70 a 90% de um projeto de mineração de dados é gasto na preparação dos dados. Os suplementos podem tornar essa tarefa mais rápida, fornecendo visualizações no Excel e nos assistentes que ajudarão você com essas tarefas comuns:
Crie o perfil dos dados e entenda suas características e distribuição.
Crie conjuntos de treinamento e teste através da amostragem aleatória ou da sobreamostragem.
Encontre exceções, e remova-as ou substitua-as.
Rotule os dados novamente para melhorar a qualidade da análise.
Analise padrões por meio de aprendizado supervisionado ou não supervisionado. Clique nos assistentes amigáveis para realizar algumas das tarefas de mineração de dados mais conhecidas, incluindo a análise de clustering, a análise de cesta de compras e previsão.
Entre os algoritmos de aprendizado de máquina conhecidos incluídos nos suplementos, estão o Naïve Bayes, a regressão logística, o clustering, a série temporal e as redes neurais.
Se você não tiver experiência em mineração de dados, obtenha ajuda para criar consultas de previsão no assistente de Consulta .
Usuários avançados podem criar consultas DMX personalizadas com o Editor de Consulta Avançadado tipo "arrastar e soltar", ou automatizar previsões usando o VBA do Excel.
Documente e gerencie. Depois de criar um conjunto de dados e criar alguns modelos, documente seu trabalho e seus insights gerando um resumo estatístico dos parâmetros de dados e modelo.
Explorar e visualizar. A mineração de dados não é uma atividade que pode ser totalmente automatizada. Você precisa explorar e entender seus resultados para tomar medidas significativas. Os suplementos ajudam você na exploração, fornecendo visualizadores interativos no Excel, modelos do Visio que permitem personalizar os diagramas e a capacidade de exportar gráficos e tabelas para o Excel para filtragem ou modificação adicionais.
Implante e integre. Ao criar um modelo útil, coloque seu modelo em produção usando as ferramentas de gerenciamento para exportar o modelo do servidor experimental para outra instância do Analysis Services.
Você também pode deixar o modelo no servidor onde o criou, mas atualize os dados de treinamento e execute previsões usando o Integration Services ou scripts DMX.
Os usuários avançados apreciarão a funcionalidade de rastreamento , que permite exibir as instruções XMLA e DMX enviadas para o servidor.
Introdução
Consulte estes tópicos para obter informações sobre as ferramentas e se preparar:
Suporte e requisitos
Os Suplementos de Mineração de Dados do SQL Server para Office são downloads gratuitos. Você deve ter uma das versões do Office a seguir já instaladas para usar essas ferramentas:
Office 2010, versões de 32 bits ou 64 bits
Office 2013, versões de 32 bits ou 64 bits
Aviso
Baixe a versão dos suplementos que corresponda à sua versão do Excel.
Os Suplementos de Mineração de Dados requerem uma conexão com uma das seguintes edições do SQL Server Analysis Services:
Enterprise
Business Intelligence
Standard
Dependendo da edição do SQL Server Analysis Services ao você se conectará, alguns algoritmos avançados possivelmente não estarão disponíveis. Para obter informações, consulte Recursos com suporte nas edições do SQL Server 2014.
Para obter ajuda adicional com a instalação, consulte esta página no Centro de Download: https://www.microsoft.com/download/details.aspx?id=29061