Урок 2. Создание сценария прогнозирования (учебник по интеллектуальному анализу данных промежуточного уровня)

Вас, как аналитика по продажам Adventure Works Cycles, попросили спрогноировать продажи 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. Эту общую модель можно использовать для перекрестного прогнозирования.

Для выполнения задач этого занятия, перечисленных ниже, используйте источник данных AdventureWorksDW2012 , созданный на занятии 1. Создание решения для промежуточного интеллектуального анализа данных (учебник по интеллектуальному анализу данных).

Предупреждение

Для этого выпуска обновлены даты в образце базы данных Adventure Works Cycles. Если вы используете более раннюю версию Adventure Works Cycles, вы можете создать модель, выполнив эти действия, но результаты могут отличаться.

Создание простой модели прогнозирования

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

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

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

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

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

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

Создание общей модели прогнозирования для перекрестного прогнозирования

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

• Прогнозы временных рядов с использованием обновленных данных (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

• Прогнозы временных рядов с заменой данных (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

• Сравнение прогнозов моделей прогнозирования (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

Следующая задача занятия

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

Основные сведения о требованиях для модели временных рядов (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)

Все занятия

Урок 1. Создание промежуточного решения интеллектуального анализа данных (учебник по интеллектуальному анализу данных)

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

Урок 3. Создание сценария рыночной корзины (учебник по интеллектуальному анализу данных промежуточного уровня)

Урок 4. Создание сценария кластеризации последовательностей (учебник по интеллектуальному анализу данных промежуточного уровня)

Урок 5. Создание моделей нейронной сети и логистической регрессии (учебник по интеллектуальному анализу данных промежуточного уровня)

См. также:

Учебник по основам интеллектуального анализа данных
Учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
Алгоритм временных рядов (Майкрософт)