Creazione di un modello di data mining
La modellazione dei dati è il passaggio del data mining in cui si creano modelli e tendenze applicando algoritmi ai dati. Successivamente è possibile utilizzare tali modelli per l'analisi o per eseguire stime.
I componenti aggiuntivi Data mining per Office supportano il data mining tramite le procedure guidate che semplificano la creazione di modelli. Le procedure guidate consentono di analizzare i dati, identificare le correlazioni, calcolare il significato statistico di tutte le variabili e selezionare automaticamente il modello migliore.
Anche se questa funzionalità è ogni bit potente come gli strumenti di data mining forniti da SQL Server Analysis Services e SQL Server Data Tools (SSDT), la combinazione di procedure guidate e l'interfaccia di Excel familiare semplifica la creazione, la modifica e l'uso del data mining.
Avanzate (Data mining)
Le procedure guidate avanzate consentono di creare nuovi modelli di data mining, in base ai dati archiviati in Excel, usando uno degli algoritmi di data mining in SQL Server Analysis Services.
Crea struttura di data mining
La procedura guidata Crea struttura di data mining consente di compilare una nuova struttura di data mining da utilizzare come base per più modelli di data mining. La procedura guidata consente di riservare una parte dei dati da utilizzare come set di testing, in modo che sia possibile valutare tutti i modelli che utilizzano gli stessi dati in base a standard di test coerenti.
Crea struttura di data mining (componenti aggiuntivi Data mining di SQL Server)
Aggiunta modello a struttura
La procedura guidata Aggiunta modello a struttura consente di scegliere una struttura di data mining esistente e di creare un nuovo modello di data mining per tale struttura. È possibile aggiungere più modelli di data mining a una struttura, modificando i parametri o scegliendo algoritmi di data mining diversi, nonché personalizzare l'output.
Aggiunta modello a struttura (componenti aggiuntivi Data mining per Excel)
Analizza fattori di influenza chiave (Analisi)
Scegliere un valore della colonna o di output di interesse per consentire all'algoritmo di analizzare tutti i dati di input per identificare i fattori che influiscono maggiormente sulla destinazione. Facoltativamente, è possibile creare un report che confronta due valori qualsiasi in modo da poter visualizzare i cambiamenti dei fattori di influenza.
Lo strumento Analizza influenza chiave usa l'algoritmo Microsoft Naïve Bayes.
Analizza fattori di influenza chiave (Strumenti di analisi tabelle per Excel)
Associazione (Data mining)
La procedura guidata Associa crea un modello di associazione che rileva le associazioni tra gli elementi visualizzati in più transazioni, ad esempio nell'analisi del carrello di mercato.
Procedura guidata Associazione (client di data mining per Excel)
Classificazione (Data mining)
La procedura guidata Classificazione crea un modello di classificazione che analizza i fattori che hanno contribuito a un risultato di destinazione. È possibile utilizzare più algoritmi con questa procedura guidata, tra cui Decision Trees, Naive Bayes e Neural Network.
Procedura guidata Classificazione (componenti aggiuntivi Data mining per Excel)
Clustering (Data mining)
La procedura guidata cluster crea un modello di clustering che rileva i gruppi di righe che condividono caratteristiche simili. Il clustering (talvolta chiamato segmentazione) è una tecnica di apprendimento non consigliata che è molto utile quando si tenta di comprendere i modelli e i raggruppamenti nei nuovi dati.
L'algoritmo Microsoft Clustering supporta diversi tipi di clustering K-medie ed Expectation Maximization (EM).
Creazione guidata cluster (componenti aggiuntivi di data mining per Excel).
Rileva categorie (Analisi)
Lo strumento Rileva categorie consente di aggiungere qualsiasi set di dati e applicare clustering per trovare raggruppamenti di dati. È utile trovare somiglianze e creare gruppi da analizzare ulteriormente.
Lo strumento Rileva categorie usa l'algoritmo Microsoft Clustering.
Rileva categorie (Strumenti di analisi tabelle per Excel)
Stima (Data mining)
La procedura guidata Stima consente di compilare un modello di stima per estrarre modelli di dati e utilizzare tali modelli per stimare valori continui numerici, di data o di ora. Usa l'algoritmo Microsoft Decision Trees.
Procedura guidata Stima (componenti aggiuntivi Data mining per Excel)
Estendi da esempio (Analisi)
Lo strumento Fill From Example consente di imputare valori mancanti. Fornire alcuni esempi dei valori mancanti per consentire allo strumento di compilare i modelli in base a tutti i dati nella tabella e quindi di consigliare i nuovi valori in base ai modelli nei dati.
Lo strumento Fill From Example usa l'algoritmo Microsoft Logistic Regression.
Estendi da esempio (Strumenti di analisi tabelle per Excel)
Previsione (Analisi)
Lo strumento Previsione accetta i dati che cambiano nel tempo e stima i valori futuri.
Lo strumento Previsione usa l'algoritmo Microsoft Time Series.
Previsione (Strumenti di analisi tabelle per Excel)
Previsione (Data mining)
La procedura guidata Previsione crea un modello di previsione che rileva i modelli in una serie di celle e quindi prevede valori aggiuntivi.
Procedura guidata Previsione (componenti aggiuntivi Data mining per Excel)
Evidenzia eccezioni (Analisi)
Lo strumento Evidenzia eccezioni analizza i modelli in una tabella di dati e trova righe e valori che non soddisfano il modello. È quindi possibile esaminarli e correggerli e infine rieseguire il modello o contrassegnare i valori per un'azione successiva.
Lo strumento Evidenzia eccezioni usa l'algoritmo Microsoft Clustering.
Evidenzia eccezioni (Strumenti di analisi tabelle per Excel)
Strumento Calcolo stime (Analisi)
Questo strumento consente di creare un modello che analizza i fattori che portano ai risultati desiderati e quindi di eseguire la stima di un risultato per un nuovo input, in base ai criteri derivati da questi modelli. Consente inoltre di generare un foglio di lavoro interattivo decisionale che consente di ottenere facilmente nuovi input. È inoltre possibile creare una versione stampata del foglio di lavoro per l'assegnazione dei punteggi da utilizzare offline.
Lo strumento Calcolatrice stima usa l'algoritmo Microsoft Logistic Regression.
Calcolo stime (Strumenti di analisi tabelle per Excel)
Scenario: Ricerca obiettivo (Analisi)
Nello strumento Goal Seek specificare un valore di destinazione e lo strumento identifica i fattori sottostanti che devono cambiare per soddisfare tale destinazione. Se, ad esempio, si desidera aumentare la soddisfazione chiamate del 20%, è possibile chiedere al modello di eseguire una stima dei fattori da modificare per raggiungere tale obiettivo.
Lo strumento Goal Seek usa l'algoritmo Microsoft Logistic Regression.
dettagli
Ricerca obiettivo (Strumenti di analisi tabelle per Excel)
Scenario: Analisi di simulazione (Analisi)
Lo strumento Di analisi what-if integra lo strumento Goal Seek . Immettere nello strumento il valore che si desidera modificare per consentire al modello di stimare se tale modifica sarà sufficiente per il raggiungimento del risultato desiderato. È possibile ad esempio chiedere al modello di determinare se l'aggiunta di un operatore telefonico aumenterebbe la soddisfazione dei clienti di un punto.
Lo strumento What-If usa l'algoritmo Microsoft Logistic Regression.
Scenario di Analisi di simulazione (Strumenti di analisi tabelle per Excel)
Market basket analysis (Analisi)
Lo strumento Shopping Basket Analysis crea gruppi di prodotti che vengono spesso acquistati insieme, per identificare i modelli che possono essere usati in cross-selling o up-selling. Consente inoltre di generare report in base al prezzo e al costo di prodotti correlati per agevolare le decisioni.
È inoltre possibile utilizzare questo strumento per gli eventi che spesso si verificano insieme, per fattori che portano a una diagnosi o per qualsiasi altro set di risultati e cause potenziali.
Lo strumento Shopping Basket Analysis usa l'algoritmo Microsoft Association.
Market basket analysis (Strumenti di analisi tabelle per Excel)
Vedere anche
Esplorazione e pulizia dei dati
Convalida e utilizzo dei modelli per le stime (componenti aggiuntivi Data Mining per Excel)
Distribuzione e scalabilità di modelli di data mining (componenti aggiuntivi Data mining per Excel)