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Laboratorio 2

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Laboratorio 2 Powered By Docstoc
					                               Laboratorio #2
Nombre: Israel Pérez                                      Cédula: 8-821-1131

                 Ejercicio# 1 (Creating Data Mining Models)




En esta ocasión haciendo uso de la herramientas de Microsoft Analisys
Services Creamos un modelo de minería de Datos. Armamos nuestra
estructura de datos para luego ser analizada.
Y generamos nuestro modelo de minería de datos, en este caso hicimos uso de
los árboles de decisiones para analizar los clientes que con mayor probabilidad
                           de adquirir una bicicleta
 Aquí podemos observar las distintas vistas que podemos usar para obtener
               una mejor interpretación de los resultados.




Arriba una vista de árbol con los atributos que analizamos de la base de datos
                             AdventureWorksDW
        Y en esta, la vista utilizando el modelo de Redes Bayesianas.

               Ejercicio# 2 (Viewing Mining Accuracy Charts)




   Ahora creamos una lista de precisión por medio de la herramienta BI de
Microsoft. Elegimos y alimentamos el modelo con los datos previos a analizar.
Generamos una grafica de precisión en la que nos muestra información actual
de nuestros clientes y las probabilidades que tenemos que un cliente compre
                            productos específicos.




   Mediante el Análisis de Validación en cruz la herrmanienta nos muestra
 promedios y valores boleanos que respectivamente nos informan la medida
            que reflejan los clientes existentes en nuestra DW.
                 Ejercicio# 3 (Creating a Time Series Model)




   Este ejercicio básicamente se trato de crear una predicción mediante la
                        utilización de minería de Datos

 . Analizamos la probabilidad que tiene un cliente de comprar una bicicleta y
vemos que en este caso el cliente con mayor probabilidad de comprarnos una
    bicicleta en “Rubén Torres” con un 0.987 de probabilidades de compra.



                  Ejercicio# 4 (Creating a Prediction Query)
     Igual que el ejercicio #1 alimentamos el modelo con los datos que serán
    utilizados para el análisis, pero esta vez escojemos la vista de “Series de
   tiempos” en el que nos reflejara una grafica en la que podemos analizar el
estado de diferentes sucursales a lo largo del tiempo y así concluir un patrón en
                                  cada una de ellas.

				
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posted:7/13/2010
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