Este documento presenta una introducción al análisis predictivo con SQL Server. Explica conceptos clave como minería de datos, modelado predictivo y análisis predictivo. Luego describe herramientas de análisis predictivo en SQL Server como árboles de decisión, regresión logística y agrupación. Finalmente, muestra ejemplos de cómo resolver problemas empresariales reales utilizando estas herramientas.

1. Introducción al análisis predictivo
con SQL Server
Ing. Eduardo Castro, PhD
ecastro@simsasys.com
Microsoft SQL Server MVP
PASS Regional Mentor

2. SQL Saturday Sponsors
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Bronze Sponsors

3. Fuentes consultadas
 TechEd 2014 Channel 9
 Enhancing Applications with SQL Server
Data Mining. Peter Myers
 Predictive Analytics in the Enterprise. Carlos
Bossy
 El arte (y ARIMA) de Forecasting. Dejan
Sarka

4. Canal en YouTube
 http://www.youtube.com /
eduardocastrom
 http://slideshare.net/ecastrom
 http://tinyurl.com/comunidad
windows

5. Agenda
 Fundamentos
 Demostración
 Recursos

6. Definiciones
Frase Objetivo
"La minería de datos" Toma de decisiones
"Machine Learning" Determinar el algoritmo de mejor
desempeño

7. Introducción
Análisis predictivo
Predictive Analytics
Predictive
Modeling
Data Mining

8. Análisis predictivo

9. Análisis predictivo

10. ¿Por qué el resurgimiento en el análisis
predictivo?

11. Antes <-----> Hoy
Explosión de datos se duplica cada 3
años (Ley de Moore)
Los volúmenes de datos no pueden ser
comprendidos por los seres humanos
Difícil de encontrar patrones de
ventaja competitiva
Mejorar el criterio profesional de
expertos de dominio (pequeño pero
valioso)
Descubrimiento de Conocimiento
HoyAntes
Volúmenes manejables de datos
La facilidad y el poder de SQL
Los expertos de dominio podría
comprender y analizar una base de
datos completa
CPU con poder limitado
Datos Finitos

12. Científico de datos
Un científico de datos incorpora técnicas y teorías de
muchos campos, incluyendo las matemáticas, la estadística,
la ingeniería de datos, reconocimiento de patrones,
aprendizaje avanzado , visualización, modelado de la
incertidumbre, almacenamiento de datos y la computación
de alto rendimiento con el objetivo de extraer el significado
de datos.
Ciencia de datos: un término
utilizado indistintamente con
inteligencia de negocio o análitica
empresarial

13. ¿Qué es el análisis predictivo?
 El análisis de datos con técnicas matemáticas de
estadística, minería de datos y aprendizaje
automático. Se utiliza para descubrir patrones
ocultos, que da una ventaja competitiva.

14. Qué es el análisis predictivo?
Predictive Analytics es el descubrimiento de información
predictiva, a veces oculta, de las bases de datos utilizando
atributos de datos relacionados y no relacionados con la
aplicación de algoritmos de análisis, y la creación de modelos
que generan resultados predictivos.
Modelaje Predictivo es el proceso
de creación de un modelo para
predecir mejor la probabilidad de
un resultado.

15. La introducción de Data Mining
Minería de datos habilitada predictivo Analítica
Análisis predictivo
Presentación Exploración Descubri
miento
Pasivo
Interactivo
Proactiv
e
Insight
Negocios
Informes en
conserva
Ad hoc Reporting
Modelo de Datos
Data Mining
Papel de
Software

16. ¿Qué es el análisis predictivo?

17. Análisis Predictivo
Un componente vital en la Arquitectura de BI y
disponible en tiempo real a las aplicaciones, informes,
ETL
145% vs 89%
Predictive Analytics and ROI: Lessons from IDC's
Financial Impact Study (Fuente: IDC
http://www.spss.hu/home_page/idcreport.htm)
Medidas
(pasado)
Predección
(desconocido)

18. Escenarios comunes de clientes por análisis
predictivo

19. Metodología / Enfoque
Planteamiento del problema
What do you want
to predict?
Is data available?
Set a Target
Improve on
current results
Develop Solution
Integrate into
Applications or
Reports

20. Metodología / Enfoque
Obtener
datos
Explorar
datos
Preparar
datos
Entrenamiento Pruebas
Elegir
algoritmos
Entrenar
Probar
Despliegue
Monitorear

21. Modelado de minería de datos
Etapa de diseño
Etapa de
procesamiento
Etapa de
consulta
Modelo de
minería

22. Modelado de minería de datos
Modelo de
minería
Datos de
entrenamiento
Data
Engine
Minería
Etapa de diseño
Etapa de
procesamiento
Etapa de
consulta

23. Modelado de minería de datos
Data
Engine
Minería
Datos para
predecir
Datos
Predicción
Modelo de
minería
Etapa de diseño
Etapa de
procesamiento
Etapa de
consulta

24. El análisis predictivo ejemplo de flujo de
trabajo: tarjetas de crédito

25. El análisis predictivo ejemplo de flujo de
trabajo: tarjetas de crédito
Datos de crédito del Banco.
Los datos del historial de pago de la
oficina de crédito.
Los datos demográficos de terceros.
Hacer frente a los valores extremos y
valores perdidos.
Preparar las variables continuas y
categóricas.

26. El análisis predictivo ejemplo de flujo de
trabajo: tarjetas de crédito
Utilice Microsoft o una solución de
terceros (por ejemplo, SAS). O ...
Programe su propio algoritmo.
Entrenar el modelo con gran subconjunto
de los datos y probado en subconjunto
más pequeño.
La regresión logística es un estándar de
facto.

27. El análisis predictivo ejemplo de flujo de
trabajo: tarjetas de crédito
Utilice Microsoft o una solución de
terceros (por ejemplo, SAS). O ...
Programe su propio algoritmo.
Entrenar el modelo con gran subconjunto
de los datos y probado en subconjunto
más pequeño.
La regresión logística es un estándar de
facto.
Representar al modelo como una fórmula.
Implementar el modelo en la herramienta de puntuación del banco.
Integrar los resultados del modelo en aplicaciones para el uso por parte del personal o
los socios del banco.

28. El análisis predictivo ejemplo de flujo de
trabajo: tarjetas de crédito
Utilice Microsoft o una solución de
terceros (por ejemplo, SAS). O ...
Programe su propio algoritmo.
Entrenar el modelo con gran subconjunto
de los datos y probado en subconjunto
más pequeño.
La regresión logística es un estándar de
facto.
Monitorear continuamente el rendimiento del cuadro de mando
de los nuevos clientes.
Revisar el modelo una vez que comienza bajo rendimiento.
Representar al modelo como una fórmula.
Implementar el modelo en la herramienta de puntuación del banco.
Integrar los resultados del modelo en aplicaciones para el uso por parte del personal o
los socios del banco.

29. Definiciones
Variable de Clase son los datos que estamos prediciendo.
Instancia y Atributo es similar a una fila y columna que se utiliza como
entrada para un modelo predictivo.
Soporte se refiere al número de instancias de un patrón particular.
Overfitting (Sobreentrenamiento) es un defecto en un modelo predictivo en
el que el modelo refleja los datos de entrenamiento de forma muy similar
Confussion Matrix (Matriz de clasificación) es una tabla que muestra los
valores pronosticados y su precisión.
Cross Validation es una forma de desarrollar y probar un modelo mediante el
uso de un porcentaje de los datos para probar

30. Herramientas de análisis predictivo de
Microsoft

31. Solución de problemas empresariales reales con herramientas de
análisis predictivo de Microsoft: el problema

32. Solución de problemas empresariales reales con herramientas
de análisis predictivo de Microsoft: la solución

33. Modelos de orientación al cliente: árboles de
decisión

34. Modelos de orientación al cliente: resultados

35. Solución # 2: Análisis de victorias / derrotas

36. Modelo de segmentación del cliente con la
agrupación

37. Modelo de segmentación del cliente
Entender por qué algunos clientes no compran productos
X

38. SQL Server Data Mining
 Servicio, no aplicación
 SQL Server Análisis
Services (SSAS)
 Múltiples interfaces:
 SQL Server Data Tools
(SSDT) ​​SQL Server
Management Studio
(SSMS)
 PowerShell

39. Elija Algoritmos
Clustering Classification
Regression Association

40. SQL Server Data Mining
SQL Server 2005 y 2008
• Analysis Services
SQL Server 2012
• Servicio de Análisis Multidimensional
Desarrollo
• Business Intelligence Development Studio
• Excel Data Mining Add-in

41. SQL Analysis Services Algoritmos de
minería
 Algoritmos de clasificación
 Árboles de decisión de Microsoft
 Microsoft Neural Network
 Microsoft Naive Bayes
 Algoritmos de regresión
 Serie temporal de Microsoft
 Regresión lineal de Microsoft
 Microsoft regresión logística
 Algoritmos de segmentación o agrupación
 Microsoft Clustering
 Algoritmos de asociación
 Microsoft Asociación
 Algoritmos de análisis de la secuencia
 Microsoft clústeres de secuencia

42. Datos SQL Server Algoritmos de minería
Algoritmo rápido y accesible
Se utiliza para clasificación
Técnica de minería de datos populares
Se utiliza para la clasificación, regresión y asociación
Busca la mejor manera posible en línea recta a través de una serie de puntos
Se utiliza para el análisis de predicción

43. SQL Server Data Mining Algoritmos
Continuado
Más sofisticados que los árboles de decisión y de Naïve Bayes, este algoritmo
puede explorar escenarios muy complejos
Se utiliza para la clasificación y regresión tareas
Un caso particular de la red neuronal algoritmo
Encuentra agrupaciones naturales dentro de los datos
Apoya las tareas de segmentación y detección de anomalías

44. SQL Server Data Mining Algoritmos
Continuado
Grupos de una secuencia de eventos discretos en grupos naturales basados ​​en
semejanza
Se utiliza para predecir los valores futuros de una serie temporal
Fue mejorado en SQL Server 2008 para producir más precisa pronósticos a más
largo plazo
Comúnmente utilizado para el mercado análisis de la cesta de aprender qué
productos se compran juntos

45. SQL Server Data Mining Algoritmos
Continuado
Clasificar
• Decision
Trees
• Logistic
Regression
• Naïve Bayes
• Neural
Networks
Estimar
• Decision
Trees
• Linear
Regression
• Logistic
Regression
• Neural
Networks
Cluster
• Clustering
Forecast
• Time Series
Asociación
• Association
Rules
• Decision
Trees

54. ARIMA
 ARIMA (p, d, q): Auto-Regresivo Integrado de
Promedios
 p es el número de términos autorregresivos
 d es el número de diferencias no estacionales
 q es el número de errores de pronóstico
rezagados en la ecuación de predicción
 Ecuación general ARIMA
17
 

q
i
t
i
i
p
i
t
di
i LYLL
11
*)*1(*)1)(*1( 

55. ARIMA Ejemplos
 ARIMA (0,1,0) -
paseo aleatorio
 ARIMA (1,1,0) -
differenced modelo
autorregresivo de
primer orden
 ARIMA (0,1,1) con
constante =
suavización
exponencial simple
con un crecimiento
 ARIMA (1,1,1)
18
1 tt YY 
)( 21
1




tt
tt
YY
YY


11 *   ttt YY 
1
21
1
*
)(






t
tt
tt
YY
YY




56. tiemp
o
venta¿Qué algoritmo es mejor?
Venta real
Las
medias
móviles
suavizada
s a la
regresión
lineal
simple
Regresión
lineal por
tramos
Nota: ajuste mejor no siempre significa mejor predicción!

57. El arte de la Previsión
tiempo
venta
Las ventas reales (dos
productos)
Las medias móviles
suavizadas a la
regresión lineal
simple -todos los
tiempos
Regresión lineal
simple - la última vez
Regresión lineal por
tramos
¿Qué algoritmo es mejor?
Nota: ajuste mejor no siempre significa mejor predicción!

58. Minería de datos para Excel
 Construido para Office 2010:
32-bit o 64-bit Add-In
 Requiere Analysis Services
 SQL Server 2012 Data
Mining
 Enterprise o
 Inteligencia de Negocios o
 Revelador

59. Minería de datos para Excel
 Minería de datos cliente para Excel
 Construir, validar y gestionar los modelos de datos
 Examinar y modelos de minería de datos de consulta
• Herramientas de tabla de análisis para Excel
 Lleve a cabo una serie de análisis de mesa
 No se requieren conocimientos de la minería de datos

60. PowerPivot para Excel
 Características
 Libros de Excel
 Aprovecha la memoria: Procesamiento rápido
 Carga los grandes conjuntos de datos (especialmente de 64 bits)
 Analytics a través DAX
 Aprovecha los procesadores Multi-Core

61. PowerPivot
http://www.microsoft.com / en-us / bi /
powerpivot.aspx

62. Los datos de demostración
 Contoso Retail conjunto de datos de demostración
 http://www.microsoft.com/en-
us/download/details.aspx?id=18279
 De Windows Azure Marketplace
 https://datamarket.azure.com/

63. DEMOSTRACIÓN

64. Errores comunes en el análisis predictivo

65. Resumen

66. Cómo empezar
 Excel Data Mining Add-In (gratuito)
 http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=29061
 PowerPivot (Free)
 http://www.microsoft.com / en-us / bi / powerpivot.aspx
 Windows 7
 http://windows.microsoft.com/en-US/windows/shop/windows-7
 SQL Server 2012
 http://www.microsoft.com / sqlserver / es / es / default.aspx
 Microsoft Office
 http://office.microsoft.com/en-us/

67. Conclusión
 SQL Server Analysis Services proporciona la
minería de datos de nivel empresarial para
Excel 2013 con PowerPivot

68. 72 |
Eduardo
Castro
ecastro@simsasys.com ecastrom.blogspot.com
edocastro
PREGUNTAS Y RESPUESTAS