Verfügbarkeit: Data Mining mit Microsoft SQL Server | Technische Universität München

Data Mining mit Microsoft SQL Server: [Analyse und Mustererkennung in Daten mit Excel 2007 und SQL Server 2005/2008]

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Tittel, Jan (VerfasserIn), Steyer, Manfred (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Unterschleißheim Microsoft Press 2009
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adam_text	Titel: Data Mining mit Microsoft SQL Server Autor: Tittel, Jan Jahr: 2009 Inhaltsverzeichnis Vorwort 17 Einleitung 19 Business Intelligence und SQL Server 20 Data Mining 20 Ziel des Buchs und Voraussetzungen 21 Aufbau des Buchs 21 Kontakt zu den Autoren 22 Teil A - Data Mining-Konzepte 23 1 Einfuhrung in Data Mining 25 Uberblick iiber Data Mining 26 Beispiel 1: Vorhersage von Flugstornierungen 28 Beschreibung der Aufgabenstellung 28 Losungsweg 28 Beispiel 2: Warenkorbanalyse 30 Beschreibung der Aufgabenstellung 30 Losungsweg 31 Beispiel 3: Marktsegmentierung 34 Beschreibung der Aufgabenstellung 34 Losungsweg 35 Zusammenfassung 36 2 Data Mining-Algorithmen 37 Daten- und Inhaltstypen 38 Der Inhaltstyp Diskret (Discrete) 38 Der Inhaltstyp Fortlaufend (Continuous) 39 Der Inhaltstyp Diskretisiert (Discretized) 39 Der Inhaltstyp Schlussel (Key) 39 Der Inhaltstyp Schlussel-Sequenz (Key Sequence) 39 Der Inhaltstyp Zeit-Schlussel (Key Time) 39 Der Inhaltstyp Geordnet (Ordered) 39 Der Inhaltstyp Zyklisch (Cyclical) 40 Daten- und Inhaltstypen kombinieren 40 6 Inhaltsverzeichnis Algorithmengruppen 40 Klassifikationsalgorithmen 40 Regressionsalgorithmen 42 Zuordnungsalgorithmen 44 Segmentierungsalgorithmen 44 Sequenzanalysealgorithmen 44 Plug-in-Algorithmen 45 Zusammenfassung 45 3 Überlegungen zur Datenvorbereitung 47 Handhabung von Einträgen 48 Zusammenfassen von Einträgen 48 Auswählen von Einträgen 48 Handhabung von Attributen 49 Auswählen und Erzeugen von Attributen 49 Diskretisieren von Attributen 49 Fehlende und ungenaue Werte 50 Umgang mit fehlenden Werten 50 Umgang mit ungenauen Werten 50 Strukturelle Anpassungen 50 Zusammenfassung 51 4 Überlegungen zur Validierung von Miningmodellen 53 Validierungstechniken 54 Naiver Ansatz 54 HoldOut 55 Kreuzvalidierung 55 Leave One Out-Validierung 56 Darstellung von Validierungsergebnissen 56 Klassifikationsmatrix 56 Lift- und Cost-Charts 56 Zusammenfassung 58 Teil B - Die Data Mining-Plattform von Microsoft 59 5 Anwendungen und Technologien im Überblick 61 SQL Server 2005/2008 62 Relationales Datenbankmodul 62 SQL Server Integration Services 63 SQL Server Analysis Services (OLAP) 63 SQL Server Analysis Services (Data Mining) 63 SQL Server Reporting Services 63 Inhaltsverzeichnis 7 Verwaltungs- und Entwicklungstools 64 Beispieldatenbank Adventure Works 64 Skript- und Abfragesprachen 65 ASSL und XMLA 65 DMX 65 Office 2007 66 SQL Server Data Mining-Add-Ins für Office 2007 66 Excel 2007 66 Visio 2007 67 Visual Studio 2005/2008 67 Objektbibliotheken und Steuerelemente 67 AMO 67 ADOMD.NET 68 Data Mining Viewer Controls 68 Zusammenfassung 68 6 Unterschiede in Versionen und Editionen von SQL Server 69 Übersicht der Unterschiede 70 Versionen von SQL Server 70 SQL Server 2005 71 SQL Server 2008 71 Editionen von SQL Server 73 SQL Server 2005 73 SQL Server 2008 74 Zusammenfassung 75 7 Einrichten der Arbeitsumgebung 77 Bestehende Arbeitsumgebung 78 Erforderliche Office-Komponenten 78 Visual Studio 2008 Professional Edition 79 SQL Server 2008 Developer Edition 79 Die Beispieldatenbank Adventure Works 84 Beispielprojekte für SQL Server 88 SQL Server Data Mining-Add-Ins für Office 2007 89 Zusammenfassung 90 Teil C - Data Mining mit Office 2007 91 8 Einführung in die Data Mining-Add-Ins 93 Technische Voraussetzungen 94 Verbindung zu Analysis Services herstellen 94 Beschreibung und Funktionen der Add-Ins 96 Tabellenanalysetools für Excel 2007 96 8 Inhaltsverzeichnis Data Mining-Client für Excel 2007 98 Excel-Funktionen für Data Mining 102 Data Mining-Vorlagen für Visio 2007 102 Beispieldaten für Excel 102 Hilferessourcen 103 Eigene Daten in Excel verwenden 103 Externe Daten importieren 103 Daten als Excel-Tabelle formatieren 104 Zusammenfassung 104 9 Tabellenanalysetools für Excel 2007 105 Wichtige Einflussfaktoren analysieren 106 Das Tool Wichtige Einflussfaktoren analysieren verwenden 106 Informationen zum Bericht der wichtigen Einflussfaktoren 108 Kategorien erkennen 109 Das Tool Kategorien erkennen verwenden 109 Informationen zum Kategoriebericht 110 Vorhersagen treffen 111 Fehlende Werte vorhersagen 111 Zeitreihen vorhersagen 112 Muster mit dem Vorhersagerechner erkennen 114 Ausnahmen hervorheben 116 Szenarienanalysen 117 Zielsuche durchführen 118 Was-wäre-wenn-Analyse durchführen 119 Warenkörbe analysieren 121 Das Tool Warenkorbanalyse verwenden 121 Informationen zu den Berichten der Warenkorbanalyse 123 Zusammenfassung 124 10 Data Mining-Client für Excel 2007 125 Daten zur Auswertung vorbereiten 126 Daten durchsuchen und gruppieren 126 Ausreißer entfernen 128 Stichproben entnehmen 129 Miningmodelle erstellen 130 Miningmodelle mithilfe von Assistenten erstellen 131 Miningmodelle manuell erstellen 134 Externe Daten verwenden 141 Leistung von Miningmodellen bewerten 144 Genauigkeitsdiagramme zur Leistungsbewertung 144 Weitere Methoden zur Leistungsbewertung 146 Vorhersagen treffen 146 Vorhersagen mit dem Assistenten erstellen 147 Inhaltsverzeichnis 9 Vorhersagen als DMX-Abfrage erstellen 149 Weitere Funktionen im Data Mining-Client 151 Miningmodelle durchsuchen und dokumentieren 151 Miningstrukturen und -modeile verwalten 152 Interaktion von Excel mit SQL Server überwachen 153 Zusammenfassung 153 11 Excel-Funktionen für Data Mining 155 Erstellen des Beispielminingmodells 156 Verwenden der Excel-Funktionen für Data Mining 156 Vorhersagen mit DMPREDICT 157 Vorhersagen mit Datenzeilen und DMPREDICTTABLEROW 158 Modellinhalt abfragen mit DMCONTENTQUERY 158 Zusammenfassung 160 12 Data Mining-Vorlagen für Visio 2007 161 Erstellen der Beispielminingmodelle 162 Erstellen eines Klassifikationsmodells 162 Erstellen eines Clustermodells 163 Diagramme für Miningmodelle erstellen 163 Entscheidungsstrukturdiagramm erstellen 164 Weitere Diagrammtypen 166 Zusammenfassung 170 Teil D - Data Mining mit SQL Server 2008 171 13 Miningmodelle im BIDS erstellen 173 Überblick über Strukturen und Modelle 174 Neues Projekt anlegen 174 Datenquelle und Datenquellensicht anlegen 175 Miningstruktur und -modeil anlegen 176 Miningstruktur bereitstellen und verarbeiten 182 Miningmodell anzeigen 183 Entscheidungsstruktur anzeigen 183 Zusammenfassung 190 14 Miningmodelle im BIDS abfragen 191 Vorhersagen mit SINGLETON-Abfragen 192 Vorhersagen mit SQL-Abfragen 195 Zusammenfassung 197 10 Inhaltsverzeichnis 15 Validieren von Miningmodellen 199 Validierung nach der HoldOut-Methode 200 Testmenge zurückhalten 200 Rahmenbedingungen für Validierung angeben 201 Prognosegütediagramm anzeigen 202 Gewinndiagramm anzeigen 203 Klassifikationsmatrix anzeigen 205 Unterschiedliche Modelle vergleichen 206 Durchführen einer Kreuzvalidierung 210 Rahmenbedingungen für Kreuzvalidierung festlegen 210 Ergebnisse einer Kreuzvalidierung anzeigen 212 Zusammenfassung 213 16 Data Mining und SQL Server Integration Services 215 Überblick über SQL Server Integration Services 216 Ablaufsteuerung 216 Datenfluss 223 Ausgewählte Tasks für Data Mining-Szenarien 234 Tasks der Ablaufsteuerung 234 Tasks des Datenflusses 237 Ausgewählte Tasks für Text Mining-Szenarien 238 Ausdrucksextrahierungs-Task 238 Ausdruckssuche-Task 239 Datenstruktur für Text Mining-Szenarien 242 Zusammenfassung 243 17 Data Mining und SQL Server Reporting Services 245 Entwerfen eines Berichts 246 Bericht bearbeiten 253 Berichtsdaten definieren 253 Berichtsparameter definieren 254 Datenquellen definieren 254 Datasets definieren 255 Bericht entwerfen 258 Bereitstellen und Abrufen eines Berichts 260 Zusammenfassung 261 Teil E - 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Fortgeschrittene Techniken und Entwicklung 333 23 Einführung in ASSL und XMLA 335 Anwendungsgebiet von XMLA 336 Methoden und Erweiterungen von XMLA 337 Discover-Methode 337 Execute-Methode 337 XMLA-Erweiterungen (ASSL) 337 Einführungsbeispiel: Miningmodell verarbeiten 338 XMLA-Abfragen im Management Studio erstellen 338 XMLA-Vorlagen verwenden 339 Beispiel: Datenbank sichern 340 XMLA mit SQL Server Profiler weiterverwenden 341 DMX mit XMLA versenden 343 Zusammenfassung 345 24 Data Mining-Erweiterungen (DMX) 347 Sprachelemente von DMX 348 Operatoren 348 Datendefinitionsanweisungen 349 Datenbearbeitungsanweisungen 350 SELECT-Anweisung 350 DMX-Funktionen 351 Kommentare 353 DMX-Abfragen in Management Studio erstellen 354 Editor für DMX-Abfragen 354 DMX-Vorlagen verwenden 355 Generator für Vorhersageabfragen verwenden 356 Miningstrukturen und -modeile erstellen 357 Miningstrukturen erstellen 357 Miningmodelle erstellen 357 Miningmodelle trainieren 358 Miningstrukturen mit geschachtelten Tabellen erstellen 358 Miningmodelle für geschachtelte Tabellen erstellen 359 Miningmodelle für geschachtelte Tabellen trainieren 359 Vorhersageabfragen erstellen 360 Einfache Vorhersageabfragen erstellen 360 Batchvorhersageabfragen erstellen 360 Vorhersageabfragen mit geschachtelten Tabellen erstellen 361 Weitere Abfragen für Miningmodelle 362 Statistische Daten abfragen 362 Werte einer Spalte abfragen 363 Inhaltsverzeichnis li Miningmodellinhalt abfragen 363 Miningstrukturen und -modelle löschen 365 Zusammenfassung 365 25 Analysis Management Objects (AMO) 367 Konzepte und Objektmodell von AMO 368 Grundlegende Klassen in AMO 369 Klassen für Data Mining in AMO 370 Weitere Klassen in AMO 370 Erstellen der Beispielanwendung 370 Oberfläche der Anwendung erstellen 371 Verweis auf die Klassenbibliothek von AMO hinzufügen 372 Datenbankverbindung herstellen 372 Mit Miningstrukturen und -modeilen arbeiten 373 Miningstrukturen und -modelle auslesen 373 Miningstrukturen und -modelle erstellen 375 Miningstrukturen und -modelle verwalten 378 Datenbanken sichern und wiederherstellen 379 Datenbanken sichern 379 Datenbanken wiederherstellen 380 AMO verteilen 380 Zusammenfassung 380 26 ActiveX Data Objects MultiDimensional .NET (ADOMD.NET) 381 Konzepte und Objektmodell von ADOMD.NET 382 Klassen für den Datenzugriff in ADOMD.NET 382 Klassen für Data Mining in ADOMD.NET 383 Erstellen der Beispielanwendung 383 Oberfläche der Anwendung erstellen 384 Verweis auf die Klassenbibliothek von ADOMD.NET hinzufügen 385 Datenbankverbindung herstellen 385 Datenabfragen ausführen 385 Metadaten von Miningmodellen abfragen 386 Spaltenwerte von Miningmodellen abfragen 388 Vorhersagen mit Miningmodellen treffen 389 Verwaltungsaufgaben mit ADOMD.NET ausführen 390 ADOMD.NET verteilen 390 Zusammenfassung 390 27 Data Mining Viewer Controls 391 Überblick der Data Mining Viewer Controls 392 Erstellen der Beispielanwendung 393 Oberfläche der Anwendung erstellen 393 L4 Inhaltsverzeichnis Verweise auf benötigte DLLs hinzufügen 394 Programmcode hinzufügen 394 Data Mining Viewer Controls verteilen 397 Zusammenfassung 397 Anhang A - Algorithmus-Parameter 399 Microsoft Association Rules-Algorithmus 400 MAXIMUM _ITEMSET_COUNT 400 MAXIMUM_ITEMSET_SIZE 400 MAXIMUM^SUPPORT 400 MINIMUM_ITEMSET_SIZE 401 MINIMUM_PROBABILITY 401 MINIMUM_SUPPORT 401 OPTIMIZEDJPREDICTION_COUNT 401 Microsoft Clustering-Algorithmus 402 CLUSTERING_METHOD 402 CLUSTER_COUNT 402 CLUSTER_SEED 402 MINIMUM_SUPPORT 403 MODELLING_CARDINALITY 403 STOPPINGJTOLERANCE 403 SAMPLE_SIZE 403 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 403 MAXIMUM_STATES 404 Microsoft Decision Trees- Algorithmus 404 COMPLEXITY_PENALTY 404 FORCE_REGRESSOR 404 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 404 MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES 405 MINIMUM_SUPPORT 405 SCORE_METHOD 405 SPLITJVIETHOD 405 Microsoft Linear Regression-Algorithmus 406 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 406 MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES 406 FORCED_REGRESSOR 406 Microsoft Logistic Regression-Algorithmus 406 HOLDOUT_PERCENTAGE 406 HOLDOUT_SEED 406 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 407 MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES 407 MAXIMUM_STATES 407 SAMPLE_SIZE 407 Inhaltsverzeichnis 15 Microsoft Naive Bayes-Algorithmus 407 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 407 MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES 408 MINIMUM_DEPENDENCY_PROBABILITY 408 MAXIMUM_STATES 408 Microsoft Neural Network-Algorithmus 408 HIDDEN_NODE_RATIO 408 HOLDOUT„PERCENTAGE 409 HOLDOUT_SEED 409 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 409 MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES 409 MAXIMUM_STATES 409 SAMPLE_SIZE 409 Microsoft Sequence Clustering-Algorithmus 410 CLUSTER_COUNT 410 MINIMUM_SUPPORT 410 MAXIMUM_SEQUENCE_STATES 410 MAXIMUM_STATES 410 Microsoft Time Series-Algorithmus 410 AUTO_DETECT_PERIODICITY 411 COMPLEXITY_PENALTY 411 FORECAST_METHOD 411 HISTORIC_MODEL_COUNT 411 HISTORICAL_MODEL_GAP 411 INSTABILITY_SENSITIVITY 411 MAXIMUM_SERIES_VALUE 412 MINIMUM_SERIES_VALUE 412 MINIMUM_SUPPORT 412 MISSING_VALUE_SUBSTITUTION 412 PERIODICITY_HINT 413 PREDICTION_SMOOTHING 413 Stichwortverzeichnis 415 Über die Autoren 427
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Signatur:	0102 DAT 664f 2009 A 6946 Lageplan
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