SQL Server possède-t-il une boule de cristal ? La réponse est oui ! De nombreuses fonctionnalités de Datamining (Exploration de données) sont disponibles dans Analysis Services et sont peu utilisées en France par rapport aux Etats-unis. Si vous souhaitez identifier vos profils de clients pour mieux cibler vos actions marketing, faire des prédictions de ventes ou de stocks dans le temps, faire du scoring de vos clients pour autoriser un prêt ou non, ce cours est fait pour vous. Animé par un instructeur, vous découvrirez comment exploiter toutes les fonctionnalités de Data mining de SQL server 2008.
Public et
pré-requis: Ce cours est destiné aux analystes, développeurs BI et architectes souhaitant intégrer les fonctionnalités d'exploration de données dans les applications ou utiliser le mining avec le plug-in Excel.
Module 1: Introduction à l'exploration de données
Qu'est ce que le Data mining
Les différentes possibilités du Data mining
Les techniques de Data mining
Le cycle de gestion d'un projet de Data mining
Les standards du Data mining
Module 2: OLE DB pour l'exploration de données
Architecture de OLE DB for Data mining
Concepts fondamentaux de OLE DB pour le Data Mining
Le langage DMX
Les extensions pour les structures de mining
Module 3: Utilisation de SQL Server data mining
Prise en main de Business Intelligence Development Studio
Utilisation des sources de données
Création et modification de modèles
Traitement d'une structure d'exploration
Affichage des modèles de mining
Module 4: L'algorithme Microsoft Naive Bayes
Introduction aux réseaux Naive Bayes
Fonctionnement de Microsoft Naive Bayes
Paramétrage de l'algorithme
Utilisation de DMX
Exploration du modèle Naive Bayes
Module 5: Microsoft Decision Trees
Introduction aux arbres de décision
Fonctionnement de Microsoft Decision Tree
Utilisation de DMX
Exploration du modèle Microsoft Decision Tree
Module 6: Microsoft Time Series
Prédiction de données basées sur une série de temps
Fonctionnement de l'algorithme
Paramétrage de l'algorithme
Utilisation de DMX
Exploration du modèle Microsoft Times Series
Module 7: Microsoft Clustering
Fonctionnement et principe de Microsoft Clustering
Parmétrage de l'algorithme
Utilisation de DMX
Exploration du modèle de données
Module 8: Microsoft Sequence Clustering
Fonctionnement de Microsoft Sequence Clustering
Paramétrage de l'algortithme
Utilisation de DMX
Exploration du modèle
Module 9: Microsoft Association Rules
Principe de Microsoft Association Rules
Paramétrage de l'algorithme
Utilisation de DMX
Exploration du modèle
Microsoft Neural Network
Introduction aux réseaux neuronaux
Paramétrage de l'algorithme
Utilisation de DMX
Interprétation du modèle
Module 10: Data mining et cubes OLAP
Introduction à Analysis Services
Création de modèle de mining OLAP
Module 11: Intégration services et Data mining
Introduction à SQL Server Integration Services
Les tâches de Data mining dans SSIS
Transformation pour le Data Mining
Module 12: Excel Data mining plug-in
Présentation du plug-in Excel pour le Data Mining
Utilisation du plug-in par l'utilisateur finale