- •Методические указания к лабораторным работам
- •«Информационный менеджмент»
- •Санкт-Петербург
- •230201, 230200 Информационные системы
- •Содержание
- •Цель работы
- •Программно – техническая платформа
- •Теоретическая часть Информационные системы оперативного анализа данных
- •Информационные технологии поиска закономерностей в данных»
- •Повышение производительности менеджера с использованием личной информационной системы
- •Тестирование сотрудников с использованием программных средств
- •Формирование бюджета ит отдела
- •Перечень заданий к лабораторной работе
- •Порядок выполнения лабораторной работы
- •5.1 Информационные системы оперативного анализа данных
- •5.1.1 Определение исходных источников данных в проекте служб Analysis Services
- •5.1.2 Определение и развертывание olap куба
- •5.1.3 Изменение мер, атрибутов и иерархий
- •5.1.3.1 Изменение мер
- •5.1.3.2 Изменение измерения «Заказчик (Customer) »
- •5.1.3.2.1 Переименование атрибутов
- •5.1.3.2.2 Создание иерархии
- •5.1.3.2.3 Добавление именованного вычисления
- •5.1.3.2.4 Использование именованных вычислений в качестве имен элементов
- •5.1.3.2.5 Определение папок отображения
- •5.1.3.2.6 Определение составных ключевых столбцов
- •5.1.3.2.7 Определение связей атрибутов
- •5.1.3.2.8 Развертывание изменений, обработка объектов и просмотр изменений
- •5.1.3.3 Изменение измерения «Продукт (Product)»
- •5.1.3.3.1 Добавление именованного вычисления
- •5.1.3.3.2 Изменение свойства «NameColumn» атрибута
- •5.1.3.3.3 Создание иерархии
- •5.1.3.3.4 Определение имен папок и имени элемента «Все (All) »
- •5.1.3.3.5 Определение связей атрибутов
- •5.1.3.3.6 Просмотр изменений в измерении «Продукт (Product)»
- •5.1.3.4 Изменение измерения «Date»
- •5.1.3.4.1 Добавление именованного вычисления
- •5.1.3.4.2 Использование именованных вычислений в качестве имен элементов
- •5.1.3.4.3 Создание иерархии
- •5.1.3.4.4 Определение связей атрибутов
- •5.1.3.4.5 Создание уникальных имен для элементов измерения
- •5.1.3.4.6 Определение составного свойства «KeyColumns» и задание столбца имени
- •5.1.3.4.7 Развертывание и просмотр изменений
- •5.1.3.4.8 Изменение порядка сортировки путем изменения порядка элементов составных ключей
- •5.1.3.5 Просмотр развернутого куба
- •5.1.4. Определение ключевых индикаторов производительности
- •5.1.4.1 Определение ключевого индикатора производительности «Доход от продаж через торгового посредника»
- •5.1.4.2 Просмотр куба с использованием ключевого индикатора производительности «Доход от продаж через торгового посредника» (Reseller Revenue)
- •5.1.4.3 Определение ключевого индикатора производительности «Коэффициент общей валовой прибыли продукта» (Product Gross Profit Margin)
- •5.1.4.4 Просмотр куба с использованием ключевого индикатора производительности «Итоговый коэффициент валовой прибыли»
- •5.2 Информационные технологии поиска закономерностей в данных
- •5.2.1. Подготовка базы данных служб Analysis Services
- •5.2.2 Построение структуры прямой почтовой рассылки
- •5.2.3 Добавление и обработка моделей
- •5.2.4 Изучение моделей целевой рассылки
- •5.3 Повышение производительности менеджера с использованием личной информационной системы
- •5.4 Тестирование сотрудников с использованием программных средств
- •5.5 Формирование бюджета ит отдела
- •Содержание отчета по лабораторной работе
- •Список литературы
- •Приложения
- •Образец карточки запроса на поиск сотрудника
- •Образец аттестационной характеристики сотрудника
- •Образец титульного листа отчета по лабораторной работе
- •Информационный менеджмент отчет по лабораторным работам
5.2.3 Добавление и обработка моделей
Нужно создать две дополнительные модели, используя вкладку «Модели интеллектуального анализа данных» конструктора интеллектуального анализа данных. Для создания моделей будут использоваться упрощенный алгоритм Байеса и алгоритм кластеризации (Microsoft).
Создание модели кластеризации для интеллектуального анализа данных
Перейдите на вкладку «Модели интеллектуального анализа (Mining Models)» конструктора интеллектуального анализа данных в среде Business Intelligence Development Studio.
Обратите внимание, что в конструкторе отображаются два столбца, один для структуры интеллектуального анализа данных, а второй для модели интеллектуального анализа данных «TM_Decision_Tree», созданной на предыдущем занятии.
Щелкните правой кнопкой мыши столбец «Структура (Structure)» и выберите значение «Создать модель интеллектуального анализа данных (New Mining Model)».
В диалоговом окне «Новая модель интеллектуального анализа данных (New Mining Model) в поле «Имя модели (Model name)» введите «TM_Clustering».
В поле «Имя алгоритма (Algorithm name)» введите Алгоритм кластеризации (Microsoft Clustering)».
Нажмите кнопку «ОК».
На вкладке «Модели интеллектуального анализа данных» конструктора интеллектуального анализа данных отобразится новая модель. Эта модель, построенная с помощью помощи алгоритма кластеризации (Майкрософт), группирует заказчиков со сходными характеристиками в кластеры и прогнозирует приобретение велосипеда для каждого кластера. Хотя использование столбцов и свойств новой модели можно изменять, этого не требуется делать здесь для модели «TM_Clustering».
Создание модели интеллектуального анализа данных с упрощенным алгоритмом Байеса
На вкладке «Модели интеллектуального анализа данных (Mining Models)» конструктора интеллектуального анализа данных щелкните правой кнопкой мыши столбец «Структура (Structure)» и выберите «Создать модель интеллектуального анализа (New Mining Model)».
В диалоговом окне «Новая модель интеллектуального анализа данных (New Mining Model)» в поле «Имя модели (Model name)» введите «TM_NaiveBayes».
В поле «Имя алгоритма (Algorithm name)» выберите значение «Упрощенный алгоритм Байеса (Microsoft Naive Bayes), затем нажмите кнопку «ОК».
Появится сообщение, объясняющее, что упрощенный алгоритм Байеса (Майкрософт) не поддерживает ряд столбцов, содержащих непрерывные значения.
Нажмите кнопку «Да (Yes)», чтобы подтвердить сообщение и продолжить работу.
Развертывание и обработка моделей
В меню «Модель интеллектуального анализа данных (Mining model)» выберите команду «Обработать структуру интеллектуального анализа данных и все модели (Process)».
При внесении изменений в структуру будет выдано приглашение к повторному построению и развертыванию проекта перед обработкой моделей. Нажмите кнопку «Да (Yes)».
Нажмите кнопку «Выполнить (Run)» в диалоговом окне «Обработка структуры интеллектуального анализа данных — Прямая почтовая рассылка (Process Mining Structure)».
Откроется диалоговое окно «Ход обработки (Process Progress)», отображающее подробные сведения об обработке модели. Обработка модели может занять некоторое время, которое зависит от мощности компьютера.
Нажмите кнопку «Закрыть (Close)» в диалоговом окне «Ход обработки (Process Progress)» после завершения обработки моделей.
Нажмите кнопку «Закрыть» в диалоговом окне «Обработка структуры интеллектуального анализа данных — <структура> (Process Mining Structure - <Targeted Mailing>)».