¿Qué es la minería de datos? En el Analysis Services.

Описание: Reunión virutal donde hacemos una introducción a la minería de datos y además agregamos un completo a Excel para poder conectarnos desde Excel al Analysis Services de SQL Server.

En el contexto de Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS), la minería de datos se refiere al proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas o útiles en conjuntos de datos grandes y complejos. SSAS proporciona capacidades de minería de datos a través de su característica de Minería de Datos, que permite a los usuarios analizar datos y descubrir información oculta o desconocida.

Algunos conceptos clave de la minería de datos en SSAS incluyen:

1. Modelo de Minería: Es la estructura que se crea para realizar el análisis de datos. Incluye algoritmos de minería de datos, como árboles de decisión, clustering o regresión, que se utilizan para descubrir patrones en los datos.

2. Algoritmos de Minería: SSAS proporciona varios algoritmos de minería de datos que se pueden utilizar para analizar diferentes tipos de datos y descubrir diferentes tipos de patrones. Algunos de los algoritmos disponibles son Árboles de Decisión, Clustering, Regresión, Asociación y Segmentación de Secuencia.

3. Estructuras de Minería: Son los objetos en SSAS que contienen los datos y los algoritmos de minería que se utilizarán para analizar esos datos. Las estructuras de minería se crean en función de los requisitos de análisis y los tipos de patrones que se desean descubrir.

4. Modelos de Minería: Una vez que se ha creado una estructura de minería y se ha entrenado con datos, se puede usar para crear un modelo de minería, que es una instancia específica de una estructura de minería entrenada con datos.

En resumen, la minería de datos en Microsoft SQL Server Analysis Services es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos grandes y complejos utilizando algoritmos de minería de datos. SSAS proporciona herramientas y funciones que permiten a los usuarios realizar este tipo de análisis de manera eficiente y efectiva.