Business intelligence : técnicas, herramientas y aplicaciones [Primera edición.] 9786076224335, 6076224339

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Portada BI Alfaomegajpg
bi alfa omega
INDICE
INTRODUCCION
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN. INFORMES
FINALIDAD DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN Y ORIGEN DEL BUSINESS INTELLIGENCE
HERRAMIENTAS PARA LA TOMA DE DECISIONES EN BUSINESS INTELLIGENCE. OLAP, INFORMES Y MINERÍA
ALMACENES DE DATOS. DATA WAREHOUSE
Almacenes de Datos
HERRAMIENTAS OLAP, ROLAP Y MOLAP
A continuación se presenta un esquema de una operación de ROLL para la agregación de categorías de productos por trimestres y ventas.
Existen otras operaciones de OLAP típicas como SLICE & DICE (para seleccionar y proyectar datos en el informe) y PIVOT (para reorientar las dimensiones en el informe).
INFORMES OLAP CON CUBE Y ROLLUP EN SQL
CAPITULO
INTRODUCCIÓN Y COMPONENTES DE POWER Bl
USUARIOS DE POWER Bl
POWER QUERY
Figura 2-1
Figura 2-2
Al mantener el ratón sobre ese primer resultado de la búsqueda, se presenta información sobre ese origen de datos. Los términos de búsqueda que escribió aparecen resaltados (Figura 2-3).
Workbook Queries
Figura 2-4
Figura 2-5
[
Figura 2-18
Aparece una ventana que le permite seleccionar la tabla principal y la tabla a la que quiere anexar los datos (Figura 2-19). Por suerte, ha ido asignando nombres a las consultas, por lo que le resultará fácil saber qué consultas quiere anexar.
Append
Figura 2-19
a b
Figura 2-24
Y puede obtener también datos externos de todo tipo de orígenes de datos.
Figura 2-25
Workbook Queries
Figura 2-30
Figura 2-31
51
Á1
Crear cálculos
Crear relaciones
Crear jerarquías
CAPITULO
POWER VIEW
Informes sencillos
Zlick here to add a titk
Figura 3-9
Power View Fields
Figura 3-10
j a title
Power View Fields
Figura 3-12
Click here to add a title
El
Informes detallados
Figura 3-19
Figura 3-20
Informes con segmentaciones de datos
Figura 3-24
Sub-lndustrv Performance
Figura 3-25
Informes de comparaciones
POWER MAP
CAPÍTULO
BUSINESS INTELLIGENCE CON MICROSOFT Bl SQL SERVER
CARACTERÍSTICAS DE BUSINESS INTELLIGENCE EN MICROSOFT Bl SQL SERVER
PowerPivot para SharePoint 2013
PowerPivot para SharePoint 2010
POWER VIEW PARA SHAREPOINT SERVER: CREAR, GUARDAR E IMPRIMIR INFORMES
Crear un informe en Power View para SharePoint Server
Abrir un informe existente de Power View
Exportar a PowerPoint desde Power View en SharePoint
Actualizar los datos del informe
Imprimir vistas en un informe de Power View para SharePoint Server
Informes de Power View basados en modelos de datos
Descripción de los objetos de modelo multidimensional de Power View
Field List x
Field List *
Gráficos y otras visualizaciones en Power View
Gráficos circulares
Gráficos de dispersión y de burbujas
Gráficos de líneas, barras y columnas
Gráficos de barras
Gráficos de columnas
Gráficos de líneas
Mapas
Matrices
Tarjetas
Mosaicos
ANALYSIS SERVICES, INTEGRATION SERVICES Y REPORTING SERVICES
Informes de Reporting Services (SSRS)
SQL Server Integration Services
Analysis Services
CAPÍTULO
MODELADO PREDICTIVO
CON HERRAMIENTAS DE IBM
TÉCNICAS DE MODELADO CON IBM SPSS MODELER
Figura 5-3
Figura 5-4
Figura 5-5
Figura 5-7
TÉCNICAS DE MODELADO PREDICTIVO CON IBM SPSS MODELER
Ya sabemos que IBMSPSS Modeler agrupa las técnicas de modelización predictivas en la ficha Modelado categoría Clasificación (Figura 5-8).
Figura 5-8
Figura 5-13
Figura 5-15
El nodo Lineal: Modelo de regresión múltiple automático
Figura 5-25
Figura 5-26
Figura 5-27
Figura 5-30 Figura 5-31
Figura 5-32
El nodo Regresión Logística: Modelos de elección discreta
Figura 5-39
Figura 5-40
Figura 5-41
El nodo Regresión Logística: Regresión logística paso a paso
Figura 5-53
Figura 5-54
Se observa que el modelo es significativo en su conjunto (p-valor nulo del contraste de la razón de verosimilitud). Los pseudo R-cuadrados han crecido, pero todavía siguen siendo pequeños, aunque esto no es determinane en la diagnosis.
El nodo GenLin: Modelo Lineal General
Figura 5-61
Figura 5-62
Figura 5-65
Si en la pantala de la regresión en la solapa Modelo elegimos Efectos principales y todas las interacciones de dos factores (Figura 5-66) se obtiene el modelo lineal generalizado ajustado de las Figuras 5-67 y 5-68.
Figura 5-66
Figura 5-67
El nodo Discriminante: Modelos de análisis discriminante
Figura 5-76
CAPÍTULO
MODELADO PREDICTIVO CON HERRAMIENTAS DE SAS
MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE CON EL NODO REGRESSION
El dendograma en el análisis cluster jerárquico
Análisis cluster no jerárquico
CLUSTERING MEDIANTE REDES NEURONALES
Figura 7-14
Análisis cluster con redes neuronales: Nodo Kohonen
TIPOS DE ÁRBOLES DE DECISIÓN
Árboles CHAID
ÁRBOLES DE DECISIÓN CON IBM SPSS MODELER
El nodo C5.0
El nodo Árbol C&R
El nodo Quest
Figura 7-53
Figura 7-54
SEGMENTACIÓN Y PERFILADO CON HERRAMIENTAS DE SAS
Figura 8-15
Figura 8-16
Figura 8-17
Figura 8-18
EL PROCESO DE CREACIÓN DE ÁRBOLES DE DECISIÓN CON SAS ENTERPRISE MINER
Nodo Input Data Source y los tipos de variables
Enlace de nodos de un diagrama. El nodo Data Partition
REGLAS DE ASOCIACIÓN CON HERRAMIENTAS DE IBM Y SAS
REGLAS DE ASOCIACIÓN
REGLAS DE ASOCIACIÓN EN IBM SPSS. EL NODO A
PRIORI
REGLAS DE ASOCIACIÓN EN IBM SPSS MODELER. EL NODO CARMA
Datos tabulares
Datos transaccionales
NODO DE ASOCIACIONES EN SAS ENTERPRISE MINER
Visor de resultados
10
PRONÓSTICOS Y TENDENCIAS CON HERRAMIENTAS DE IBM
EL ALGORITMO SERIE TEMPORAL DE IBM SPSS MODELER
Componentes de una serie temporal
Valores atípicos
Transformaciones de series
Serie predictora
Generación de modelos de series temporales
11
PRONÓSTICOS Y TENDENCIAS CON HERRAMIENTAS DE SAS
Figura 11-10
Figura 11-11
Figura 11-12
Figura 11-41
Figura 11-42
Figura 11-43
MODELOS ARIMA ESTACIONALES Y GENERALES CON EL MODELIZADOR AUTOMÁTICO DE SAS
~|n
12
EL NODO CLASIFICADOR AUTOMÁTICO DE IBM SPSS MODELER
EL ALGORITMO AUTONUMÉRICO DE IBM SPSS MODELER
EL ALGORITMO AUTOCONGLOMERACIÓN DE IBM SPSS MODELER
Figura 12-22
Figura 12-24
Figura 12-25
FASE DE EVALUACIÓN EN SAS ENTERPRISE MINER. NODO ASSESSMENT
TRABAJO CON EL NODO DE EVALUACIÓN
El fichero de datos con las predicciones
Models
GRÁFICOS DEL NODO ASSESSMENT
LIFT (Gráfico de ganancias)
Scatter Plot (Gráfico de dispersión)