#SQSummit

Maching Learning vs SSAS Data Mining

Daniel Gil - DPS (dgil@solidq.com)

Pau Sempere – DPA (psempere@solidq.com)

Contenido de la sesión

• Introducción• Enfrentando las herramientas

• Limitaciones y diferencias• Market Basket Analysis• Clasificación• Series temporales

Contenido de la sesión

• Introducción• Enfrentando las herramientas

• Limitaciones y diferencias• Market Basket Analysis• Clasificación• Series temporales

Introducción

SSAS Data Mining• On premises• Integrado en SSAS • 9 algoritmos disponibles• DMX

Introducción

Azure Machine Learning• Cloud• Múltiples orígenes, todos desde nube• Transformaciones específicas• 25+ algoritmos disponibles• Integra Python y R• Servicios web

Contenido de la sesión

• Introducción• Enfrentando las herramientas

• Limitaciones y diferencias• Market Basket Analysis• Clasificación• Series temporales

¡Enfrentando las herramientas!

Contenido de la sesión

• Introducción• Enfrentando las herramientas

• Limitaciones y diferencias• Market Basket Analysis• Clasificación• Series temporales

Diferencias - Orígenes

Azure ML • Hive• SQL Database• Blob Storage• Table Storage• Odata• HTTP

SSAS Data Mining• Bases de datos• Cubos SSAS

Diferencias - Dimensionamiento

Azure ML • 10 GB en total• Hay módulos que

aceptan menos• Recomendadores• SMOTE• Scripts (R, Python, SQL)• Cross-validation, Tune

Model Hyperparameters

SSAS Data Mining• Dependiente del

hardware

Diferencias - Tiempos

Azure ML • 1 hora en versión free

• 7 días de ejecución• 24 horas por módulo

SSAS Data Mining• Ilimitado

Contenido de la sesión

• Introducción• Enfrentando las herramientas

• Limitaciones y diferencias• Market Basket Analysis• Clasificación• Series temporales

Market Basket Analysis

¿Qué compran nuestros usuarios?

¿Cómo lo compran? ¿Siguen un patrón?

Market Basket Analysis

Usuario Producto Cantidad

Dani Disfraz 1

Pau Disfraz 1

Dani Capa 1

Pau Cables 2

Pau Switch 1

Pau Capa 1

Usuario Edad Sueldo

Daniel 25 Poco

Pau 29 Menos aun

Market Basket Analysis

Usuario Edad Sueldo Producto Cantidad

Daniel 25 Poco Disfraz 1

Capa 1

Pau 29 Menos aun Disfraz 1

Capa 1

Cables 2

Switch 1

Market Basket Analysis

• Association rules / Árboles de decisión• Podemos añadir clustering para identificar

patrones de compra

DemoMarket Basket Analysis con SSAS

Market Basket Analysis

• No hay un algoritmo específico• Preprocesado del dato para darle otra forma

Matriz de productos / Usuarios

Dani Pau

Disfraz 1 1

Capa 1 1

Cable 0 1

Switch 0 1

DemoMarket Basket Analysis con Azure ML

Contenido de la sesión

• Introducción• Enfrentando las herramientas

• Limitaciones y diferencias• Market Basket Analysis• Clasificación• Series temporales

Clasificación

• Predicción de categorías• Muerto / vivo• Solvente / deudor• Comprador / no comprador• …

Clasificación

Clasificación

• Varios algoritmos: • Árboles de decision

• Múltiples modos de ejecución• Regresión logística• Red neural• Clustering

• Análisis de precisión• Lift chart• Profit chart• Red de dependencias

Clasificación

• Múltiples algoritmos• Boosted decision tree• Red neural• Regresión logística• Máquina bayesiana• …

• Análisis de precisión• ROC• Lift chart• Puntuaciones ponderadas

DemoClasificación binaria

Contenido de la sesión

• Introducción• Enfrentando las herramientas

• Limitaciones y diferencias• Market Basket Analysis• Clasificación• Series temporales

Series temporales

• Datos sobre un eje temporal / numérico• Cumplen patrones cíclicos

Series temporales

• Dos algoritmos nativos• ARTXP• ARIMA

• Comprar contra casos conocidos (training-test) • Visualmente• Métricas de error

Series temporales

• No hay un algoritmo nativo• Pero siempre está …

• ARIMA• ETS• Otros

• Mismo método para estimar la precision que en SSAS

DemoSeries temporales

Conclusiones

Azure ML • Fuentes Azure• Variedad de algoritmos• R! Python!• 100 % Online• Todo en 1

SSAS Data Mining• On premises• Sin limite de datos y

tiempos• Menos algoritmos nativos• Necesidad de

herramientascomplementarias

¿PREGUNTAS?

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