Tutorial em vídeo Análise do Cenário - E-Se (Suplemento de Mineração de Dados para Excel)

Bem-vindo a outro screencast do SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS) de Michele e Mary.

Meu nome é Mary Brennan e sou redatora de programação do Microsoft SQL Server 2008.

Neste vídeo, mostrarei como usar a Ferramenta de Análise de Tabela Análise do Cenário - E-Se para mineração de dados.

Essa ferramenta é apenas um dos diversos suplementos de mineração de dados para Excel, e criamos screencasts para cada um deles.

A ferramenta Análise do Cenário utiliza o algoritmo de regressão logística. Ela permite que você modele dois tipos de cenários e gere um relatório do efeito em uma linha individual ou em toda a tabela de dados de entrada.

A análise E se? ajuda você a responder à pergunta "O que acontecerá se eu fizer esta alteração?". Essa ferramenta pode ajudá-lo a determinar, por exemplo, o impacto que a redução da equipe de Vendas terá no departamento, com base em fatores que ela analisa nos seus dados.

Neste tutorial, usaremos dados de um call center para saber como podemos reduzir o Tempo Médio por Emissão. Os dados do Excel que estou usando estão disponíveis no site codeplex.com. Se você usar sua própria planilha, lembre-se apenas de que, para encontrar padrões significativos, é necessário começar com um volume mínimo de dados úteis. Pelo menos, 50 linhas de dados.

Estamos interessados em Level2Operators e Average time per issue. Portanto, para este tutorial, vou ocultar algumas colunas para facilitar a análise dos resultados.

1. Para começar, selecione a guia Amostra das Ferramentas de Análise de Tabela (Table Analysis Tools Sample) e clique em qualquer lugar na tabela para ativar as Ferramentas de Análise de Tabela.
2. No menu Ferramentas de Tabela (Table Tools), selecione a guia Analisar (Analyze) para abrir a faixa de opções Ferramentas de Análise de Tabela (Table Analysis Tools).
3. Clique em Análise do Cenário (Scenario Analysis) e em E-Se (What-If) para iniciar o assistente.
4. Selecione a coluna Average time per issue como a coluna a ser alterada.
5. Selecione Porcentagem (Percentage) e digite 80. Isso significa que, em média, estamos preparados para demorar um pouco mais em cada emissão.
6. Se a coluna Alterar (Change) contiver valores numéricos contínuos, você poderá também especificar o aumento ou a redução que desejar no valor. Por exemplo, eu poderia escolher Service Average time per issue e especificar a alteração como um valor exato.
7. Na caixa O que acontece ao (What happens to), selecione a coluna que será afetada com a alteração de Average time per issue. Vou selecionar Level2Operators. Quantos operadores de nível 2 serão necessários se eu reduzir minha expectativa de tempo médio por emissão?
8. Se eu clicar em Executar (Run) agora, a análise será realizada em todas as colunas. Em vez disso, abro Escolher colunas a serem usadas para a análise (Choose columns to be used for analysis) e desmarco FactCallCenterID e TotalOperators. Ao simplificar minha análise, aumento o desempenho e a precisão. Mas tenha cuidado; não desmarque as colunas que usará para as opções Destino (Target) ou Alterar (Change).
9. Vou fazer previsões em Toda a tabela (Entire table) e clicar em Executar (Run).
10. Meus resultados são adicionados como novas colunas à direita da tabela de dados original. Essas colunas mostram o impacto em Level2Operators como resultado da alteração de Average time per issue. A primeira coluna mostra se o número de operadores de nível 2 precisaria ser aumentado ou reduzido SE fizéssemos esta alteração. E a coluna final exibe um nível de confiança nas averiguações de cada linha.

Agora vamos realizar uma análise E se? em uma única linha de dados.

1. Com uma única linha, a ferramenta gera um relatório no painel Resultados (Results) da caixa de diálogo. Se uma solução bem-sucedida for encontrada, a ferramenta exibirá o resultado. Por exemplo, a ferramenta E-Se poderia nos dizer que, se você aumentar o valor de Average time per issue, precisará de mais Level2Operators.

Vou rapidamente concluir as mesmas etapas para toda a tabela, EXCETO pelo fato de que vou fazer previsões Nesta linha (On this row) e clicar em Executar (Run).

1. Meus resultados são exibidos abaixo, junto com um nível de confiança. Isto me informa que, se eu alterar Average time per issue para 80% da média, precisarei aumentar Level 2 Operators de 10 para 11.
2. Aqui vou precisar diminuir de 8 para 7.
3. Se eu selecionar esta linha com um Average time per issue de 81%, a análise E-Se sugerirá a redução de Level 2 Operators de 8 para 6. Mas nesta linha, também com 81%, ela sugere o aumento de 9 para 10.

Você perceberá que os resultados não são tão claros quanto você possa ter previsto. Não se trata simplesmente de uma questão de diminuir o valor de Level 2 Operators quando o valor de Average time per issue for menor do que a média e aumentar Level 2 Operators quando o valor de Average time per issue for maior do que a média. O valor atual de Average time per issue não pode ser usado para prever se a alteração resultará na necessidade de mais ou menos operadores – outros fatores nos dados também contribuem para os resultados da análise E-Se, o que ilustra a importância de usar a mineração de dados para orientar suas decisões de negócios.