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Lektion 3: Erstellen eines Warenkorbszenarios (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)

Die Marketingabteilung von Adventure Works Cycles möchte die Unternehmenswebsite in Hinblick auf Cross-Selling-Möglichkeiten optimieren. Als Teil des Websiteupdates soll die Möglichkeit bestehen, anhand von Produkten, die sich bereits im Onlinewarenkorb eines Kunden befinden, Produkte vorherzusagen, die der Kunde möglicherweise noch kaufen möchte. Die Marketingabteilung möchte außerdem das Kaufverhalten von Kunden besser verstehen, um die Website so zu gestalten, dass Artikel, die tendenziell zusammen gekauft werden, auch zusammen angezeigt werden. Die Marketingabteilung hat erfahren, dass Data Mining besonders nützlich für diese Art von Warenkorbanalyse ist, und bittet Sie, ein Data Mining-Modell zu entwickeln.

Nach Abschluss der Aufgaben in dieser Lektion verfügen Sie über ein Miningmodell, das Gruppen von Artikeln aus vergangenen Kundentransaktionen anzeigt. Außerdem können Sie das Miningmodell verwenden, um weitere Artikel vorherzusagen, die ein Kunde möglicherweise kaufen möchte.

Zum Ausführen der Aufgaben in dieser Lektion verwenden Sie die Lösung und Datenquelle, die Sie in der ersten Lektion des Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene (Analysis Services - Data Mining) erstellt haben. Sie ändern diese Lösung, indem Sie eine Datenquellensicht hinzufügen, die Tabellen über den Kunden enthält, einschließlich einer geschachtelten Tabelle von Kundenbestellungen. Anschließend erstellen Sie ein Miningmodell, dass den Microsoft Association Rules-Algorithmus verwendet, der für Warenkorbszenarien geeignet ist.

Diese Lektion enthält die folgenden Themen:

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