Algoritmo de clústeres de secuencia de Microsoft

Ejemplo

El sitio web de Adventure Works Cycles recopila información sobre las páginas que visitan los usuarios y sobre el orden en que las visitan. Debido a que la empresa ofrece un sistema de pedidos en línea, los clientes deben registrarse en el sitio. Esto permite que la empresa pueda conseguir información de clics por cada perfil de cliente. Mediante el uso del algoritmo de clústeres de secuencia de Microsoft en estos datos, la empresa puede encontrar grupos, o clústeres, de los clientes que tienen patrones o secuencias de clics similares. La empresa puede usar estos clústeres para analizar la forma en que los clientes se mueven por el sitio web, identificar qué páginas se relacionan más estrechamente con la venta de un producto en particular y predecir las páginas que tienen mayores probabilidades de ser visitadas a continuación.

Cómo funciona el algoritmo

El algoritmo de clústeres de secuencia de Microsoft es un algoritmo híbrido que combina técnicas de agrupación en clústeres con el análisis de cadenas de Markov para identificar los clústeres y sus secuencias. Una de las marcas distintivas del algoritmo de clústeres de secuencia de Microsoft es que utiliza los datos de las secuencias. Estos datos suelen representar una serie de eventos o transiciones entre los estados de un conjunto de datos, como una serie de compras de productos o los clics en web para un usuario determinado. El algoritmo examina todas las probabilidades de transición y mide las diferencias, o las distancias, entre todas las posibles secuencias del conjunto de datos con el fin de determinar qué secuencias es mejor utilizar como entradas para la agrupación en clústeres. Después de que el algoritmo ha creado la lista de secuencias candidatas, usa la información de las secuencias como entrada para el método EM de agrupación en clústeres.

Para obtener una descripción detallada de la implementación, vea Referencia técnica del algoritmo de clústeres de secuencia de Microsoft (Analysis Services - Minería de datos).

Datos requeridos para los modelos de clústeres de secuencias

Al preparar los datos para usarlos en el entrenamiento de un modelo de agrupación en clústeres de secuencia, conviene comprender qué requisitos son imprescindibles para el algoritmo concreto, incluidos el volumen de datos necesario y la forma en que se usan los datos.

Los requisitos de un modelo de agrupación en clústeres de secuencia son los siguientes:

• Una única columna key : un modelo de agrupación en clústeres de secuencia requiere una clave que identifique los registros.

• Una columna de secuencia: para los datos de la secuencia, el modelo debe tener una tabla anidada que contenga una columna de identificador de secuencia. El identificador de secuencia puede ser cualquier tipo de datos ordenable. Por ejemplo, puede usar el identificador de una página web, un número entero o una cadena de texto, con tal de que la columna identifique los eventos en una secuencia. Solo se admite un identificador de secuencia por cada secuencia y un tipo de secuencia en cada modelo.

• Atributos opcionales no relacionados con la secuencia: el algoritmo admite la incorporación de otros atributos que no tengan que ver con las secuencias. Estos atributos pueden incluir las columnas anidadas.

Como muestra, en el ejemplo citado anteriormente del sitio web de Adventure Works Cycles, un modelo de agrupación en clústeres de secuencia podría incluir información de los pedidos como tabla de casos, datos demográficos sobre el cliente concreto de cada pedido como atributos no relacionados con la secuencia y una tabla anidada que contenga la secuencia que siguió el cliente al examinar el sitio o colocar los artículos en el carro de la compra como información de la secuencia.

Para obtener información más detallada sobre los tipos de contenido y los tipos de datos que se admiten en los modelos de agrupación en clústeres de secuencia, vea la sección Requisitos de Referencia técnica del algoritmo de clústeres de secuencia de Microsoft (Analysis Services - Minería de datos).

Ver un modelo de agrupación en clústeres de secuencia

El modelo de minería de datos que crea este algoritmo contiene descripciones de las secuencias más comunes en los datos. Para explorar el modelo, puede usar el Visor de clústeres de secuencia de Microsoft. Cuando se ve un modelo de agrupación en clústeres de secuencia, Analysis Services muestra los clústeres que contienen varias transiciones. También pueden verse las estadísticas pertinentes. Para obtener más información, vea Ver un modelo de minería de datos con el Visor de clústeres de secuencia de Microsoft.

Si desea obtener más detalles, puede examinar el modelo en el Visor de árbol de contenido genérico de Microsoft. El contenido almacenado para el modelo incluye la distribución para todos los valores de cada nodo, la probabilidad de cada clúster y detalles acerca de las transiciones. Para obtener más información, vea Contenido del modelo de minería de datos para los modelos de agrupación en clústeres de secuencia(Analysis Services - Minería de datos).

Crear predicciones

Una vez entrenado el modelo, los resultados se almacenan como un conjunto de patrones. Puede usar las descripciones de las secuencias más comunes en los datos para predecir el siguiente paso probable de una nueva secuencia. Sin embargo, dado que el algoritmo incluye otras columnas, puede usar el modelo resultante para identificar las relaciones entre los datos de las secuencias y las entradas que no son secuenciales. Por ejemplo, si agrega datos demográficos al modelo, puede realizar predicciones para grupos concretos de clientes. Las consultas de predicción se pueden personalizar para que devuelvan un número variable de predicciones o estadísticas descriptivas.

Para obtener información sobre cómo crear consultas en un modelo de minería de datos, vea Consultar modelos de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos). Para obtener ejemplos de cómo usar consultas con un modelo de agrupación en clústeres de secuencia, vea Consultar un modelo de agrupación en clústeres de secuencia (Analysis Services - Minería de datos).

Observaciones

• No admite el uso del lenguaje de marcado de modelos de predicción (PMML) para crear modelos de minería de datos.

• Admite la obtención de detalles.

• Admite el uso de modelos de minería de datos OLAP y la creación de dimensiones de minería de datos.

Vea también

Referencia

Conceptos