Lección 3: Agregar y procesar los modelos
La estructura de minería de datos que creó en la lección anterior contiene un modelo de minería de datos individual que se basa en el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft. Puede usar este modelo para identificar clientes para la campaña de envío de correo directo. Sin embargo, para asegurarse de que el análisis es detallado, se suelen crear modelos relacionados usando algoritmos diferentes y comparar sus resultados. De esta manera, puede obtener diferentes puntos de vista. Por consiguiente, creará dos modelos adicionales y luego los procesará e implementará.
En esta lección, creará un conjunto de modelos de minería de datos que sugerirá los clientes que tienen una mayor probabilidad de serlo entre una lista de clientes potenciales.
Para completar las tareas de esta lección, utilizará el Algoritmo de clústeres de Microsoft y el Algoritmo Bayes naive de Microsoft.
Esta lección contiene las tareas siguientes:
Agregar modelos nuevos a la estructura de correo de destino (tutorial básico de minería de datos)
Primera tarea de la lección
Agregar modelos nuevos a la estructura de correo de destino (tutorial básico de minería de datos)
Lección anterior
Lección siguiente
Lección 4: Explorar los modelos de correo directo (tutorial básico de minería de datos)
Vea también
Conceptos
Agregar modelos de minería de datos a una estructura (Analysis Services - Minería de datos)