Lección 4: Generar un escenario de agrupación en clústeres de secuencia (Tutorial intermedio de minería de datos)
El departamento de marketing de Adventure Works Cycles desea saber cómo se mueven los clientes por el sitio web de Adventure Works Cycles. La empresa cree que existe un patrón según el cual los clientes incluyen productos en las cestas de la compra. Desean analizar el orden de secuencias de compra para obtener información sobre el modo en que los clientes agregan los elementos relacionados a la cesta de la compra. Posteriormente, esta información se puede utilizar para mejorar el flujo del sitio web y propiciar que los clientes adquieran productos adicionales.
Tras completar las tareas de esta lección, habrá creado un modelo de minería de datos que usa el algoritmo de clústeres de secuencia de Microsoft para predecir el siguiente artículo que los clientes incluirán en sus cestas de la compra. Probará dos versiones del modelo: una que solo analiza el orden de los productos en la cesta y otra que contiene algunos datos demográficos adicionales sobre el cliente para la agrupación. Finalmente, usará los modelos para crear predicciones que puede usar para recomendar productos a los clientes.
Para completar las tareas de la lección, usará la estructura de minería de datos de cesta de la compra que creó en Lección 3: Generar un escenario de cesta de la compra (Tutorial intermedio de minería de datos). Esta lección contiene las tareas siguientes:
Explorar el modelo de agrupación en clústeres de secuencia (Tutorial intermedio de minería de datos)
Siguiente tarea de la lección
Todas las lecciones
Lección 2: generar un escenario de pronóstico (Tutorial intermedio de minería de datos)
Lección 3: Generar un escenario de cesta de la compra (Tutorial intermedio de minería de datos)
Vea también
Tasks
Tutorial básico de minería de datos
Conceptos
Tutorial intermedio de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos)