Leçon 3 : Génération d'un scénario de panier d'achat (Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire)

S’applique à : SQL Server 2016 Preview

Le service marketing de Adventure Works Cycles souhaite améliorer le site Web d’entreprise pour promouvoir la vente croisée. Dans le cadre de la mise à jour du site, il veut pouvoir prédire les produits que les clients sont susceptibles d'acheter en fonction des produits déjà présents dans leurs paniers d'achat en ligne. Le service marketing souhaite également mieux comprendre le comportement d'achat des clients, afin de pouvoir concevoir le site Web de façon à ce que les articles susceptibles d'être achetés ensemble apparaissent ensemble. Il a appris que l'exploration de données est particulièrement utile pour ce type d' analyse du panier d'achat et vous demandé de développer un modèle d'exploration de données.

Une fois les tâches de cette leçon terminées, vous disposerez d'un modèle d'exploration de données qui présentera les articles par groupe à partir de l'historique des transactions des clients. En outre, vous pourrez utiliser le modèle d'exploration de données pour prédire les articles supplémentaires qu'un client sera susceptible d'acheter.

Pour effectuer les tâches dans cette leçon, vous allez utiliser la source de données et de la solution que vous avez créé dans la première leçon du Intermediate Data Mining Tutorial &#40 ; Analysis Services - Exploration de données &#41 ;. Vous modifierez cette solution en ajoutant une vue de source de données qui contient des tables relatives au client, notamment une table imbriquée des achats des clients. Vous générerez ensuite un modèle d'exploration de données qui utilise l'algorithme MAR (Microsoft Association Rules), adapté aux scénarios d'analyse de panier.

Cette leçon contient les rubriques suivantes :

• Ajout d’une vue de Source de données avec des Tables imbriquées &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;

• Création d’une Structure de panier d’achat et modèle &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;

• Modification et traitement du modèle de panier &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;

• Explorer les modèles de panier &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;

• Filtrage d’une Table imbriquée dans un modèle d’exploration de données &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;

• Prédiction d’Associations &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;

Tâche suivante de la leçon

Ajout d’une vue de Source de données avec des Tables imbriquées &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;

Toutes les leçons

Leçon 1 : Création de la Solution d’exploration de données intermédiaires &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;

Leçon 2 : Création d’un scénario de prévision &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;

Leçon 3 : Scénario de panier d’achat (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

Leçon 4 : Création d’un scénario de cluster de séquence &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;

Leçon 5 : Génération de modèles de réseau neuronal et de régression logistique (Didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

Voir aussi

Didacticiel sur l'exploration de données de base
Leçon 2 : Création d’un scénario de prévision &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;
Leçon 4 : Création d’un scénario de cluster de séquence &#40 ; didacticiel d’exploration de données intermédiaires &#41 ;