Leçon 3 : ajout et traitement des modèles

 

S’applique à : SQL Server 2016 Preview

La structure d'exploration de données initiale que vous avez créée au cours de la leçon précédente contient un modèle d'exploration de données unique qui est basé sur l'algorithme MDT (Microsoft Decision Trees). Vous pouvez utiliser ce modèle pour identifier les clients de la campagne de publipostage ciblée. Cependant, pour garantir que votre analyse est complète, il est recommandé de créer des modèles associés à l'aide de différents algorithmes et de comparer leurs résultats. De cette façon vous pouvez également obtenir différentes analyses. Par conséquent, vous allez créer deux modèles, puis les traiter et les déployer.

Dans cette leçon, vous allez créer un ensemble de modèles d'exploration de données qui aideront à trouver les clients probables parmi la liste des clients potentiels.

Pour effectuer les tâches de cette leçon, vous allez utiliser le l’algorithme Microsoft Clustering et l’algorithme Microsoft Naive Bayes.

Cette leçon contient les tâches suivantes :

Ajout de nouveaux modèles pour la Structure de publipostage ciblé &#40 ; Didacticiel d’exploration de données de base de données &#41 ;

Traitement de modèles dans la Structure de publipostage ciblé &#40 ; Didacticiel d’exploration de données de base de données &#41 ;

Première tâche de la leçon

Ajout de nouveaux modèles pour la Structure de publipostage ciblé &#40 ; Didacticiel d’exploration de données de base de données &#41 ;

Leçon précédente

Leçon 2 : Création d’une Structure de publipostage ciblé &#40 ; Didacticiel d’exploration de données de base de données &#41 ;

Leçon suivante

Leçon 4 : Exploration des modèles de publipostage ciblé &#40 ; Didacticiel d’exploration de données de base de données &#41 ;

Voir aussi

Ajouter des modèles d’exploration de données à une structure (Analysis Services - Exploration de données)