Lezione 4: Creazione di uno scenario di clustering delle sequenze (Esercitazione intermedia sul data mining)

Il reparto marketing di Adventure Works Cycles intende comprendere in che modo i clienti visitano il sito Web di Adventure Works Cycles. L'azienda ritiene che esista un modello in base al quale i clienti inseriscono i prodotti nei rispettivi carrelli della spesa. Desidera quindi analizzare l'ordine delle sequenze di acquisto per sapere in che modo i clienti includono i prodotti tra gli acquisti. L'azienda può quindi utilizzare queste informazioni per rendere il sito Web più efficiente in modo da indurre i clienti ad acquistare altri prodotti.

Dopo aver completato le attività incluse in questa lezione, si avrà creato un modello di data mining che utilizza l'algoritmo Microsoft Sequence Clustering per prevedere quale sarà il prodotto successivo che il cliente inserirà tra gli acquisti. Verranno utilizzate due versioni del modello: una analizza solo l'ordine dei prodotti inclusi tra gli acquisti e l'altra contiene dati demografici aggiuntivi del cliente per il clustering. Infine, si utilizzeranno i modelli per creare stime da utilizzare per consigliare prodotti ai clienti.

Per completare le attività di questa lezione, verrà utilizzata la struttura di data mining Market Basket creata nella Lezione 3: Creazione di uno scenario Market Basket (Esercitazione intermedia sul data mining). Questa lezione include le attività seguenti:

• Creazione di una struttura del modello di data mining Sequence Clustering (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Elaborazione del modello Sequence Clustering

• Esplorazione del modello Sequence Clustering (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Creazione di un modello Sequence Clustering correlato (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Creazione di stime su un modello Sequence Clustering (Esercitazione intermedia sul data mining)