• Artykuł

Testowanie modelu filtrowany (samouczek wyszukiwania danych podstawowych)

Teraz, można stwierdzić, że TM_Decision_Tree jest najbardziej dokładny, modelu, należy ocenić modelu w kontekście Adventure Works Cycles ukierunkowanych kampanii korespondencji.The Marketing department wants to know if there is a difference in the characteristics of male bike buyers and female bike buyers.Te informacje pomogą im zdecydować, które czasopisma dla reklamy i produktów, które w ich korespondencji.

W tej lekcji modelu, który jest filtrowany zostanie utworzony na płeć.Można następnie łatwo utworzyć kopię modelu i zmienić tylko warunek filtra wygenerować nowy model oparty na innej płci.

Aby uzyskać więcej informacji dotyczących filtrów, zobacz Tworzenie filtrów dla modeli wyszukiwania (Analysis Services - wyszukiwania danych).

Używanie filtrów

Filtrowanie umożliwia łatwe tworzenie modeli zabudowę podzbiorów danych.Filtr jest stosowany tylko do modelu i nie zmienia źródło danych.Informacje o stosowaniu filtrów do tabel zagnieżdżonych, zobacz Średniozaawansowany samouczek wyszukiwania danych (Analysis Services - wyszukiwania danych).

Filtry w przypadku tabel

Najpierw będzie utworzyć kopię TM_Decision_Tree modelu.

Umożliwia kopiowanie modelu drzewa decyzji

  1. W Business Intelligence Development Studio, w oknie Solution Explorer zaznacz ASDataMining2008.

  2. Kliknij Górnictwa modele kartę.

  3. Kliknij prawym przyciskiem myszy TM_Decision_Tree model i wybierz górnictwa nowego modelu.

  4. W nazwę modelu pole, typ TM_Decision_Tree_Male.

  5. Click OK.

Następnie należy utworzyć filtr pozwalający wybrać model oparty na płci ich klientów.

Aby utworzyć filtr przypadek model wyszukiwania

  1. Kliknij prawym przyciskiem myszy TM_Decision_Tree_Male model wyszukiwania , aby otworzyć menu skrótów.

    -- lub --

    Wybierz model.Na Górnictwa modelu menu wybierz Ustaw filtr modelu.

  2. W Filtr modelu okna dialogowego kliknij górny wiersz w siatce w Górnictwa kolumny struktury pole tekstowe.

    Drop -niedziałający lista wyświetla tylko nazwy kolumn w tabela.

  3. W polu wyszukiwania kolumny struktury wybierz płci.

    Ikona po lewej stronie zmiany pola tekstowego, aby wskazać, że wybrany element jest tabela lub kolumna.

  4. Kliknij operatora pole tekstowe i wybierz operator równości (=) z listy.

  5. Kliknij wartość polu tekstowym i wpisz M.

  6. Kliknij następny wiersz w siatce.

  7. Kliknij OK zamknąć filtr modelu.

    Filtr wyświetla w Właściwości okna.Alternatywnie można uruchomić Filtr modelu okno dialogowe z Właściwości okna.

  8. Powtórz powyższe kroki, ale czas nazwę modelu TM_Decision_Tree_Female i wpisz f w wartość pole tekstowe.

Masz teraz dwie nowe modele wyświetlane w Górnictwa modele kartę.

Proces filtrowane modeli

Modele można stosować dopiero zostały wdrożone i przetworzone.Więcej informacji na temat przetwarzania modeli, zobacz Przetwarzanie modeli w strukturze ukierunkowanych korespondencji (samouczek wyszukiwania danych podstawowych).

Aby filtrowane modelu procesów

  1. Kliknij prawym przyciskiem myszy TM_Decision_Tree_Male model i wybierz struktury górnictwa proces i wszystkie Models

  2. Kliknij uruchomić do przetwarzania nowych modeli.

  3. Po zakończeniu przetwarzania kliknij Zamknij w systemie windows zarówno przetwarzania.

Ocena wyników

Wyświetlanie wyniki i oceny dokładności filtrowane modeli w bardzo taki sam sposób jak w poprzednich trzech modeli.Aby uzyskać więcej informacji, zobacz:

Eksplorowanie modelu drzewa decyzji (samouczek wyszukiwania danych podstawowych)

Badanie dokładności z wykresami dźwigu (samouczek wyszukiwania danych podstawowych)

Aby poznać filtrowane modeli

  1. Wybierz Górnictwa Viewer modelu kartę w Danych, Projektant górnictwa.

  2. W polu wyszukiwania modelu zaznacz TM_Decision_Tree_Male.

  3. Przesuwa Pokaż poziom do 3.

  4. Zmień tła wartość 1.

  5. Umieść kursor nad węzłem etykietą wszystkich wyświetlić liczbę bike kupujących, a kupujący nie rowerów.

  6. Powtórz kroki 1-5 dla TM_Decision_Tree_Female.

  7. Eksploruj wyniki dla TM_Decision_Tree i modele filtrowane płci.W porównaniu z wszystkich kupujących bike samców i samic bike kupujących udostępnić niektóre takie same charakterystyki jak kupujących niefiltrowanym rowerów, ale wszystkie trzy mają interesujące różnic, jak również.Jest to użyteczne informacje, Adventure Works Cycles można używać do rozwijania ich kampanii marketingowej.

Aby przetestować dźwigu filtrowane modeli

  1. Przełącz się do Górnictwa wykresu dokładność kartę w projektancie wyszukiwania danych w Business Intelligence Development Studio i wybierz Zaznaczenie wprowadzania kartę.

  2. W Wybierz zestaw danych do wykresu dokładność pole grupy, zaznacz przypadków badanie struktura wyszukiwania użycia.

  3. Na Zaznaczenie wprowadzania kartę Projektant wyszukiwania danych, w Wybierz przewidywalne model wyszukiwania kolumn, aby wyświetlić wykres przyrostu, zaznacz pole wyboru dla zsynchronizować kolumn przewidywania i wartości.

  4. W Przewidywalne nazwa kolumna kolumna, sprawdź, czy Kupujący Bike jest zaznaczone dla każdego modelu.

  5. W Pokaż kolumna, wybierz wszystkie modele.

  6. W Przewidywanie wartości kolumna, zaznacz 1.

  7. Wybierz Unieś wykres kartę, aby wyświetlić wykres przyrostu.

    Można teraz zauważyć, że wszystkie trzy modele drzewa decyzji zapewniają znaczącą dźwigu z modelu odgadnięcia losowe, jak również outperforming modele klastrowanie i Naive Bayes.