• Makale

Ders 2: Bisiklet alıcı araştırma yapısı için veri madenciliği modelleri ekleme

Bu derste, iki veri madenciliği modelleri için eklemeniz Bike Buyer Araştırma yapısı, oluşturduğunuz Ders 1: Bisiklet alıcı araştırma yapısı oluşturma.Bu veri madenciliği modelleri, bir modeli kullanarak verileri keşfedin ve Öngörüler başka bir oluşturmak için izin verir.

Keşfetmek için Potansiyel müşterilerin kendi özelliklerine göre kategorilere ayrılmış nasıl bir araştırma modeli temel oluşturacak Microsoft Kümeleme algoritması.Bir sonraki dersine nasıl benzer özellikleri paylaşan müşteriler kümeler Bu algoritma bulur inceleyeceksiniz.Örneğin, belirli müşteriler birbirlerine yakın Canlı bisiklet iletişim ve benzer eğitim arka planlar sahip eğilimindedir olduğunu fark edebilirsiniz.Bunları nasıl farklı müşterilere daha iyi anlamak için kümeleri ilişkilidir ve belirli müşterileri hedefleyen bir pazarlama stratejisi oluşturmak için bu bilgileri kullanın.

Potansiyel bir müşteri büyük olasılıkla bir bisiklet satın almak olup olmadığını tahmin etmek için bir araştırma modeli temel oluşturacak Microsoft karar ağaçlar algoritması.Bu algoritma her potansiyel müşteriyle ilişkili olan ve bunlar bir bisiklet satın alacak, öngörülen biçilen değerinde yararlıdır özelliklerini bulur bilgileri bakar.Bunu daha sonra önceki bisiklet alıcıların yeni potansiyel müşteriler büyük olasılıkla bir bisiklet satın almak olup olmadığını belirlemek için yeni potansiyel müşterilere karşı karakteristiğini değerlerini karşılaştırır.

alter araştırma YAPISI deyimi

Araştırma yapısı için bir araştırma modeli eklemek için kullandığınız ALTER ARAŞTIRMA YAPISI (DMX) deyim.Kod deyim, aşağıdaki bölüm ve birimlere bölünmez:

  • Tanımlamaaraştırma yapısı

  • Araştırma modeli adlandırma

  • Anahtar tanımlamasütun

  • Giriş ve öngörülebilir sütunları tanımlama

  • Algoritma ve parametre değişiklikleri tanımlama

MINING modeli alter deyim genel bir örneği aşağıda verilmiştir:

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]
ADD MINING MODEL [<mining model name>]
(
    [<key column>],
    <mining model columns>,
) USING <algorithm name>( <algorithm parameters> )
WITH FILTER (<expression>)

Veri madenciliği modelleri eklenecek varolan araştırma yapısı kodu ilk satırı tanımlar:

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

Sonraki satıra kodunun eklenecek madenciliği model adları araştırma yapısı:

ADD MINING MODEL [<mining model name>]

Bir nesneyi dmx adlandırma hakkında daha fazla bilgi için bkz: Tanımlayıcılar (dmx).

Sonraki kod satırlarını araştırma modeli tarafından kullanılan araştırma yapısı sütunlarından tanımlayın:

[<key column>],
<mining model columns>

Yalnızca içinde zaten varolan sütunları kullanabilirsiniz araştırma yapısı, anahtar sütunu ilk sütun listesinde olması gerekir ve araştırma yapısı.

Sonraki satıra kodunun araştırma modeli ile yapabilecekleriniz algoritma parametreleri üreten araştırma algoritması tanımlar küme üzerinde algoritması:

) USING <algorithm name>( <algorithm parameters> )

Ayarlayabileceğiniz algoritma parametreleri hakkında daha fazla bilgi için bkz: Microsoft karar ağaçlar algoritması ve Microsoft Kümeleme algoritması.

Bu belirtin bir sütunda araştırma modeli kullanılması için tahmin aşağıdaki sözdizimini kullanarak:

<mining model column> PREDICT

Eğitim uygulanan filtre ve modeli sınama, isteğe bağlı olarak, kodun son satırı tanımlar.Veri madenciliği modelleri için filtre uygulama hakkında daha fazla bilgi için bkz: Veri madenciliği modelleri için filtre oluşturma (- Analysis Services veri madenciliği).

Ders görevleri

Bu derste aşağıdaki görevleri gerçekleştirecek:

  • Karar ağacı araştırma modeli kullanarak bisiklet alıcı yapısına eklemek Microsoft karar ağaçlar algoritması

  • Bir küme ekleme araştırma modeli kullanarak bisiklet alıcı yapısına Microsoft kümeleme algoritması

  • Tüm servis talepleri için sonuçlar görmek isterseniz, size henüz bir filtre ya da modeline eklemeyecek.

Karar ağacı araştırma modeli yapısına ekleme

Temel alan bir araştırma modeli eklemek için ilk adımı olan Microsoft karar ağaçlar algoritması.

Karar ağacı araştırma modeli eklemek için

  1. De Object Explorer, sağ örnek , 'ınAnalysis Servicesüzerine gelin Yeni bir sorguve i dmx Query Editor ve yeni, boş bir sorgu açmak için.

  2. MINING YAPISI alter deyim genel örneği boş sorgu kopyalayın.

  3. Aşağıdaki değiştirin:

    <mining structure name>

    ile:

    [Bike Buyer]

  4. Aşağıdaki değiştirin:

    <mining model name>

    ile:

    Decision Tree

  5. Aşağıdaki değiştirin:

    <mining model columns>,

    ile:

    (
   CustomerKey,
   [Age],
   [Bike Buyer] PREDICT,
   [Commute Distance],
   [Education],
   [Gender],
   [House Owner Flag],
   [Marital Status],
   [Number Cars Owned],
   [Number Children At Home],
   [Occupation],
   [Region],
   [Total Children],
   [Yearly Income]

    Bu durum, [Bike Buyer] sütun belirlenmiş olarak PREDICT sütun.

  6. Aşağıdaki değiştirin:

    USING <algorithm name>( <algorithm parameters> )

    ile:

    Using Microsoft_Decision_Trees
WITH DRILLTHROUGH

    İLE DRILLTHROUGH deyim oluşturmak için kullanılan servis taleplerini keşfetmek veren araştırma modeli.

    Sonuçta elde edilen deyim şimdi aşağıdaki gibi olmalıdır:

    ALTER MINING STRUCTURE [Bike Buyer]
ADD MINING MODEL [Decision Tree]
(
   CustomerKey,
   [Age],
   [Bike Buyer] PREDICT,
   [Commute Distance],
   [Education],
   [Gender],
   [House Owner Flag],
   [Marital Status],
   [Number Cars Owned],
   [Number Children At Home],
   [Occupation],
   [Region],
   [Total Children],
   [Yearly Income]
) USING Microsoft_Decision_Trees
WITH DRILLTHROUGH

  7. Üzerinde Dosya menüsünde'i tıklatın DMXQuery1.dmx Farklı Kaydet.

  8. De Farklı Kaydet iletişim kutusunda uygun klasöre göz atın ve dosyayı adlandırın DT_Model.dmx.

  9. Araç çubuğundan, Execute düğme.

Kümeleme bir araştırma modeli yapısına ekleme

Bir araştırma modeli artık bisiklet alıcı ekleyebilir araştırma yapısı göre Microsoft kümeleme algoritması.Çünkü kümeleme araştırma modeli araştırma yapısı içinde tanımlanan tüm sütunları kullanır, madenciliği sütun tanımı atarak modeli yapısına eklemek için kısayol da kullanabilirsiniz.

Kümeleme araştırma modeli eklemek için

  1. De Object Explorer, sağ örnek , 'ınAnalysis Servicesüzerine gelin Yeni bir sorguve i dmx sorgu Düzenleyicisi açılır ve yeni, boş bir sorgu açmak için.

  2. MINING YAPISI alter deyim genel örneği boş sorgu kopyalayın.

  3. Aşağıdaki değiştirin:

    <mining structure name>

    ile:

    [Bike Buyer]

  4. Aşağıdaki değiştirin:

    <mining model>

    ile:

    Clustering Model

  5. Aşağıdaki silin:

    (
    [<key column>],
    <mining model columns>,
)

  6. Aşağıdaki değiştirin:

    USING <algorithm name>( <algorithm parameters> )

    ile:

    USING Microsoft_Clustering

    Şimdi, tam deyim aşağıdaki gibi olmalıdır:

    ALTER MINING STRUCTURE [Bike Buyer]
ADD MINING MODEL [Clustering]
USING Microsoft_Clustering

  7. Üzerinde Dosya menüsünde'i tıklatın DMXQuery1.dmx Farklı Kaydet.

  8. De Farklı Kaydet iletişim kutusunda uygun klasöre göz atın ve dosyayı adlandırın Clustering_Model.dmx.

  9. Araç çubuğundan, Execute düğme.

Bir sonraki dersine modeller ve araştırma yapısı işleyecektir.