• Makale

Pazar sepeti dmx öğreticisi

Bu öğreticide, oluşturmak, eğitmek ve veri madenciliği Extensions (dmx) sorgu dili kullanarak veri madenciliği modelleri keşfedin nasıl öğreneceksiniz.Daha sonra bu veri madenciliği modelleri hangi ürünleri aynı anda satın eğilimindedir açıklayan Öngörüler oluşturmak için kullanacağınız saat.

The mining models will be created from the data contained in the AdventureWorksDW2008R2 sample database, which stores data for the fictitious company Adventure Works Cycles.Adventure Works Cycles is a large, multinational manufacturing company.Şirket, üreten ve satan ticari Kuzey Amerika, Avrupa ve Asya pazarları için metal ve kompozit bisiklet.Onun temel operasyon Bothell, Washington, 290 çalışanlarla bulunur ve birçok bölgesel satış sahip takımlar kendi uluslararası Pazar tabanında yer.

Öğretici Senaryosu

Adventure Works Cycles hangi tür ürünleri müşterilerine aynı anda satın eğilimindedir öngörmek için veri madenciliği işlevselliği kullanan özel bir uygulama oluşturmak karar verdiği saat.The goal for the custom application is to be able to specify a set of products, and predict what additional products will be purchased with the specified products.Adventure Works Cycles will then use this information to add a "suggest" feature to their website, and also to better organize the way that they present information to their customers.

Microsoft SQL Server Analysis Services provides several tools that can be used to accomplish this task:

Veri madenciliği Extensions (dmx) tarafından sağlanan bir sorgu dili olan Analysis Services , oluşturmak ve birlikte çalışmak için kullanabilirsinizmadenciliği modelleri. The Microsoft Association algorithm creates models that can predict the products that are likely to be purchased together.

Bu öğreticinin hedefi, özel uygulamada kullanılan dmx sorguları sağlamaktır.

Daha fazla bilgi için:Veri Araştırma Projeleri (Analysis Services - veri madenciliği)

Araştırma yapısı ve veri madenciliği modelleri

dmx deyimleri oluşturmak başlamadan önce ana nesneleri anlamak önemlidir Analysis Services kullanır oluşturmak madenciliği modelleri.The mining structure is a data structure that defines the data domain from which mining models are built.Bir tek araştırma yapısı çok içerebilir veri madenciliği modelleri aynı paylaşmak etki alanı.Araştırma modeli tarafından temsil edilen veri madenciliği modeli algoritma uygulandığı bir araştırma yapısı.

Araştırma yapısı verilerini açıklayan Araştırma yapısı sütunları taşlarıdır, veri kaynak içerir.Bu sütunların veri türü, içerik türüne ve verilerin nasıl dağıtıldığı gibi bilgileri içerir.

Modeller mining açıklanan araştırma yapısı olduğu gibi kalan sütunları alt küme küme küme anahtar sütun içermelidir.Araştırma modeli, her sütun için kullanım tanımlar ve madenciliği model oluşturmak için kullanılan algoritmayı tanımlar.Örneğin, dmx sütun anahtar sütunu veya PREDICT sütun olup olmadığını belirtebilirsiniz.Bir sütun, sola belirtilmemiş, bir giriş sütun olduğu varsayılır.

dmx veri madenciliği modelleri oluşturmak için iki yol vardır.Ya da araştırma yapısı ve ilişkili araştırma modeli birlikte kullanarak oluşturabilirsiniz CREATE MINING MODEL deyim veya ilk oluşturabileceği bir araştırma yapısı kullanarak CREATE MINING STRUCTURE deyim kullanarak bir araştırma modeli yapısına ekleme ve ALTER STRUCTURE deyim.Bu yöntemler aşağıda açıklanmıştır.

  • CREATE MINING MODEL
    Bu deyim, bir araştırma yapısı ve birlikte aynı adı kullanarak ilişkili araştırma modeli oluşturmak için kullanın.araştırma modeli Adı "Yapısıyla" eklenmiş buradan ayırt etmek için araştırma yapısı.

    Bu deyim, bir tek araştırma modeli içeren bir araştırma yapısı oluşturuyorsanız yararlıdır.

    Daha fazla bilgi için bkz: ARAŞTIRMA MODELİ (DMX) OLUŞTURMA.

  • ARAŞTIRMA YAPISI OLUŞTURMA
    Bu deyim, yeni bir araştırma yapısı olmadan tüm modelleri oluşturmak için kullanın.

    create kullandığınızda, araştırma yapısı, aynı temel modelleri sınamak için kullanılan gizleme veri küme de oluşturabilirsiniz araştırma yapısı.

    Daha fazla bilgi için bkz: ARAŞTIRMA YAPISI (DMX) OLUŞTURMA.

  • ALTER MINING STRUCTURE
    Bu deyim, sunucuda zaten bir araştırma yapısı bir araştırma modeli eklemek için kullanın.

    Daha fazla araştırma modeli tek bir eklemek istediğinizi pek çok neden vardır araştırma yapısı.Örneğin, hangisinin en iyi görmek için farklı algoritmalar kullanarak çeşitli veri madenciliği modelleri oluşturabilir.Alternatif olarak, aynı algoritmayı kullanarak çeşitli veri madenciliği modelleri oluşturmak ancak bir parametre ile küme en iyi bulmak farklı madenciliği modelleri kümeo parametre için ting.

    Daha fazla bilgi için bkz: ALTER ARAŞTIRMA YAPISI (DMX).

Birkaç veri madenciliği modelleri içeren bir araştırma yapısı oluşturur, çünkü Bu öğreticide ikinci yöntem kullanır.

Daha fazla bilgi için

Veri Araştırma Uzantıları (DMX) Başvurusu, Select deyimi (dmx) Anlama, Tahmin sorgular (dmx)

Öğrenecekleriniz

Öğretici aşağıdaki derslerden oluşmaktadır:

Gereksinimler

Bu öğretici yapmadan önce aşağıdaki yüklü olduğundan emin olun:

  • Microsoft SQL Server 

  • Microsoft SQL Server Analysis Services 

  • The AdventureWorksDW2008R2 database

Varsayılan olarak, örnek veritabanları, güvenliği artırmak için yüklü değil.To install the official sample databases for Microsoft SQL Server, go to https://www.CodePlex.com/MSFTDBProdSamples or on the Microsoft SQL Server Samples and Community Projects home page in the section Microsoft SQL Server Product Samples. Click Databases, then click the Releases tab and select the databases that you want.

Not

Eğitimler gözden geçirdiğinizde, eklemenizi öneririz sonraki konu ve Önceki konu belge Görüntüleyicisi araç çubuğu düğmeleri.Daha fazla bilgi için bkz: Yardım için sonraki ve önceki düğmelerini ekleme.