Ders 4: Pazar sepeti Öngörüler yürütme
Bu derste, dmx, kullanacağınız SELECT deyim ilişkiden dayanan Öngörüler oluşturma, oluşturulan modeller Ders 2: Veri madenciliği modelleri madenciliği Pazar sepeti yapısı ekleme.dmx kullanarak tahmin sorgu oluşturulan SELECT deyim ve ekleyerek bir PREDICTION JOIN yan tümce tümce tümce.Tahmin birleştirmek sözdizimi hakkında daha fazla bilgi için bkz: select from <modeli> tahmin birleştirme (dmx).
The SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN form of the SELECT statement contains three parts:
sonuç küme döndürülen tahmin işlevleri ve araştırma modeli sütunlar listesi.Bu liste, kaynak verilerden giriş sütunları da içerebilir.
Bir tahmin oluşturmak için kullanılan verileri tanımlayan bir kaynak sorgu.Örneğin, bir toplu iş iş işlemde birçok Öngörüler oluşturuyorsanız, kaynak sorgu müşterilerin listesini alabilir.
Araştırma modeli sütunlar ve kaynak veri arasında bir eşleme.Sütun adları aynı, kullanabileceğiniz NATURAL PREDICTION JOIN sözdizimi ve ihmal sütun eşlemeleri.
Sorgu tahmin işlevleri kullanarak geliştirebilirsiniz.Tahmin işlevleri olasılığı, bir öngörü ortaya çıkmasını veya eğitim dataset nesnesindeki bir öngörü desteği gibi ek bilgi sağlar.Tahmin işlevleri hakkında daha fazla bilgi için bkz: İşlevler (dmx).
Tahmin Sorgu Oluşturucusu'nda da kullanabilirsiniz Business Intelligence Development Studio oluşturma tahmin sorgular.Daha fazla bilgi için bkz: Tahmin Sorgu oluşturucunun dmx tahmin sorgular oluşturmak için kullanma.
Singleton tahmin JOIN deyimi
İlk adım bir singleton sorgu kullanarak oluşturmaktır SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN sözdizimi ve sağladığı tek değerler küme dizisi olarak girdi.Singleton deyim genel bir örneği aşağıda verilmiştir:
SELECT <select list>
FROM [<mining model>]
[NATURAL] PREDICTION JOIN
(SELECT '<value>' AS [<column>],
(SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION
SELECT 'value' AS [<nested column>] ...)
AS [<nested table>])
AS [<input alias>]
Sorgunun döndürdüğü, araştırma modeli sütunlarından kodu ilk satırı tanımlar ve tahmin oluşturmak için kullanılan madenciliği model adını belirtir:
SELECT <select list> FROM [<mining model>]
Sonraki satıra kodunun gerçekleştirilecek işlemi gösterir.Her sütun için değerler belirtin ve modelini tam olarak eşleştirmek için sütun adlarını yazın çünkü kullanabilirsiniz NATURAL PREDICTION JOIN sözdizimi.Sütun adları farklı olsaydı, ancak, sütunları modelinde sütunları arasındaki eşlemeleri ekleyerek yeni veri belirtmek yoktur bir ON yan tümce tümce tümce.
[NATURAL] PREDICTION JOIN
Sonraki kod satırlarını müşteri ekler ek ürünler tahmin etmek için kullanılan alışveriş sepeti ürünleri tanımlayın:
(SELECT '<value>' AS [<column>],
(SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION
SELECT 'value' AS [<nested column>] ...)
AS [<nested table>])
Ders görevleri
Bu derste aşağıdaki görevleri gerçekleştirecek:
Kendi alışveriş sepeti içinde zaten var olan öğelere göre bir müşteri büyük olasılıkla satın alacağınız, diğer öğeleri öngörür bir sorgu oluşturun.Bu sorguyu varsayılan araştırma modeli kullanarak oluşturacağınız MINIMUM_PROBABILITY.
Ne bir müşteri büyük olasılıkla satın alacağınız diğer öğeleri kendi alışveriş sepeti içinde zaten var olan öğelere göre öngörür bir sorgu oluşturun.Bu sorgu, farklı bir modeli esas MINIMUM_PROBABILITY olan küme 0,01 için.Varsayılan değer için çünkü MINIMUM_PROBABILITY ilişki modelleri, 0.3, bu model üzerinde sorgu sorgu varsayılan model.'den daha olası öğeler dönmek
Bir öngörü ile MINIMUM_PROBABILITY varsayılan bir modeli kullanarak oluşturma
Bir ilişkiyi sorgusu oluşturmak için
De Object Explorer, sağ örnek , 'ınAnalysis Servicesüzerine gelin Yeni bir sorguve i dmx sorgu Düzenleyiciyi açmak için.
Genel örneği kopyalayın PREDICTION JOIN deyim boş sorgu içine.
Aşağıdaki değiştirin:
<select list>ile:
PREDICT([Default Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)Yalnızca sütun adını [Ürünler] içerebilir ancak kullanarak Tahmin (dmx) işlev, size sınırlamak için üç algoritması tarafından döndürülen ürün sayısına.Ayrıca INCLUDE_STATISTICS, destek ve olasılık, için ayarlanan olasılığı verirher ürün. Bu istatistiklerin doğruluğunu değerlendirmek yardımcı tahmin.
Aşağıdaki değiştirin:
[<mining model>]ile:
[Default Association]Aşağıdaki değiştirin:
(SELECT '<value>' AS [<column>], (SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION SELECT 'value' AS [<nested column>] ...) AS [<nested table>])ile:
(SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model] UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model] UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS tBu deyim kullanır UNION deyim belirtmek üç ürünleri, gereken eklenmek alışveriş sepeti ile birlikte tahmin edilen ürünler.Modeli sütun SELECT deyim karşılık gelen modeli sütunun içerdiği ürünler iç içe geçmiş tablo.
Şimdi, tam deyim aşağıdaki gibi olmalıdır:
SELECT PREDICT([Default Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3) From [Default Association] NATURAL PREDICTION JOIN (SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model] UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model] UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS tÜzerinde Dosya menüsünde'i tıklatın DMXQuery1.dmx Farklı Kaydet.
De Farklı Kaydet iletişim kutusunda uygun klasöre göz atın ve dosyayı adlandırın Birliği Prediction.dmx.
Araç çubuğundan, Execute düğme.
Sorgunun döndürdüğü bir tablo , üç ürünleri içerir: hl Sıradağlar lastiği, Fender kümesi - dağ ve ml Sıradağlar lastiği.Tablo olasılığının dönen bu ürünleri listeler.Sorguda belirtilen üç ürünleri aynı alışveriş sepetinizdeki dahil edilecek olabilecekse iade edilen ürün üstünde görünen tablo.Sonraki izleyen iki ürün olan büyük bir olasılıkla alışveriş sepeti dahil edilecek.Tablo Ayrıca, doğruluğunu açıklayan istatistikleri içerir tahmin.
Bir öngörü ile bir MINIMUM_PROBABILITY 0.01'ın bir modeli kullanarak oluşturma
Bir ilişkiyi sorgusu oluşturmak için
De Object Explorer, sağ örnek , 'ınAnalysis Servicesüzerine gelin Yeni bir sorguve i dmx sorgu Düzenleyiciyi açmak için.
Genel örneği kopyalayın PREDICTION JOIN deyim boş sorgu içine.
Aşağıdaki değiştirin:
<select list>ile:
PREDICT([Modified Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)Aşağıdaki değiştirin:
[<mining model>]ile:
[Modified Association]Aşağıdaki değiştirin:
(SELECT '<value>' AS [<column>], (SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION SELECT 'value' AS [<nested column>] ...) AS [<nested table>])ile:
(SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model] UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model] UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS tBu deyim kullanır UNION deyim belirtmek üç ürünleri, gereken eklenmek alışveriş sepeti ile birlikte tahmin edilen ürünler.The [Model] column in the SELECT statement corresponds to the column in the nested products table.
Şimdi, tam deyim aşağıdaki gibi olmalıdır:
SELECT PREDICT([Modified Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3) From [Modified Association] NATURAL PREDICTION JOIN (SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model] UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model] UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS tÜzerinde Dosya menüsünde'i tıklatın DMXQuery1.dmx Farklı Kaydet.
De Farklı Kaydet iletişim kutusunda uygun klasöre göz atın ve dosyayı adlandırın Değişiklik Association Prediction.dmx.
Araç çubuğundan, Execute düğme.
Sorgunun döndürdüğü bir tablo , üç ürünleri içerir: hl Sıradağlar lastiği su Şişesi ve Fender kümesi - dağ.Tablo olasılığının bu ürünleri listeler.Üst kısmında görünen Ürün tablo aynı alışveriş sepeti sorguda belirtilen üç ürün olarak dahil edilecek olabilecekse ürünüdür.Sonraki kalan ürünleri olan büyük bir olasılıkla alışveriş sepeti dahil edilecek.Tablo Ayrıca, doğruluğunu açıklayan istatistikleri içerir tahmin.
Gelen görebilirsiniz, bu sonuçlar sorgulama değeri MINIMUM_PROBABILITY parametre tarafından döndürülen sonuçlar etkilersorgusu.
Pazar sepeti öğretici son adım budur.Şimdi, müşterilerin aynı anda satın ürünleri tahmin etmek için kullanabileceğiniz modeller bir dizi var saat.
Başka bir öngörü senaryoda dmx kullanmayı öğrenmek için bkz: Bisiklet alıcı dmx öğreticisi.