Bisiklet Buyer dmx öğreticisi
Bu öğretici öğreneceksiniz nasıl oluşturmak, eğitmek ve veri incelemesi Extensions (dmx) sorgu dili kullanarak incelemesi modelleri keşfedin. Daha sonra bir müşteri, bir bisiklet satın olup olmadığını belirleyen predictions oluşturmak için bu incelemesi modelleri kullanır.
İncelemesi modelleri bulunan verilerden oluşturulan AdventureWorksDW2012 örnek veritabanı olan hayali şirket verilerini depolar, Adventure Works Cycles. Adventure Works Cyclesbir büyük, çokuluslu üretim şirketidir. Şirket üretiyor ve metal ve kompozit Bisiklet Kuzey Amerika, Avrupa ve Asya ticari pazarlara satıyor. Temel operasyon 290 çalışanlarla Bothell, Washington'da bulunur ve bunların Uluslararası pazara temel bulunan birçok bölgesel satış ekipleri vardır. Hakkında daha fazla bilgi için AdventureWorksDW2012 örnek veritabanı, bakın Data Mining Concepts.
Öğretici Senaryosu
Adventure Works Cyclesveri madenciliği işlevselliği kullanan özel bir uygulama oluşturarak kendi veri analizi genişletmeye karar verdi. Onların amacı özel uygulama için mümkün olduğunu:
Giriş belirli özellikleri hakkında bir potansiyel müşteri çekmek ve bir bisiklet satın alacak olup olmadığını tahmin.
Potansiyel müşterilerin yanı sıra, müşterilere özellikleri listesi giriş ve hangilerinin tahmin almak bir bisiklet satın alacak.
İlk durumda, müşteri verilerini müşteri kayıt sayfası tarafından sağlanır ve potansiyel müşterilerin listesi sağlanır ikinci durumda, Adventure Works Cyclespazarlama.
Ayrıca, pazarlama departmanı grup mevcut müşterileri onlar yaşadıkları gibi özelliklerine dayanarak kategoriler halinde, sahip oldukları çocukların ve onların commute distance yeteneği için istedi. Onlar bu kümeler hedef müşterilere belirli türdeki yardımcı olmak için kullanılabilir olup olmadığını görmek istiyorum. Bu bir ek incelemesi modeli gerektirir.
Microsoft SQL Server Analysis ServicesBu görevleri gerçekleştirmek için kullanılan çeşitli araçları sağlar:
dmx sorgu dili
Microsoft Karar ağaçlar algoritma ve Microsoft kümeleme algoritması
Sorgu Düzenleyicisi'ndeSQL Server Management Studio
Veri incelemesi Extensions (dmx) tarafından sağlanan bir sorgu dili olan Analysis Servicesoluşturmak ve incelemesi modelleri ile çalışmak için kullanabileceğiniz. MicrosoftKarar ağaçlar algoritma oluşturur birisi bir bisiklet satın alacak olup olmadığını tahmin etmek için kullanılan modeller. Elde edilen modeli tek bir müşteri veya Müşteri tablosunda bir girdi olarak alabilir. MicrosoftKümeleme algoritmasını paylaşılan özelliklerine göre müşteri gruplamaları oluşturabilirsiniz. Bu eğitimin amacı özel uygulama içinde kullanılacak olan dmx komut sağlamaktır.
Daha fazla bilgi için: Veri madenciliği çözümleri
Incelemesi yapısı ve incelemesi modeller
dmx deyimleri oluşturmaya başlamadan önce o ana nesneleri anlamak önemlidir Analysis Servicesincelemesi modelleri oluşturmak için kullanır. İncelemesi yapısı incelemesi modeller inşa veri etki alanını tanımlayan bir veri yapısıdır. Bir tek incelemesi yapısı aynı etki alanı paylaşan birden çok incelemesi modelleri içerir. Bir incelemesi modeli incelemesi yapısı tarafından temsil edilen veri incelemesi modeli algoritma uygular.
Veri kaynağı içerdiği verileri açıklamak incelemesi yapısı sütunları incelemesi yapısı yapı taşlarıdır. Bu sütunların veri türü, içerik türüne ve verilerin nasıl dağıtıldığı gibi bilgiler içerir.
Modeller mining tanımlanan incelemesi yapısı yanı sıra kalan sütunların alt anahtar sütun içermelidir. İncelemesi modeli ve incelemesi modeli oluşturmak için kullanılan algoritmayı tanımlar her sütun için kullanım tanımlar. Örneğin, dmx bir sütun anahtar sütunu veya PREDICT sütun olduğunu belirtebilirsiniz. Eğer bir sütun belirtilmeden, giriş sütun olduğu varsayılır.
dmx, incelemesi modelleri oluşturmak için iki yol vardır. Ya da incelemesi yapısı ve ilişkili incelemesi modeli birlikte INCELEMESI MODELI create deyimi kullanarak oluşturabileceğiniz veya incelemesi yapısı incelemesi yapısı create deyimi kullanarak oluşturmalı ve yapısı alter deyimi kullanarak incelemesi modeli yapısı ekleyin. Bu yöntemler aşağıdaki tabloda açıklanmıştır.
İNCELEMESİ MODELİ OLUŞTURMA
Bu deyimi incelemesi yapısı ve ilişkili incelemesi modeli birlikte aynı adı kullanarak oluşturmak için kullanın. Model adı incelemesi "Yapısıyla" eklenir incelemesi yapısından ayırmak için. Bu deyim, tek incelemesi modelini içeren incelemesi yapısı oluşturuyorsanız yararlıdır.Daha fazla bilgi için, bkz. CREATE MINING MODEL (DMX).
ALTER MINING STRUCTURE
Sunucuda zaten bir incelemesi yapısı incelemesi modeli eklemek için bu bildirimi kullanın. Bu ifade, birkaç farklı incelemesi modelleri içeren incelemesi yapısı oluşturmak istiyorsanız kullanışlıdır. Bir tek incelemesi yapısı içinde birden fazla incelemesi modeli eklemek istediğiniz çeşitli nedenleri vardır. Örneğin, hangi algoritması iyi çalıştığını görmek için farklı algoritmalar kullanan birkaç incelemesi modelleri oluşturabilir. Aynı algoritmayı kullanır, ancak bir parametre ile farklı parametresi için en iyi ayarı bulmak her incelemesi modeli için ayarlanmış birkaç incelemesi modelleri oluşturabilir.Daha fazla bilgi için, bkz. ALTER MINING STRUCTURE (DMX).
Birkaç incelemesi modelleri içeren incelemesi yapısı oluşturur, çünkü bu öğreticide ikinci yöntem kullanır.
Daha fazla bilgi için
Data Mining Extensions (DMX) Reference, Understanding the Select Statement (DMX), Structure and Usage of DMX Prediction Queries
Öğrenecekleriniz
Öğretici aşağıdaki derslerden oluşmaktadır:
Ders 1: Bike Buyer incelemesi yapısı oluşturma
Bu derste, nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz CREATEincelemesi yapıları oluşturmak için deyimi.2. Ders: Bike Buyer incelemesi yapısı incelemesi modeller ekleme
Bu derste, nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz ALTERbir incelemesi yapısı incelemesi modeller ekleme deyimi.Ders 3: Bike Buyer incelemesi yapısı işleme
Bu derste, nasıl kullanılacağını öğrenmek INSERT INTOdeyimi incelemesi yapıları ve bunların ilişkili incelemesi modelleri işlemek için.Ders 4: Bike Buyer incelemesi modeller gözatma
Bu derste, nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz SELECTdeyimi incelemesi modeli içeriği keşfedin.Ders 5: Tahmin sorgular yürütme
Bu derste, nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz PREDICTION JOINdeyimi incelemesi modelleri karşı predictions oluşturmak için.
Gereksinimler
Bu öğretici yapmadan önce aşağıdaki yüklü olduğundan emin olun:
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS), SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS), SQL Server 2012 Analysis Services (SSAS), or SQL Server Analysis Services
AdventureWorksDW2012 Veritabanı. Varsayılan olarak, örnek veritabanları, güvenliği artırmak için yüklü değil. İçin resmi örnek veritabanları yüklemek için Microsoft SQL Server, ziyaret Microsoft sql örnek veritabanları sayfa ve yüklemek istediğiniz veritabanlarını seçin. Örnek Veritabanları yükleme hakkında daha fazla bilgi için bkz: Initial Installation (Analysis Services).
[!NOT]
Eğitimler gözden geçirdiğinizde, eklemenizi öneririz sonraki konu ve Önceki konu belge Görüntüleyicisi araç çubuğu düğmeleri. Daha fazla bilgi için, bkz. Adding Next and Previous Buttons to Help.
Ayrıca bkz.
Görevler
Temel veri incelemesi Öğreticisi