Ders 1: Bike Buyer incelemesi yapısı oluşturma

  • Makale

Bu derste, tahmin olanak sağlayan incelemesi yapısını oluşturacak bir potansiyel müşteri olup Adventure Works Cyclesbir bisiklet satın alacak. İncelemesi yapıları ve veri incelemesi kendi rolü ile tanımıyorsanız Bkz: Yapıları mining (Analiz Hizmetleri - veri incelemesi).

Bu derste oluşturacağınız Bike Buyer incelemesi yapısı ekleyerek incelemesi modelleri temel destekler Microsoft Clustering AlgorithmMicrosoft Karar ağaçlar algoritması. Daha sonraki derslerde, hangi müşterilerin gruplandırılabilir ve karar ağacı incelemesi modelleri potansiyel bir müşteri, bir bisiklet satınalma olup olmadığını tahmin etmek için kullanacağınız farklı yolları keşfetmek için Kümeleme incelemesi modelleri kullanır.

create INCELEMESI yapısı deyimi

İncelemesi yapısını oluşturmak için CREATE MINING STRUCTURE (DMX)deyimi. Deyim kodu, aşağıdaki bölüme ayrılmış:

  • Adlandırma yapısı.

  • Anahtar sütunu tanımlama.

  • İncelemesi sütunları tanımlama.

  • İsteğe bağlı bir sınama veri kümesi tanımlama.

MINING YAPıSı create deyimi genel bir örneği aşağıdadır:

CREATE MINING STRUCTURE [<mining structure name>]
(
    <key column>,
    <mining structure columns>
) 
WITH HOLDOUT (<holdout specifier>)

CREATE MINING STRUCTURE [<mining structure name>]
(
    <key column>,
    <mining structure columns>
) 
WITH HOLDOUT (<holdout specifier>)

Kodun ilk satırı yapısını tanımlar:

CREATE MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

CREATE MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

Bir nesnenin içinde veri Mining Extensions (dmx) adlandırma hakkında daha fazla bilgi için bkz: Identifiers (DMX).

Sonraki satıra kodunun anahtar sütunu benzersiz olarak tanımlayan bir varlık kaynak veri incelemesi yapısını tanımlar:

<key column>,

<key column>,

Incelemesi yapısında, müşteri kimliği oluşturacağınız CustomerKey, kaynak verilerde bir varlık tanımlar.

Sonraki satıra kodunun incelemesi yapısı ile ilişkili incelemesi modeli tarafından kullanılan incelemesi sütunları tanımlamak için kullanılır:

<mining structure columns>

<mining structure columns>

Sen-ebilmek kullanma DISCRETIZE işlevi içinde <incelemesi yapısı sütunları> aşağıdaki sözdizimini kullanarak sürekli sütunları discretize için:

DISCRETIZE(<method>,<number of buckets>)

Discretizing sütunları hakkında daha fazla bilgi için bkz: Discretization yöntemleri (veri incelemesi). Tanımlayabileceğiniz yapısı sütunları incelemesi türleri hakkında daha fazla bilgi için bkz: Incelemesi yapısı sütunlar.

Son satır kodun incelemesi yapısında bir isteğe bağlı bölüm tanımlar:

WITH HOLDOUT (<holdout specifier>)

WITH HOLDOUT (<holdout specifier>)

Yapısı ile ilişkili incelemesi modelleri sınamak için kullanacağınız veri kısmı belirtin ve kalan verileri modeller eğitim için kullanılır. Varsayılan olarak, Analysis Servicesyüzde 30'u tüm servis talebi verilerini içeren bir sınama veri kümesi oluşturur. Test veri kümesi durumlarda maksimum 1000 vakalarının yüzde 30'u içermelidir belirtimi ekler. Vakaların yüzde 30 daha az 1000 ise, test veri kümesi miktarını içerir.

Ders görevleri

Bu derste aşağıdaki görevleri gerçekleştirecek:

  • Yeni boş bir sorgu oluşturun.

  • Sorgu incelemesi yapısı oluşturmak için değiştirme.

  • Sorgu yürütme.

Sorgu oluşturma

Örneğine bağlanmak için ilk adım olduğunu Analysis Servicesve yeni bir dmx sorgu oluşturmak SQL Server Management Studio.

SQL Server Management Studio'yu dmx yeni bir sorgu oluşturmak için

  1. Open SQL Server Management Studio.

  2. İçinde sunucuya Bağlan için iletişim kutusunu sunucu türüseçin Analysis Services. İçinde sunucu adı, türü LocalHost, ya da bir örneğini yazın Analysis ServicesBu ders için bağlanmak istediğiniz. Bağlan'ı tıklatın.

  3. İçinde Object Explorer, örneğini sağ tıklatın Analysis Servicesgelin Yeni sorguve'yi dmx açmak için Sorgu Düzenleyicisi ve yeni, boş bir sorgu.

Sorguyu değiştirme

Sonraki adım, Bike Buyer incelemesi yapısı oluşturmak için yukarıda açıklanan create INCELEMESI yapısı deyimi değiştirmektir.

MINING YAPıSı create deyimi özelleştirmek için

  1. Sorgu Düzenleyicisi'nde MINING YAPıSı create deyimi genel örneği boş sorgu kopyalayın.

  2. Birini değiştirin:

    [<mining structure>] 

[<mining structure>]

    ile:

    [Bike Buyer]

[Bike Buyer]

  3. Birini değiştirin:

    <key column> 

<key column>

    ile:

    CustomerKey LONG KEY

CustomerKey LONG KEY

  4. Birini değiştirin:

    <mining structure columns> 

<mining structure columns>

    ile:

       [Age] LONG DISCRETIZED(Automatic,10),
   [Bike Buyer] LONG DISCRETE,
   [Commute Distance] TEXT DISCRETE,
   [Education] TEXT DISCRETE,
   [Gender] TEXT DISCRETE,
   [House Owner Flag] TEXT DISCRETE,
   [Marital Status] TEXT DISCRETE,
   [Number Cars Owned] LONG DISCRETE,
   [Number Children At Home] LONG DISCRETE,
   [Occupation] TEXT DISCRETE,
   [Region] TEXT DISCRETE,
   [Total Children]LONG DISCRETE,
   [Yearly Income] DOUBLE CONTINUOUS

       [Age] LONG DISCRETIZED(Automatic,10),
   [Bike Buyer] LONG DISCRETE,
   [Commute Distance] TEXT DISCRETE,
   [Education] TEXT DISCRETE,
   [Gender] TEXT DISCRETE,
   [House Owner Flag] TEXT DISCRETE,
   [Marital Status] TEXT DISCRETE,
   [Number Cars Owned] LONG DISCRETE,
   [Number Children At Home] LONG DISCRETE,
   [Occupation] TEXT DISCRETE,
   [Region] TEXT DISCRETE,
   [Total Children]LONG DISCRETE,
   [Yearly Income] DOUBLE CONTINUOUS

  5. Birini değiştirin:

    WITH HOLDOUT (holdout specifier>)

WITH HOLDOUT (holdout specifier>)

    ile:

    WITH HOLDOUT (30 PERCENT or 1000 CASES)

WITH HOLDOUT (30 PERCENT or 1000 CASES)

    Şimdi tam incelemesi yapısı deyimi aşağıdaki gibi olmalıdır:

    CREATE MINING STRUCTURE [Bike Buyer]
(
   [Customer Key] LONG KEY,
   [Age]LONG DISCRETIZED(Automatic,10),
   [Bike Buyer] LONG DISCRETE,
   [Commute Distance] TEXT DISCRETE,
   [Education] TEXT DISCRETE,
   [Gender] TEXT DISCRETE,
   [House Owner Flag] TEXT DISCRETE,
   [Marital Status] TEXT DISCRETE,
   [Number Cars Owned]LONG DISCRETE,
   [Number Children At Home]LONG DISCRETE,
   [Occupation] TEXT DISCRETE,
   [Region] TEXT DISCRETE,
   [Total Children]LONG DISCRETE,
   [Yearly Income] DOUBLE CONTINUOUS
)
WITH HOLDOUT (30 PERCENT or 1000 CASES)

CREATE MINING STRUCTURE [Bike Buyer]
(
   [Customer Key] LONG KEY,
   [Age]LONG DISCRETIZED(Automatic,10),
   [Bike Buyer] LONG DISCRETE,
   [Commute Distance] TEXT DISCRETE,
   [Education] TEXT DISCRETE,
   [Gender] TEXT DISCRETE,
   [House Owner Flag] TEXT DISCRETE,
   [Marital Status] TEXT DISCRETE,
   [Number Cars Owned]LONG DISCRETE,
   [Number Children At Home]LONG DISCRETE,
   [Occupation] TEXT DISCRETE,
   [Region] TEXT DISCRETE,
   [Total Children]LONG DISCRETE,
   [Yearly Income] DOUBLE CONTINUOUS
)
WITH HOLDOUT (30 PERCENT or 1000 CASES)

  6. Tarih dosyasını menüsünden tıklatın DMXQuery1.dmx farklı kaydet.

  7. İçinde Kaydet iletişim kutusunda uygun klasöre göz atın ve dosyayı Bike Buyer Structure.dmx.

Sorgu yürütme

Sorguyu yürütmek için son adım olduğunu. Bir sorgu oluşturup kaydettiğiniz sonra yürütülmesi gerekiyor. Yani deyim sunucu üzerindeki incelemesi yapısı oluşturmak için çalıştırılması gerekiyor. Sorgu Düzenleyicisi'nde sorguları yürütme hakkında daha fazla bilgi için bkz: Veritabanı Altyapısı Query Editor (SQL Server Management Studio'yu).

Sorguyu yürütmek için

  • Sorgu Düzenleyicisi'nde, araç çubuğunda Execute.

    Sorgunun durumunu görüntülenir mesaj sorgu deyimi yürütme tamamlandığında Editör'ün altındaki sekmesi. İleti görüntülenmelidir:

    Executing the query 
Execution complete

Executing the query 
Execution complete

    Adlı yeni bir yapısını Bike Buyer şimdi sunucu üzerinde bulunmaktadır.

Bir sonraki dersine incelemesi modelleri, yeni oluşturduğunuz yapısı ekleyecektir.

Sonraki ders

2. Ders: Bike Buyer incelemesi yapısı incelemesi modeller ekleme