Ders 4: Pazar Basket Öngörüler yürütülüyor
Bu derste, the DMX kullanır. SELECT deyim içinde oluşturulan ilişki modelleri temel Öngörüler oluşturmak için Ders 2: Madenciliği modelleri Pazar Basket araştırma yapısına ekleme. Tahmin sorguda, DMX kullanılarak oluşturulur SELECT deyim ve ekleme bir PREDICTION JOIN yan tümce. Bir tahmin birleşimi sözdizimi hakkında daha fazla bilgi için bkz: SELECT FROM < > tahmin birleştirmek (DMX) modeli.
The SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN form of the SELECT deyim contains three parts:
araştırma modeli sütunları ve sonucu döndürülür tahmin işlevleri küme.Bu listeyi, kaynak verideki giriş sütunları da içerebilir.
Bir tahmin oluşturmak için kullanılan verileri tanımlayan BIR kaynak sorgudur.Örneğin, toplu iş iş işlemde, pek çok Öngörüler oluşturuyorsanız, sorgunun kaynak müşterilerin listesini alabilir.
Kaynak veri araştırma modeli sütunlar arasındaki eşleme.Sütun adları, kullanabileceğiniz NATURAL PREDICTION JOIN Sözdizimi ve sütun eşlemeleri atlayın.
Sorgu, tahmin işlevlerini kullanarak geliştirebilirsiniz.Tahmin işlevleri olasılığını öngörü oluşmasını veya eğitim dataset içinde bir tahmin desteği gibi ek bilgi sağlar.Tahmin işlevleri hakkında daha fazla bilgi için bkz: Işlevler (DMX).
Tahmin Sorgu Oluşturucusu'de de kullanılabilir Business Intelligence Development Studio Tahmin sorguları oluşturmak için . Daha fazla bilgi için bkz:DMX tahmin sorgular oluşturmak için tahmin Sorgu Oluşturucusu'nu kullanma.
Aynı cinsten tek adet tahmin birleştirmek deyim
Ilk adım tek bir sorgu kullanarak oluşturmaktır SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN Sözdizimi ve tek bir sağlama küme giriş olarak bir değer. Aynı cinsten tek adet 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>]
Kodun ilk satır döndüren sorgu, araştırma modeli sütunlarından tanımlar ve madenciliği modelinin bir tahmin oluşturmak için kullanılan adı belirtir:
SELECT <select list> FROM [<mining model>]
Sonraki satıra kodunun gerçekleştirilecek işlemi gösterir.Değerleri her sütun için belirttiğiniz ve modelini tam olarak eşleştirmek için sütun adlarını, kullandığınız NATURAL PREDICTION JOIN sözdizimi. Ancak, sütun adlarından farklı, ekleyerek, yeni veri modelindeki sütunları sütunlar arasındaki eşlemeleri belirtmek zorunda bir ON yan tümce.
[NATURAL] PREDICTION JOIN
Sonraki kod satırlarını, müşteri ekleyecek ek ürün 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>])
Dersin görevler
Bu derste, aşağıdaki görevleri gerçekleştirecek:
Alışveriş sepeti içinde zaten var olan öğeler temel alan bir müşteri büyük olasılıkla satın, diğer hangi öğeleri öngörür bir sorgu oluşturun.Varsayılan araştırma modeli kullanarak, bu sorgu oluşturur MINIMUM_PROBABILITY.
Bir müşteri büyük olasılıkla satınalma diğer öğeleri, alışveriş sepeti içinde zaten var olan maddelerin temel öngörür bir sorgu oluşturun.Bu sorgu, farklı bir modeli esas MINIMUM_PROBABILITY yapıldı küme 0,01 için. Çünkü, varsayılan değer için MINIMUM_PROBABILITY ilişki modelleri 0.3, sorguyu bu modeli varsayılan model üzerinde sorgu'den daha olası öğeleri döndürmelidir.
Varsayılan MINIMUM_PROBABILITY ile model'ı kullanarak bir tahmin oluşturun.
Bir ilişkilendirme sorgusu oluşturmak için
Içinde Nesne Explorer örneğini sağ tıklatın.Analysis Services, işaret Yeni bir sorgu sonra'ı tıklatındmx Query Düzenleyicisi'ni açmak için.
Genel örnek olarak kopyalamak PREDICTION JOIN boş bir sorgu deyimine.
Aşağıdakileri yazın:
<select list>ile:
PREDICT([Default Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)Sütun adı [Ürünler] yalnızca içerebilir ancak kullanarak (DMX) tahmin işlev için üç algoritması tarafından döndürülen ürünleri sayısını sınırlayabilirsiniz. Ayrıca INCLUDE_STATISTICS, destek, olasılık ve her ürün için ayarlanan olasılığını verir. Bu istatistikler, tahmin doğruluğunu hızı yardımcı olur.
Aşağıdakileri yazın:
[<mining model>]ile:
[Default Association]Aşağıdakileri yazın:
(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 bildirimin kullandığı UNION Öngörülen ürünleri ile birlikte bir alışveriş arabası dahil edilmesi gereken üç ürünleri belirlemek için deyim'ı tıklatın. Model sütununda SELECT iç içe geçmiş ürünlerde bulunan modeli sütuna karşılık gelen deyimi tablo.
Tamamlandı bildirimi şimdi 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 dosyasını arayın menüsünde tıklatın.DMXQuery1.dmx Farklı Kaydet.
Içinde Farklı Kaydet iletişim kutusunda, uygun klasörü bulun ve dosyayı adıIlişki tahmin.dmx.
Araç çubuðunda týklatýn yürütmek düğmesi.
Sorgu işlevi bir tablo üç ürünleri içerir: Sıradağlar lastiği HL, Fender küme-Sıradağlar ve ML Sıradağlar lastiği. Bu tablo, bu döndürülen ürünleri olasılığının listeler.Sorguda belirtilen üç ürünler olarak aynı olarak alışveriş arabası dahil edilecek olasılıkla verilen ürün en üstünde görünen tablo.Izleyen iki ürünün sonraki olan büyük olasılıkla bir alışveriş arabası eklenecek.Tablo ayrıca, tahmin doğruluğunu tanımlayan istatistikleri de içerir.
Bir model ile 0,01 bir MINIMUM_PROBABILITY kullanarak bir tahmin oluşturun.
Bir ilişkilendirme sorgusu oluşturmak için
Içinde Nesne Explorer örneğini sağ tıklatın.Analysis Services, işaret Yeni bir sorgu sonra'ı tıklatındmx Query Düzenleyicisi'ni açmak için.
Genel örnek olarak kopyalamak PREDICTION JOIN boş bir sorgu deyimine.
Aşağıdakileri yazın:
<select list>ile:
PREDICT([Modified Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)Aşağıdakileri yazın:
[<mining model>]ile:
[Modified Association]Aşağıdakileri yazın:
(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 bildirimin kullandığı UNION Öngörülen ürünleri ile birlikte bir alışveriş arabası dahil edilmesi gereken üç ürünleri belirlemek için deyim'ı tıklatın. The [Model] sütun in the SELECT deyim corresponds to the sütun in the nested products tablo.
Tamamlandı bildirimi şimdi 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 dosyasını arayın menüsünde tıklatın.DMXQuery1.dmx Farklı Kaydet.
Içinde Farklı Kaydet iletişim kutusunda, uygun klasörü bulun ve dosyayı adıDeğiştirilmiş ilişkilendirmesi tahmin.dmx.
Araç çubuðunda týklatýn yürütmek düğmesi.
Sorgu işlevi bir tablo üç ürünleri içerir: Sıradağlar lastiği HL su Şişesi ve Fender kümesi - Sıradağlar. Bu tablo, bu ürünlerde olasılık sırasını listeler.Tablonun üstünde görünen ürün, sorguda belirtilen üç ürünler olarak aynı olarak alışveriş arabası dahil edilecek olasılıkla ürün ' dir.Sonraki kalan üründür olasılıkla içinde bir alışveriş arabası eklenecek.Tablo, tahmin doğruluğunu açıklayan istatistikler de içerir.
Görmek Bu sonuçlar, sorgu değeri MINIMUM_PROBABILITY Parametre sorgu tarafından döndürülen sonuç etkiler.
Son adımı Pazar Basket öğreticide budur.Artık elinizde bir küme modellerin müşteriler aynı zamanda satınalma ürünleri tahmin etmek için kullanabilirsiniz.
Başka bir öngörü senaryosunda DMX kullanmayı öğrenmek için , bkz: Bisiklet alıcı DMX Öğreticisi.