Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen
Gilt für: SQL Server 2016 Preview
Willkommen beim Microsoft Analysis Services -Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen. Microsoft SQL Server stellt eine integrierte Umgebung für das Erstellen von Data Mining-Modellen und Vorhersagen bereit. In diesem Lernprogramm führen Sie ein Szenario für eine zielgerichtete Mailingkampagne aus, indem Sie Computerlernverfahren verwenden, um das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren und vorherzusagen. Im Lernprogramm wird die Verwendung von drei der wichtigsten Data Mining-Algorithmen veranschaulicht: Clustering, Entscheidungsstrukturen und Naive Bayes. Sie erfahren außerdem, wie Ergebnisse mit den Miningmodell-Viewern analysiert und Vorhersagen und Genauigkeitsdiagramme mit den in Microsoft SQL Server Analysis Servicesenthaltenen Data Mining-Tools erstellt werden. In allen Beispielen wird das fiktive Unternehmen Adventure Works Cyclesverwendet.
Wenn Sie mithilfe von Datamining-Tools vertraut sind, wird empfohlen, dass Sie auch Ausführen der Intermediate Data Mining-Lernprogramm ( Analysis Services – Datamining ). In den Lektionen wird die Verwendung von Vorhersagen, Warenkorbanalysen, Zeitreihen, Zuordnungsmodellen, geschachtelten Tabellen und Sequence Clustering veranschaulicht.
Lernprogrammszenario
In diesem Lernprogramm sind Sie Mitarbeiter von Adventure Works Cycles , der beauftragt wurde, anhand ihrer bisherigen Käufe mehr über die Kunden des Unternehmens zu erfahren und mithilfe dieser historischen Daten Vorhersagen zu treffen, die für das Marketing verwendet werden können. Das Unternehmen hat noch nie zuvor Data Mining ausgeführt. Daher müssen Sie eigens für das Data Mining eine neue Datenbank anlegen und mehrere Data Mining-Modelle einrichten.
Lernziele
In diesem Lernprogramm erfahren Sie, wie Sie verschiedene Typen von Computerlernmethoden entwickeln und verwenden. Sie lernen außerdem, wie Sie eine Kopie eines Miningmodells erstellen und einen Filter auf die Eingabedaten anwenden, um unterschiedliche Ergebnisse zu erhalten. Anschließend können Sie die Ergebnisse beider Modelle mit einem Prognosegütediagramm vergleichen. Zum Schluss rufen Sie mit der Drillthroughfunktion weitere Daten aus der zugrunde liegenden Miningstruktur ab.
Microsoft Analysis Services Data Mining umfasst die folgenden Funktionen, mit denen Sie mehrere Vorhersagemodelle auf einfache Weise entwickeln und vergleichen und anschließend Aktionen basierend auf den Ergebnissen ergreifen können:
*Zurückhaltungstestsätze –*Wenn Sie eine Miningstruktur erstellen, können Sie jetzt die Daten in der Miningstruktur in Trainings- und Testsätze unterteilen. Auf diese Weise können Sie Modelle an ähnlichen Datasets testen und die Genauigkeit verwandter Modelle testen.
Miningmodellfilter -können Sie jetzt Filter auf ein Miningmodell Anfügen und diese beim Trainieren und Testen anwenden. Dies erleichtert die Erstellung verwandter Modelle für unterschiedliche Teilmengen der Daten.
Drillthrough zu Strukturfällen und Strukturspalten - Sie können nun problemlos Verschieben von allgemeinen Mustern im Miningmodell zu verwertbaren Details in der Datenquelle.
Dieses Lernprogramm ist in die folgenden Lektionen aufgeteilt:
Lektion 1: Vorbereiten der Analysis Services-Datenbank ( Grundlegende Datamining-Lernprogramm )
In dieser Lektion erfahren Sie, wie zum Erstellen eines neuen Analysis Services -Datenbank, eine Datenquelle und Datenquellensicht hinzufügen und Vorbereiten der neue Datenbank mit dem Datamining verwendet werden.
Lektion 2: Erstellen einer Targeted Mailing-Struktur ( Grundlegende Datamining-Lernprogramm )
In dieser Lektion erfahren Sie, wie Sie eine Miningmodellstruktur anlegen, die in einem Targeted Mailing-Szenario verwendet werden kann.
Lektion 3: Hinzufügen und Verarbeiten von Modellen
In dieser Lektion erfahren Sie, wie einer Struktur Modelle hinzugefügt werden. Die Modelle, die Sie erstellen, werden mit den folgenden Algorithmen erstellt:
Microsoft Decision Trees
Microsoft Clustering
Microsoft Naive Bayes
Lektion 4: Untersuchen der Targeted Mailing-Modelle ( Grundlegende Datamining-Lernprogramm )
In dieser Lektion lernen Sie, die Ergebnisse der einzelnen Modelle mit Viewern zu untersuchen und zu interpretieren.
Lektion 5: Testen von Modellen ( Grundlegende Datamining-Lernprogramm )
In dieser Lektion erstellen Sie eine Kopie des Targeted Mailing-Modells, fügen einen Miningmodellfilter hinzu, um die Trainingsdaten auf eine bestimmte Kundengruppe zu beschränken und bewerten anschließend die Verwendbarkeit des Modells.
Lektion 6: Erstellen und Verwenden von Vorhersagen (Tutorial zu Data Mining-Grundlagen)
In der Abschlusslektion des Lernprogramms zu Data Mining-Grundlagen sagen Sie anhand des Modells voraus, welche Kunden am wahrscheinlichsten ein Fahrrad kaufen werden. Danach führen Sie einen Drillthrough zu den zugrunde liegenden Fällen durch, um die Kontaktinformationen abzurufen.
Anforderungen
Stellen Sie sicher, dass Folgendes installiert ist:
Microsoft SQL Server 2016
Microsoft SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus
Die AdventureWorksDW2012 -Datenbank.
Aus Sicherheitsgründen werden die Beispieldatenbanken standardmäßig nicht zusammen mit SQL Serverinstalliert. Um die offiziellen Beispieldatenbanken für Microsoft SQL Serverzu installieren, rufen Sie die Seite Microsoft SQL-Beispieldatenbanken auf und wählen Sie SQL Server 2016aus.
Siehe auch
Data Mining-Projektmappen
Miningmodelltasks und Anweisungen
Erstellen und Abfragen von Data Mining-Modellen mit DMX: Lernprogramme (Analysis Services – Data Mining)