Lektion 4: Untersuchen der Targeted Mailing-Modelle (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)

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Gilt für: SQL Server 2016 Preview

Nachdem die Modelle im Projekt verarbeitet wurden, können Sie sie auf interessante Trends untersuchen. Da Muster bei bloßer Betrachtung der Zahlen komplex und schwierig erscheinen können, bietet SQL Server Data Mining visuelle Tools, mit deren Hilfe die Daten untersucht und die Regeln und Beziehungen, die von den Algorithmen innerhalb der Daten ermittelt wurden, interpretiert werden können. Sie können auch verschiedene Genauigkeitstests verwenden, um das Dataset zu überprüfen bzw. um vor der Bereitstellung festzustellen, welches Modell am besten geeignet ist.

Bei Verwendung SQL Server Data Tools (SSDT) zum Untersuchen von Modellen, jedes erstellte Modell finden Sie in der Miningmodell-Viewer Registerkarte im Data Mining-Designer. Sie können die Modelle mithilfe der Viewer untersuchen. Diese Viewer sind auch in SQL Server Management Studio verfügbar.

Jeder Algorithmus, den Sie zum Erstellen eines Modells in verwendet Analysis Services eine andere Art von Ergebnis zurückgibt. Daher enthält Analysis Services benutzerdefinierte Viewer für jede Art von Computerlernmodellen.

Wenn Sie Details abrufen möchten Analysis Services bietet auch einen HTML-Viewer aufgerufen der Generic Content Tree Viewer, die ausführliche Informationen über die Modelldaten und Mustern, die gefunden wurden, in einem vereinfachten Tabellenformat anzeigt. Weitere Informationen finden Sie unter Durchsuchen eines Modells mit dem Microsoft Generic Content Tree Viewer.

In dieser Lektion werden die Ergebnisse von drei Modellen untersucht. Jeder Modelltyp basiert auf einem anderen Algorithmus und bietet unterschiedliche Einblicke in die Daten.

  • Das Decision Tree-Modell gibt Erklärungen zu Faktoren, die den Fahrradkauf beeinflussen.

  • Das Clustering-Modell gruppiert die Kunden nach Attributen, darunter das Fahrradkaufverhalten sowie andere ausgewählte Attribute.

  • Mit dem Naive Bayes-Modell können Sie die Beziehung zwischen verschiedenen Attributen untersuchen.

Die folgenden Themen enthalten weitere Informationen zu den einzelnen Miningmodell-Viewern.

Alle drei Modelle können angezeigt werden, mithilfe der Generic Content Tree Viewer, um Formeln, Datenwerte usw. zu extrahieren.

Erste Aufgabe in der Lektion

Untersuchen Decision Tree-Modell ( Grundlegende Datamining-Lernprogramm )

Vorherige Lektion

Lektion 3: Hinzufügen und Verarbeiten von Modellen

Nächste Lektion

Lektion 5: Testen von Modellen ( Grundlegende Datamining-Lernprogramm )

Siehe auch

Tasks und Anweisungen für Miningmodell-Viewer
Data Mining-Modell-Viewer