Predecir asociaciones (Tutorial intermedio de minería de datos)

  • Artículo

 

Se aplica a: SQL Server 2016 Preview

Una vez procesados los modelos, puede utilizar la información sobre las asociaciones almacenada en el modelo para crear predicciones. En la tarea final de esta lección, aprenderá a generar consultas de predicción a partir de los modelos de asociación que creó. En esta lección se presupone que sabe cómo se utiliza el Generador de consultas de predicción y desea obtener información acerca de cómo se generan consultas de predicción a partir de modelos de asociación. Para obtener más información acerca de cómo utilizar el generador de consultas de predicción, vea Herramientas de consulta de minería de datos.

Crear una consulta de predicción singleton

Las consultas de predicción en un modelo de asociación pueden ser muy útiles para lo siguiente:

  • Recomendar artículos a un cliente, en función de compras anteriores o relacionadas.

  • Buscar eventos relacionados.

  • identificar relaciones en o entre conjuntos de transacciones.

Para generar una consulta de predicción, seleccione primero el modelo de asociación que desee utilizar, y, a continuación, especifique los datos de entrada. Las entradas pueden proceder de un origen de datos externo, como una lista de valores. También puede generar una consulta singleton y proporcionar los valores sobre la marcha.

En este escenario, creará primero algunas consultas de predicción singleton para hacerse una idea de cómo funcionan las predicciones. A continuación, creará una consulta de las predicciones masivas que podría utilizar para hacer recomendaciones en función de las compras realizadas actualmente por un cliente.

Para crear una consulta de predicción en un modelo de asociación

  1. Haga clic en el predicción de modelo de minería de datos ficha del Diseñador de minería de datos.

  2. En el el modelo de minería de datos panel, haga clic en Seleccionar modelo. (Puede omitir este paso y el siguiente si el modelo correcto ya está seleccionado).

  3. En la Seleccionar modelo de minería de datos diálogo cuadro, expanda el nodo que representa la estructura de minería de datos asociación, y seleccione el modelo asociación. Haga clic en Aceptar.

    De momento, puede hacer caso omiso al panel de entrada.

  4. En la cuadrícula, haga clic en la celda vacía bajo origen y seleccione función de predicción. En la celda bajo campo, seleccione PredictAssociation.

    También puede utilizar el Predict función para predecir las asociaciones. Si, asegúrese de elegir la versión de la Predict función que toma una columna de tabla como argumento.

  5. En el el modelo de minería de datos panel, seleccione la tabla anidada vAssocSeqLineItems, y arrástrela hasta la cuadrícula al criterios o argumento cuadro para el PredictAssociation (función).

    Al arrastrar y colocar la tabla y los nombres de columna, podrá crear instrucciones complejas sin errores sintácticos. Sin embargo, reemplaza el contenido actual de la celda, que incluyen otros argumentos opcionales de la PredictAssociation (función). Para consultar los demás argumentos, puede agregar provisionalmente una segunda instancia de la función a la cuadrícula como referencia.

  6. Haga clic en el criterios o argumento cuadro y escriba el texto siguiente después del nombre de tabla: ,3

    El texto completo en el criterios o argumento cuadro debería ser como sigue:

    [Association].[v Assoc Seq Line Items],3

  7. Haga clic en el resultados situado en la esquina superior del generador de consultas de predicción.

Los resultados esperados contienen una sola columna con el encabezado expresión. El expresión columna contiene una tabla anidada con una sola columna y las siguientes tres filas. Como no especificó un valor de entrada, estas predicciones representan las asociaciones de productos del modelo en su conjunto que tienen mayor probabilidad de producirse.

Modelo
Women's Mountain Shorts
Water Bottle
Touring-3000

A continuación, utilizará el entrada de consulta Singleton panel para especificar un producto como entrada para la consulta y ver los productos que tienen más probabilidades asociadas con ese elemento.

Para crear una consulta de predicción singleton con entradas de tabla anidada

  1. Haga clic en el diseño situado en la esquina del generador de consultas de predicción para volver a la cuadrícula de generación de consultas.

  2. En el Mining Model menú, seleccione consulta Singleton.

  3. En el Mining Model cuadro de diálogo, seleccione el asociación modelo.

  4. En la cuadrícula, haga clic en la celda vacía bajo origen y seleccione función de predicción. En la celda bajo campo, seleccione PredictAssociation.

  5. En el el modelo de minería de datos panel, seleccione la tabla anidada vAssocSeqLineItems, y arrástrela hasta la cuadrícula al criterios o argumento cuadro para el PredictAssociation (función). Tipo ,3 después del nombre de la tabla anidada como en el procedimiento anterior.

  6. En el entrada de consulta Singleton cuadro de diálogo, haga clic en el valor junto al cuadro vAssoc Seq Line Items, y, a continuación, haga clic en el (...) botón.

  7. En el entrada de tabla anidada cuadro de diálogo, seleccione Touring Tire en la columna clave panel y, a continuación, haga clic en Agregar.

  8. Haga clic en el resultados botón.

Los resultados muestran ahora las predicciones de los productos que con mayor probabilidad estarán asociados a Touring Tire.

Modelo
Touring Tire Tube
Sport-100
Water Bottle

Sin embargo, al explorar el modelo sabrá ya que Touring Tire Tube a menudo se compra junto con Touring Tire; lo que más le interesa saber es qué productos puede recomendar a los clientes que compran estos dos artículos juntos. Cambiará la consulta para que prediga productos relacionados en función de dos elementos de la cesta. Modificará también la consulta para agregar la probabilidad de cada producto predicho.

Para agregar entradas y probabilidades a la consulta de predicción singleton

  1. Haga clic en el diseño situado en la esquina del generador de consultas de predicción para volver a la cuadrícula de generación de consultas.

  2. En el entrada de consulta Singleton cuadro de diálogo, haga clic en el valor junto al cuadro vAssoc Seq Line Items, y, a continuación, haga clic en el (...) botón.

  3. En la columna clave panel, seleccione Touring Tire, y, a continuación, haga clic en Agregar.

  4. En la cuadrícula, haga clic en la celda vacía bajo origen y seleccione función de predicción. En la celda bajo campo, seleccione PredictAssociation.

  5. En el el modelo de minería de datos panel, seleccione la tabla anidada vAssocSeqLineItems, y arrástrela hasta la cuadrícula al criterios o argumento cuadro para el PredictAssociation (función). Tipo ,3 después del nombre de la tabla anidada como en el procedimiento anterior.

  6. En el entrada de tabla anidada cuadro de diálogo, seleccione Touring Tire Tube en la columna clave panel y, a continuación, haga clic en Agregar.

  7. En la cuadrícula, en la fila de la PredictAssociation de función, haga clic en el criterios o argumento y cambie los argumentos para agregar el argumento INCLUDE_STATISTICS.

    El texto completo en el criterios o argumento cuadro debería ser como sigue:

    [Association].[v Assoc Seq Line Items], INCLUDE_STATISTICS, 3

  8. Haga clic en el resultados botón.

Los resultados de la tabla anidada se modifican ahora para mostrar las predicciones, junto con la compatibilidad y probabilidad. Para obtener más información sobre cómo interpretar estos valores, consulte Mining Model Content para modelos de asociación ( Analysis Services: minería de datos y nº 41;.

Modelo $SUPPORT $PROBABILITY $ADJUSTEDPROBABILITY
Sport-100 4334 0.291… 0.252…
Water Bottle 2866 0.192… 0.175…
Patch Kit 2113 0.142… 0.132

Trabajar con resultados

Cuando hay muchas tablas anidadas en los resultados, es posible que desee simplificar los resultados para facilitar su consulta. Para ello, puede modificar la consulta de manualmente y agregar el plano (palabra clave).

Para simplificar los conjuntos de filas anidados de una consulta de predicción

  1. Haga clic en el SQL situado en la esquina del generador de consultas de predicción.

    La cuadrícula cambia a un panel abierto donde puede ver y modificar la instrucción DMX que creó el Generador de consultas de predicción.

  2. Después de la Seleccionar (palabra clave), escriba plano.

    El texto completo de la consulta debería ser el siguiente:

    SELECT FLATTENED  
  PredictAssociation([Association].[v Assoc Seq Line Items],INCLUDE_STATISTICS,3)  
FROM  
  [Association]  
NATURAL PREDICTION JOIN  
(SELECT (SELECT 'Touring Tire' AS [Model]  
  UNION SELECT 'Touring Tire Tube' AS [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t

  3. Haga clic en el resultados situado en la esquina superior del generador de consultas de predicción.

Tenga en cuenta que después de editar una consulta manualmente, no podrá volver a cambiar a la vista Diseño sin perder los cambios. Si desea guardar la consulta, puede copiar la instrucción DMX que creó manualmente en un archivo de texto. Cuando cambie de nuevo a la vista Diseño, la consulta se revertirá a la última versión que fue válida en la vista Diseño.

Crear varias predicciones

Suponga que desea conocer las mejores predicciones de cada cliente en función de las compras realizadas en el pasado. Puede utilizar datos externos como entrada de la consulta de predicción, por ejemplo, tablas que contengan el identificador del cliente y las compras más recientes de productos. Los requisitos son que las tablas de datos ya estén definidas como una vista del origen de datos de Analysis Services; por otro lado, los datos de entrada deben contener una tabla de casos y una tabla anidada como las utilizadas en el modelo. No es necesario que tengan el mismo nombre, pero la estructura debe ser similar. Para los objetivos de este tutorial, utilizará las tablas originales en las que se entrenó el modelo.

Para cambiar el método de entrada de la consulta de predicción

  1. En el el modelo de minería de datos menú, seleccione consulta Singleton nuevo, para borrar la marca de verificación.

  2. Aparecerá un mensaje de error en el que se advierte que se perderá la consulta singleton. Haga clic en Sí.

    El nombre del cuadro de diálogo de entrada cambia a Seleccionar tablas de entrada.

Dado que lo que le interesa es crear una consulta de predicción que proporcione un identificador de cliente y una lista de productos como entrada, incorporará la tabla de clientes como la tabla de casos y la tabla de compras como la tabla anidada. A continuación, agregará las funciones de predicción para crear recomendaciones.

Para crear una consulta de predicción utilizando las entradas de una tabla anidada

  1. En el panel Modelo de minería de datos, seleccione el modelo Association Filtered.

  2. En la Seleccionar tabla (s) de entrada cuadro de diálogo, haga clic en Seleccionar tabla de casos.

  3. En la Seleccionar tabla cuadro de diálogo para origen de datos, seleccione AdventureWorksDW2008. En el nombre de tabla o vista seleccione vAssocSeqOrders y, a continuación, haga clic en Aceptar.

    La tabla vAssocSeqOrders se agrega al panel.

  4. En la Seleccionar tabla (s) de entrada cuadro de diálogo, haga clic en Seleccionar tabla anidada.

  5. En la Seleccionar tabla cuadro de diálogo para origen de datos, seleccione AdventureWorksDW2008. En el nombre de tabla o vista seleccione vAssocSeqLineItems y, a continuación, haga clic en Aceptar.

    La tabla vAssocSeqLineItems se agrega al panel.

  6. En el especificar combinación anidada cuadro de diálogo, arrastre el OrderNumber campo de la tabla de casos y colóquelo en el campo OrderNumber de la tabla anidada.

    También puede hacer clic Agregar relación y crear la relación seleccionando las columnas en una lista.

  7. En el Especificar relación cuadro de diálogo, compruebe que los campos OrderNumber están asignados correctamente y, a continuación, haga clic en Aceptar.

  8. Haga clic en Aceptar para cerrar la especificar combinación anidada cuadro de diálogo.

    La tabla anidada y la tabla de casos se actualizan en el panel de diseño para mostrar las combinaciones que conectan las columnas de datos externos con las columnas del modelo. Si las relaciones son erróneas, puede haga clic en la línea de combinación y seleccione modificar conexiones para editar la columna asignación, o haga clic en la línea de combinación y seleccione Eliminar para quitar definitivamente la relación.

  9. Agregue una nueva fila a la cuadrícula. Para origen, seleccione tabla vAssocSeqOrders. Para campo, seleccione CustomerKey.

  10. Agregue una nueva fila a la cuadrícula. Para origen, seleccione tabla vAssocSeqOrders. Para campo, seleccione la región.

  11. Agregue una nueva fila a la cuadrícula. Para origen, seleccione función de predicción, y para campo, seleccione PredictAssociation.

  12. Arrastre vAssocSeqLineItems el criterios o argumento cuadro de la PredictAssociation fila. Haga clic al final de la criterios o argumento cuadro y, a continuación, escriba el siguiente texto: INCLUDE_STATISTICS, 3

    El texto completo en el criterios o argumento cuadro debe ser: [Association].[v Assoc Seq Line Items], INCLUDE_STATISTICS, 3

  13. Haga clic en el resultado botón para ver las predicciones para cada cliente.

Puede intentar crear una consulta de predicción similar en varios modelos para ver si al aplicar filtros, cambian los resultados de predicción. Para obtener más información acerca de cómo crear predicciones y otros tipos de consultas, vea ejemplos de consultas de modelo de asociación.

Vea también

Contenido del modelo de minería de datos para los modelos de asociación (Analysis Services - Minería de datos)
PredictAssociation (DMX)
Crear una consulta de predicción con el Generador de consultas de predicción