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Creazione di una struttura del modello di data mining Targeted Mailing (Esercitazione di base sul data mining)

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Si applica a: SQL Server 2016 Preview

Il primo passaggio nella creazione di uno scenario relativo al mailing diretto consiste nell'utilizzo di Creazione guidata modello di data mining in SQL Server Data Tools (SSDT) per creare una nuova struttura e un nuovo modello di data mining basato su un albero delle decisioni.

In questa attività si configureranno una nuova struttura di data mining e aggiungere un modello di data mining iniziale in base il Microsoft algoritmo Decision Trees. Per creare la struttura, verranno innanzitutto selezionate le tabelle e le viste, quindi si identificheranno le colonne da utilizzare rispettivamente per il training e per il testing.

Per creare una struttura di data mining per lo scenario relativo al mailing diretto

  1. In Esplora soluzioni, fare doppio clic su strutture di Data Mining e selezionare nuova struttura di Data Mining per avviare Creazione guidata di Data Mining.

  2. Nella pagina iniziale Creazione guidata modello di data mining fare clic su Avanti.

  3. Nel Selezione metodo di definizione verificare che da esistenti database relazionale o data warehouse sia selezionata e quindi fare clic su Avanti.

  4. Nel Crea struttura di Data Mining nella pagina tecnica di data mining da utilizzare?, selezionare Microsoft Decision Trees.

    Nota


    Se viene visualizzato un avviso relativo al mancato rilevamento di algoritmi di data mining, è possibile che le proprietà del progetto non siano state configurate correttamente. Questo avviso viene visualizzato quando il progetto tenta di recuperare un elenco di algoritmi di data mining dal server di Analysis Services e quest'ultimo non viene rilevato. Per impostazione predefinita, SQL Server Data Tools utilizzerà localhost del server. Se si utilizza un'istanza diversa o un'istanza denominata, è necessario modificare le proprietà del progetto. Per ulteriori informazioni, vedere creazione di un progetto di Analysis Services ( Esercitazione di base di Data Mining ).

  5. Scegliere Avanti.

  6. Nel Selezione Vista origine dati nella pagina di viste origine dati disponibili riquadro, selezionare Targeted Mailing. È possibile fare clic su Sfoglia per visualizzare le tabelle nella vista origine dati e quindi fare clic su Chiudi per tornare alla procedura guidata.

  7. Scegliere Avanti.

  8. Nel specificare tipi di tabella pagina, selezionare la casella di controllo di Case colonna vTargetMail per utilizzarlo come tabella del case, quindi fare clic su Avanti. La tabella ProspectiveBuyer verrà utilizzata in un secondo momento per il testing. Per il momento, ignorarla.

  9. Nel specificare i dati di Training pagina, sarà possibile identificare almeno una colonna stimabile, una colonna chiave e una colonna per il modello di input. Selezionare la casella di controllo di stimabile colonna il BikeBuyer riga.

    Nota


    Si noti il messaggio di avviso nella parte inferiore della finestra. Non sarà in grado di passare alla pagina successiva sarà necessario selezionare almeno un Input e uno stimabile colonna.

  10. Fare clic su Suggerisci per aprire la Suggerisci colonne correlate la finestra di dialogo.

    Il Suggerisci pulsante è abilitato ogni volta che è stato selezionato almeno un attributo stimabile. Il Suggerisci colonne correlate la finestra di dialogo sono elencate le colonne che sono più strettamente correlate alla colonna stimabile e Ordina gli attributi in base al loro correlazione con l'attributo stimabile. Le colonne che presentano una correlazione significativa (confidenza maggiore del 95%) vengono selezionate automaticamente per essere incluse nel modello.

    Esaminare i suggerimenti e quindi fare clic su Annulla toignore i suggerimenti.

    Nota


    Se si fa clic su OK, tutti i suggerimenti verranno contrassegnati come colonne di input nella procedura guidata. Se si accetta solo una parte dei suggerimenti, è necessario modificare i valori manualmente.

  11. Verificare che la casella di controllo di chiave viene selezionata nella colonna di CustomerKey riga.

    Nota


    Se la tabella di origine nella vista origine dati indica una chiave, Creazione guidata modello di data mining sceglierà automaticamente tale colonna come chiave per il modello.

  12. Selezionare le caselle di controllo di Input colonna nelle righe seguenti. È possibile selezionare più colonne evidenziando un intervallo di celle e premendo CTRL mentre si seleziona una casella di controllo.

    • Age

    • CommuteDistance

    • EnglishEducation

    • EnglishOccupation

    • Gender

    • GeographyKey

    • HouseOwnerFlag

    • MaritalStatus

    • NumberCarsOwned

    • NumberChildrenAtHome

    • Region

    • TotalChildren

    • YearlyIncome

  13. Nella colonna all'estrema sinistra della pagina selezionare le caselle di controllo relative alle righe seguenti.

    • AddressLine1

    • AddressLine2

    • DateFirstPurchase

    • EmailAddress

    • FirstName

    • LastName

    Assicurarsi che queste righe contengano segni di spunta solo nella colonna sinistra. Le colonne corrispondenti verranno aggiunte alla struttura ma non verranno incluse nel modello. Tuttavia, dopo la compilazione del modello, saranno disponibili per il drill-through e il testing. Per ulteriori informazioni sul drill-through, vedere query drill-through ( Data Mining )

  14. Scegliere Avanti.

Attività successiva della lezione

Specifica il tipo di dati e il tipo di contenuto ( Esercitazione di base di Data Mining )

Vedere anche

Impostazione tipi di tabelle (Creazione guidata modello di data mining)
Progettazione modelli di data mining
Algoritmo Microsoft Decision Trees