Yeni modeller hedeflenmiş posta yapısı (temel veri madenciliği Öğreticisi) ekleme
Bu görev, iki ek modeller kullanarak tanımladığınız Mining modeller sekmesini veri Mining Tasarımcısı.Modelleri oluşturmak için Microsoft Kümeleme ve önbelleğin Bayes Microsoft algoritmaları kullanır.Bu iki algoritmaları nedeniyle ayrı bir değer (örneğin, bisiklet satın) tahmin yeteneğini seçilir.Bu algoritmalar hakkında daha fazla bilgi için bkz: Microsoft Kümeleme algoritması ve Microsoft Naive Bayes algoritması
Bir kümeleme oluşturmak içinaraştırma modeli
Geçiş Mining modeller sekmesinde veri Mining tasarımcısında Business Intelligence Development Studio.
Tasarımcı biri araştırma yapısı diğeri için iki sütun görüntülendiğine dikkat edin TM_Decision_Tree önceki derste oluşturulan araştırma modeli.
Sağ Yapı sütun ve Yeni Mining modeli.
De Yeni Mining modeli iletişim kutusunda Model adı, type TM_Clustering.
De algoritma adı, select Microsoft Kümeleme.
Tamam’ı tıklatın.
Yeni modeli artık Mining modeller sekmesini veri Mining Tasarımcısı.Bu modeli üretilmiştir, Microsoft kümeleme algoritması, kümeler halinde benzer özelliklere sahip müşteriler grupları ve bisiklet satın almak için her küme öngörürSütun kullanımı ve herhangi bir değişiklik yeni modeli özelliklerini değiştirebilirsiniz, ancak TM_Clustering modeli Bu öğretici için gerekli.
Önbelleğin Bayes oluşturmak içinaraştırma modeli
In the Mining Models tab of Data Mining Designer, right-clickthe Structure column, and select New Mining Model.
De Yeni Mining modeli altında iletişim kutusunda Model adı, type TM_NaiveBayes.
De algoritma adı, select Microsoft önbelleğin Bayes, i Tamam.
Belirten bir ileti görünür Microsoft önbelleğin Bayes algoritmasını desteklemiyor yaş ve Yıllık geliri sütunlar, sürekli.
' I Evet ileti kutusunu onaylayın ve devam etmek için.
Yeni bir modeli görünür Mining modeller sekmesini veri Mining Tasarımcısı.Sütun kullanım ve tüm modellerinde bu özelliklerini değiştirebilirsiniz, ancak sekme, herhangi bir değişiklik TM_NaiveBayes modeli Bu öğretici için gerekli.