Bisiklet alıcı dmx öğreticisi
Bu öğreticide şunları öğreneceksiniz nasıl oluşturmak, eğitmek ve veri madenciliği Extensions (dmx) sorgu dili kullanarak veri madenciliği modelleri keşfedin.Daha sonra bir müşteri, bir bisiklet satın olup olmadığını belirleyen Öngörüler oluşturmak için bu veri madenciliği modelleri kullanır.
The mining models will be created from the data contained in the AdventureWorksDW2008R2 sample database, which stores data for the fictitious company Adventure Works Cycles.Adventure Works Cycles is a large, multinational manufacturing company.Şirket, üreten ve satan ticari Kuzey Amerika, Avrupa ve Asya pazarları için metal ve kompozit bisiklet.Onun temel operasyon Bothell, Washington, 290 çalışanlarla bulunur ve bunların uluslararası Pazar tabanında birkaç bölgesel satış ekipleri vardır.Hakkında daha fazla bilgi için AdventureWorksDW2008R2 örnek veritabanı Bkz: Adventure Works örnek veri ambarı.
Öğretici Senaryosu
Adventure Works Cycles veri madenciliği işlevselliği kullanan özel bir uygulama oluşturarak kendi veri çözümleme genişletmeye karar vermiştir.Bunların amacı özel uygulama için yapabilmesi için şöyledir:
Giriş belirli özellikleri hakkında bir potansiyel müşteri olarak alabilir ve bunlar bir bisiklet satın alacak olup olmadığını tahmin etmek.
Potansiyel müşterilerin yanı sıra, müşterileri hakkındaki karakteristiklerini listesi giriş ve hangilerinin tahmin olarak gerçekleştirilmesi gereken bir bisiklet satın alacak.
İlk durum, müşteri verileri bir müşteri kayıt sayfa ve ikinci verilir durum, potansiyel müşterilerin listesini tarafından sağlanan Adventure Works Cycles pazarlama departmanı.
Buna ek olarak, pazarlama departmanı Grup burada Canlı gibi özelliklerine dayanarak kategoriler halinde Mevcut müşterileri, çocukların sahip oldukları ve bunların commute distance yeteneği için istedi.Bu kümeler hedef müşteriler belirli türdeki yardımcı olmak için kullanılıp kullanılamayacağını görmek istedikleri.Bu ek araştırma modeli gerektirir.
Microsoft SQL Server Analysis Services provides several tools that can be used to accomplish these tasks:
dmx sorgu dili
The Microsoft Decision Trees Algorithm and the Microsoft Clustering Algorithm
Sorgu Düzenleyicisi'nde SQL Server Management Studio
Veri madenciliği Extensions (dmx) tarafından sağlanan bir sorgu dili olan Analysis Services , oluşturmak ve birlikte çalışmak için kullanabilirsinizmadenciliği modelleri. The Microsoft Decision Trees algorithm creates models that can be used to predict whether someone will purchase a bicycle.Tek bir müşteri elde edilen model alabilir veya bir tablo bir giriş olarak müşteri.The Microsoft Clustering algorithm can create groupings of customers based on shared characteristics.Bu öğreticinin hedefi, özel uygulamada kullanılan dmx komut dosyaları sağlamaktır.
Daha fazla bilgi için:Veri Araştırma Projeleri (Analysis Services - veri madenciliği)
Araştırma yapısı ve veri madenciliği modelleri
dmx deyimleri oluşturmak başlamadan önce ana nesneleri anlamak önemlidir Analysis Services kullanır oluşturmak madenciliği modelleri.araştırma yapısı Veri madenciliği modelleri, yerleşik veri etki alanı tanımlayan bir veri yapısıdır.Bir tek araştırma yapısı aynı etki alanı paylaşan birden çok veri madenciliği modelleri içerir.Araştırma modeli tarafından temsil edilen veri madenciliği modeli algoritma uygulandığı bir araştırma yapısı.
Araştırma yapısı verilerini açıklayan Araştırma yapısı sütunları taşlarıdır, veri kaynak içerir.Bu sütunların veri türü, içerik türüne ve verilerin nasıl dağıtıldığı gibi bilgileri içerir.
Modeller mining açıklanan araştırma yapısı olduğu gibi kalan sütunları alt küme küme küme anahtar sütun içermelidir.Araştırma modeli, her sütun için kullanım tanımlar ve madenciliği model oluşturmak için kullanılan algoritmayı tanımlar.Örneğin, dmx sütun anahtar sütunu veya PREDICT sütun olup olmadığını belirtebilirsiniz.Bir sütun, sola belirtilmemiş, bir giriş sütun olduğu varsayılır.
dmx veri madenciliği modelleri oluşturmak için iki yol vardır.Ya da araştırma yapısı ve ilişkili araştırma modeli birlikte MADENCİLİĞİ model oluşturma deyim kullanarak oluşturabileceğiniz veya ilk araştırma YAPISI oluşturma deyim kullanarak bir araştırma yapısı oluşturmak ve YAPISI alter deyim kullanarak bir araştırma modeli yapısına ekleme.Bu yöntemler aşağıda, açıklanan tablo.
ARAŞTIRMA MODELİ OLUŞTURMA
Bu deyim, bir araştırma yapısı ve birlikte aynı adı kullanarak ilişkili araştırma modeli oluşturmak için kullanın.araştırma modeli Adı "Yapısıyla" eklenmiş buradan ayırt etmek için araştırma yapısı.Bu deyim, bir tek araştırma modeli içeren bir araştırma yapısı oluşturuyorsanız yararlıdır.Daha fazla bilgi için bkz: ARAŞTIRMA MODELİ (DMX) OLUŞTURMA.
ARAŞTIRMA YAPISI ALTER
Bu deyim, sunucuda zaten bir araştırma yapısı bir araştırma modeli eklemek için kullanın.Bu deyim, birkaç farklı veri madenciliği modelleri içeren bir araştırma yapısı oluşturmak istiyorsanız kullanışlıdır.Daha fazla araştırma modeli tek bir eklemek istediğinizi pek çok neden vardır araştırma yapısı.Örneğin, hangi algoritmanın en iyi görmek için farklı algoritmaları kullanan birkaç veri madenciliği modelleri oluşturabilir.Aynı algoritmayı kullanan birkaç veri madenciliği modelleri oluşturmak ancak bir parametre ile küme en iyi bulmak farklı madenciliği modelleri kümeparametresi için ting.Daha fazla bilgi için bkz: ALTER ARAŞTIRMA YAPISI (DMX).
Birkaç veri madenciliği modelleri içeren bir araştırma yapısı oluşturur, çünkü Bu öğreticide ikinci yöntem kullanır.
Daha fazla bilgi için
Veri Araştırma Uzantıları (DMX) Başvurusu, Select deyimi (dmx) Anlama, Tahmin sorgular (dmx)
Öğrenecekleriniz
Öğretici aşağıdaki derslerden oluşmaktadır:
Ders 1: Bisiklet alıcı araştırma yapısı oluşturma
Bu derste, nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz CREATE deyim oluşturma araştırma yapıları.Ders 2: Bisiklet alıcı araştırma yapısı için veri madenciliği modelleri ekleme
Bu derste, nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz ALTER deyim ekleme veri madenciliği modelleri için bir araştırma yapısı.Ders 3: Bisiklet alıcı araştırma yapısı işleniyor
Bu ders nasıl kullanılacağını öğrenin, INSERT INTO işlem araştırma yapıları için deyim ve bunların ilişkili madenciliği modelleri.Ders 4: Bisiklet alıcı veri madenciliği modelleri göz atma
Bu derste, nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz SELECT deyim veri madenciliği modelleri içerik keşfetmek için.Ders 5: Tahmin sorguları yürütme
Bu derste, nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz PREDICTION JOIN deyim oluşturma Öngörüler karşı madenciliği modelleri.
Gereksinimler
Bu öğretici yapmadan önce aşağıdaki yüklü olduğundan emin olun:
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS), SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS), or SQL Server Analysis Services
The AdventureWorksDW2008R2 database.Varsayılan olarak, örnek veritabanları, güvenliği artırmak için yüklü değil.To install official sample databases for Microsoft SQL Server, visit the Microsoft SQL Sample Databases page and select the databases that you want to install. For more information about how to install the sample databases, see İlk yükleme (Analysis Services).
Not
Eğitimler gözden geçirdiğinizde, eklemenizi öneririz sonraki konu ve Önceki konu belge Görüntüleyicisi araç çubuğu düğmeleri.Daha fazla bilgi için bkz: Yardım için sonraki ve önceki düğmelerini ekleme.