Ders 4: hedeflenen posta modeller (temel veri incelemesi Öğreticisi) keşfetme

Makale
10/29/2012

Proje modelleri işlendikten sonra onlara bakmak için ilginç eğilimler keşfedebilirsiniz. Sonuçları incelemesi modelleri karmaşık ve raw biçiminde anlamak zor olabilir çünkü görsel veri araştırma genellikle algoritmalar veriyi keşfettim ilişkileri ve kuralları anlamak için en kolay yoludur. Keşfetmek de modeli davranışını anlamak ve, dağıtmadan önce hangi modeli en iyi yapan keşfetmek için yardımcı olur.

Kullandığınızda SQL Server Veri Akışı Araçları (SSDT)modelleri incelemek için oluşturduğunuz her model listelenen Mining modeli Görüntüleyicisi sekmesini veri incelemesi Tasarımcısında. İzleyiciler, modelleri keşfetmek için kullanabilirsiniz. Bu izleyiciler de kullanılabilir SQL Server Management Studio.

Bir model oluşturmak için kullanılan her algoritması Analysis Servicesfarklı türde bir sonuç verir. Bu nedenle, Analysis Servicesher algoritması için ayrı bir görüş sağlar. Analysis ServicesAyrıca tüm model türleri için çalışan genel bir görüş sağlar. Genel içerik ağacı Görüntüleyicisi modundan ayrıntılı içeriği görüntüler. İçerik modeli kullanılan algoritma bağlı olarak değişir. Daha fazla bilgi için, bkz. Microsoft genel içerik ağacı Görüntüleyici kullanarak modeli Gözat.

Bu derste üç modelleri kullanarak aynı verilere bakacağız. Her modeli türü farklı bir algoritma dayalı ve farklı yorumlara verileri sağlar. Karar ağacı modeli bisiklet satın etkileyen faktörler hakkında anlatır. Kümeleme modelini, onların bisiklet satın alma davranışı ve diğer seçili özniteliklerini içeren öznitelikler tarafından müşterilerinizi gruplar. Naive Bayes modeli farklı öznitelikler ilişkiyi araştırmak sağlar. Son olarak, genel içerik ağacı Görüntüleyicisi modeli yapısını ortaya koymaktadır ve formüller, çıkarılan desenleri ve durumlarda sayısı bir küme veya belirli bir ağaç gibi zengin detay sağlar.

Incelemesi modeli görüntüleyicileri keşfetmek için aşağıdaki konuları tıklatın.