Ders 4: Pazar Sepeti Predictions Executing

Bu derste, kullanacağınız dmx SELECTdeyimi içinde oluşturulan ilişki modelleri temel predictions oluşturmak için 2. Ders: Pazar Sepeti incelemesi yapısı incelemesi modeller ekleme. dmx kullanarak tahmin sorgu oluşturulan SELECTdeyimi ve ekleyerek bir PREDICTION JOINtümcesi. Tahmin birleştirme sözdizimi hakkında daha fazla bilgi için bkz: SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN (DMX).

SELECT FROM <model> PREDICTION JOINŞeklinde SELECTdeyimi üç parça içerir:

• İncelemesi modeli sütunları ve sonuç kümesinde döndürülen tahmin işlevlerin listesi. Bu liste, veri kaynağından giriş sütunları da içerebilir.

• Bir tahmin oluşturmak için kullanılan verileri tanımlayan kaynak sorgu. Örneğin, kaynak sorgu toplu işlemde çok tahminler oluşturuyorsanız, müşterilerin listesini alabilir.

• Kaynak veri incelemesi modeli sütunları arasında bir eşleme. Sütun adları eşleşirse, sen-ebilmek kullanma NATURAL PREDICTION JOINsözdizimi ve Sütun eşlemeleri atlayabilirsiniz.

Tahmin işlevleri kullanarak sorgu geliştirebilirsiniz. Tahmin işlevleri olasılık tahmin meydana gelen veya bir tahmin eğitim veri kümesi desteği gibi ek bilgi sağlamak. Tahmin işlevleri hakkında daha fazla bilgi için bkz: Functions (DMX).

Sen-ebilmek da kullanma tahmin Sorgu Oluşturucusu'nda SQL Server Veri Akışı Araçları (SSDT)tahmin sorgular oluşturmak için. Daha fazla bilgi için, bkz. Using the Prediction Query Builder to Create DMX Prediction Queries.

Singleton tahmin JOIN deyimi

Kullanarak tek bir sorgu oluşturmak için ilk adım olduğunu SELECT FROM <model> PREDICTION JOINsözdizimi ve tek bir değerler kümesi girdi temin. Tek deyimi genel bir örneği aşağıdadır:

SELECT <select list>
    FROM [<mining model>] 
[NATURAL] PREDICTION JOIN
(SELECT '<value>' AS [<column>], 
    (SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION
        SELECT 'value' AS [<nested column>] ...) 
    AS [<nested table>])
AS [<input alias>]

SELECT <select list>
    FROM [<mining model>] 
[NATURAL] PREDICTION JOIN
(SELECT '<value>' AS [<column>], 
    (SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION
        SELECT 'value' AS [<nested column>] ...) 
    AS [<nested table>])
AS [<input alias>]

Sorgu döndürür, incelemesi modeli sütunlarından kodu ilk satırı tanımlar ve tahmin oluşturmak için kullanılan incelemesi model adını belirtir:

SELECT <select list> FROM [<mining model>] 

SELECT <select list> FROM [<mining model>] 

Sonraki satıra kodunun işlemi gerçekleştirmek için gösterir. Çünkü sen her sütun için değerler belirtin ve modelini tam olarak eşleştirmek için sütun adlarını yazın, sen-ebilmek kullanma NATURAL PREDICTION JOINsözdizimi. Sütun adları farklı, ancak ekleyerek yeni veri modeli sütunları sütunlar arasındaki eşlemeleri belirtmek zorunda kalacak bir ONtümcesi.

[NATURAL] PREDICTION JOIN

[NATURAL] PREDICTION JOIN

Sonraki kod satırlarını, bir müşteri-ecek eklemek ek ürünler tahmin için kullanılan alışveriş sepeti ürünleri tanımlayın:

(SELECT '<value>' AS [<column>], 
    (SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION
        SELECT 'value' AS [<nested column>] ...) 
    AS [<nested table>])

(SELECT '<value>' AS [<column>], 
    (SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION
        SELECT 'value' AS [<nested column>] ...) 
    AS [<nested table>])

Ders görevleri

Bu derste aşağıdaki görevleri gerçekleştirecek:

• Zaten onların alışveriş sepeti içinde varolan öğelere bağlı bir müşteri büyük olasılıkla satın alacak, hangi maddelerin öngörür bir sorgu oluşturun. Bu sorguyu varsayılan incelemesi modelini kullanarak oluşturacağınız MINIMUM_PROBABILITY.

• Ne onların alışveriş sepeti içinde mevcut öğeleri bir müşteri büyük olasılıkla satın alacak diğer öğeleri temel öngörür bir sorgu oluşturun. Bu sorgu, farklı bir modeli esas MINIMUM_PROBABILITY0,01 için ayarlandı. Varsayılan değer için MINIMUM_PROBABILITYDerneği modeller 0,3, bu model sorgu sorgu daha fazla olası öğelerin varsayılan model üzerinde döndürmelidir.

Bir tahmin modeli varsayılan MINIMUM_PROBABILITY kullanarak oluşturmak

Dernek sorgusu oluşturmak için

1. İçinde Object Explorer, örneğini sağ tıklatın Analysis Servicesgelin Yeni sorguve'yi dmx sorgu Düzenleyiciyi açmak için.

2. Genel örneği kopyalayın PREDICTION JOINboş sorgu deyimine.

3. Birini değiştirin:

   <select list> 
   
   <select list> 
   

   ile:

   PREDICT([Default Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)
   
   PREDICT([Default Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)
   

   Sütun adı [Ürünler], sadece içerebilir ancak kullanarak Predict (DMX)işlevi algoritması tarafından döndürülen üç ürün sayısını sınırlamak. Ayrıca INCLUDE_STATISTICS, her ürün için ayarlanan olasılık, olasılık ve destek verir. Bu istatistikler tahmini doğruluk oranı yardımcı olur.

4. Birini değiştirin:

   [<mining model>] 
   
   [<mining model>] 
   

   ile:

   [Default Association]
   
   [Default Association]
   

5. Birini değiştirin:

   (SELECT '<value>' AS [<column>], 
       (SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION
           SELECT 'value' AS [<nested column>] ...) 
       AS [<nested table>])
   
   (SELECT '<value>' AS [<column>], 
       (SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION
           SELECT 'value' AS [<nested column>] ...) 
       AS [<nested table>])
   

   ile:

   (SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS t
   
   (SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS t
   

   Bu deyimi kullanır UNIONöngörülen ürünleri ile birlikte alışveriş sepeti dahil edilmelidir üç ürünü belirtmek için açıklama. Modeli sütun SELECTdeyimi modeli sütun iç içe geçmiş Ürünler tablosunda yer alan karşılık.

   Şimdi, tam deyimi aşağıdaki gibi olmalıdır:

   SELECT
     PREDICT([Default Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)
   From
     [Default Association]
   NATURAL PREDICTION JOIN
   (SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS t
   
   SELECT
     PREDICT([Default Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)
   From
     [Default Association]
   NATURAL PREDICTION JOIN
   (SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS t
   

6. Tarih dosyasını menüsünden tıklatın DMXQuery1.dmx farklı kaydet.

7. İçinde Kaydet iletişim kutusunda uygun klasöre göz atın ve dosyayı Dernek Prediction.dmx.

8. Araç çubuğunda Execute düğme.

   Üç ürün içeren bir tablo sorgu döndürür: hl Sıradağlar lastiği, Çamurluk seti - dağ ve ml Sıradağlar Lastiği. Tablo dönen bu ürünler olasılık sırasına göre listeler. Sorguda belirtilen üç ürün olarak aynı alışveriş sepeti dahil büyük olasılıkla iade edilen ürün, tablonun üst kısmında görünür. Sonraki izleyen iki ürün değil olasılıkla alışveriş sepeti içinde eklenecek. Tablo ayrıca, öngörü doğruluğu açıklayan istatistikleri içerir.

Bir tahmin 0,01 bir MINIMUM_PROBABILITY ile bir modeli kullanarak oluşturma

Dernek sorgusu oluşturmak için

1. İçinde Object Explorer, örneğini sağ tıklatın Analysis Servicesgelin Yeni sorguve'yi dmx sorgu Düzenleyiciyi açmak için.

2. Genel örneği kopyalayın PREDICTION JOINboş sorgu deyimine.

3. Birini değiştirin:

   <select list> 
   
   <select list> 
   

   ile:

   PREDICT([Modified Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)
   
   PREDICT([Modified Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)
   

4. Birini değiştirin:

   [<mining model>] 
   
   [<mining model>] 
   

   ile:

   [Modified Association]
   
   [Modified Association]
   

5. Birini değiştirin:

   (SELECT '<value>' AS [<column>], 
       (SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION
           SELECT 'value' AS [<nested column>] ...) 
       AS [<nested table>])
   
   (SELECT '<value>' AS [<column>], 
       (SELECT 'value' AS [<nested column>] UNION
           SELECT 'value' AS [<nested column>] ...) 
       AS [<nested table>])
   

   ile:

   (SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS t
   
   (SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS t
   

   Bu deyimi kullanır UNIONöngörülen ürünleri ile birlikte alışveriş sepeti dahil edilmelidir üç ürünü belirtmek için açıklama. [Model]Sütununda SELECTdeyimi sütun iç içe geçmiş Ürünler tablosundaki karşılık.

   Şimdi, tam deyimi aşağıdaki gibi olmalıdır:

   SELECT
     PREDICT([Modified Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)
   From
     [Modified Association]
   NATURAL PREDICTION JOIN
   (SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS t
   
   SELECT
     PREDICT([Modified Association].[Products],INCLUDE_STATISTICS,3)
   From
     [Modified Association]
   NATURAL PREDICTION JOIN
   (SELECT (SELECT 'Mountain Bottle Cage' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain Tire Tube' AS [Model]
     UNION SELECT 'Mountain-200' AS [Model]) AS [Products]) AS t
   

6. Tarih dosyasını menüsünden tıklatın DMXQuery1.dmx farklı kaydet.

7. İçinde Kaydet iletişim kutusunda uygun klasöre göz atın ve dosyayı Güncellenmiştir Derneği Prediction.dmx.

8. Araç çubuğunda Execute düğme.

   Üç ürün içeren bir tablo sorgu döndürür: hl Sıradağlar lastiği, su şişesi ve Çamurluk seti - dağ. Tablo, bu ürünlerin olasılık sırasına göre listeler. Tablonun üst kısmında görünen ürün, sorguda belirtilen üç ürün olarak aynı alışveriş sepeti dahil büyük olasılıkla ürünüdür. Sonraki kalan ürünlerdir olasılıkla alışveriş sepeti içinde eklenecek. Tablo ayrıca, öngörü doğruluğu açıklayan istatistikleri içerir.

   Sen-ebilmek görmek--dan bu sonuçları sorgulamak değeri MINIMUM_PROBABILITYparametre sorgu tarafından döndürülen sonuçlarını etkiler.

Bu Pazar Sepeti eğitimde son adımdır. Artık müşteriler aynı zamanda satın ürünleri tahmin etmek için kullanabileceğiniz modeller bir dizi var.

Başka bir akıllı senaryoda dmx kullanmayı öğrenmek için bkz: Bisiklet Buyer dmx öğreticisi.

Ayrıca bkz.

Kavramlar

Dernek modeli sorgu örnekleri

Veri incelemesi sorgu arayüzleri