第 4 課：探索目標郵寄模型 (基本資料採礦教學課程)
處理完專案中的模型之後，您可以在 Business Intelligence Development Studio 中瀏覽模型來尋找值得參考的趨勢。因為採礦模型的結果很複雜，而且其原始格式不易了解，所以要了解演算法在資料內探索到的規則和關聯性，使用視覺化方式調查資料通常是最簡單的方式。瀏覽模型還可讓您在部署模型之前，了解模型的行為並找出執行能力最佳的模型。
您所建立的每一個模型都會列在資料採礦設計師的 [採礦模型檢視器] 索引標籤中。您在 Analysis Services 中用來建立模型的每個演算法都會傳回不同類型的結果。因此，Analysis Services 會針對每個演算法提供不同的檢視器。Analysis Services 也會提供適用於所有模型類型的一般檢視器。一般內容樹狀檢視器會根據使用的演算法，顯示不同的模型內容詳細資訊。如需詳細資訊，請參閱＜以 Microsoft 一般內容樹狀檢視器檢視模型詳細資料＞。
在這一課，您將使用三種模型查看相同的資料。每一種模型類型都根據不同的演算法，讓您以不同的角度去了解資料。決策樹模型指出影響自行車購買行為的因素。群集模型依客戶的自行車購買行為以及您選擇的其他屬性，將客戶予以分組。貝氏機率分類模型可以讓您探索不同屬性之間的關聯。最後，一般內容樹狀檢視器會顯示模型結構，並提供更豐富的詳細資訊，包括公式、擷取的模式以及某叢集或特定樹狀結構中的案例計數。
請按一下下列主題，以探索採礦模型檢視器。