Lektion 4: Erstellen eines Sequenz-Clusteringszenarios (Data-Mining-Tutorial für Fortgeschrittene)

Die Marketingabteilung von Adventure Works Cycles möchte verstehen, wie Kunden die Adventure Works Cycles-Website durchlaufen. Das Unternehmen vermutet, dass es ein Muster für die Bestellung gibt, in der Kunden Produkte in ihre Einkaufskörbe setzen. Sie möchten die Reihenfolge der Einkaufssequenzen analysieren, um zu erfahren, wie Kunden verwandte Artikel zu ihren Körben hinzufügen. Sie können diese Informationen dann verwenden, um den Fluss der Website zu optimieren, damit Kunden zusätzliche Produkte kaufen können.

Nachdem Sie die Aufgaben in dieser Lektion abgeschlossen haben, haben Sie ein Miningmodell erstellt, das den Microsoft Sequence Clustering-Algorithmus verwendet, um das nächste Element vorherzusagen, das Kunden in ihre Einkaufskörbe setzen. Sie experimentieren mit zwei Versionen des Modells: eine, die nur die Reihenfolge der Produkte im Korb analysiert, und eine, die einige zusätzliche Kundendemografien für clustering enthält. Schließlich verwenden Sie die Modelle, um Vorhersagen zu erstellen, die Sie verwenden können, um Kunden Produkte zu empfehlen.

Um die Aufgaben in der Lektion auszuführen, verwenden Sie die Warenkorb-Miningstruktur, die Sie in Lektion 3: Erstellen eines Warenkorbszenarios (Lernprogramm für Data Mining für Fortgeschrittene) erstellt haben. Diese Lektion enthält die folgenden Aufgaben:

• Erstellen einer Sequenzclustering Mining-Modellstruktur (Lernprogramm für Zwischen data Mining)

• Verarbeiten des Sequenzclusteringmodells

• Erkundung des Sequenz-Clustering-Modells (Lernprogramm mit mittlerem Schwierigkeitsgrad für Data Mining)

• Erstellen eines verwandten Sequenz-Clustering-Modells (Tutorial zur fortgeschrittenen Datenanalyse)

• Erstellen von Vorhersagen für ein Sequenz-Clustering-Modell (Tutorial für Data-Mining auf mittlerem Niveau)

Nächste Aufgabe in der Lektion

Erstellen einer Sequenzclustering Mining-Modellstruktur (Lernprogramm für Zwischen data Mining)

Alle Lektionen

Lektion 1: Erstellen der Zwischen-Data Mining-Lösung (Zwischen-Data Mining-Lernprogramm)

Lektion 2: Erstellen eines Prognoseszenarios (Data-Mining-Tutorial für Fortgeschrittene)

Lektion 3: Erstellung eines Warenkorbszenarios (Data-Mining-Tutorial für Fortgeschrittene)

Lektion 4: Sequenz-Clusteringszenario (Daten-Mining-Tutorial für Fortgeschrittene)

Lektion 5: Erstellen von neuronalen Netzwerk- und logistischen Regressionsmodellen (Tutorial für fortgeschrittenes Data Mining)

Siehe auch

Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm
Fortgeschrittenes Daten-Mining-Lernprogramm (Analysis Services - Data Mining)