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Lektion 5: Ausführen von Vorhersageabfragen

In dieser Lektion verwenden Sie die Form SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN (DMX) der SELECT-Anweisung, um basierend auf dem Entscheidungsstrukturmodell, das Sie in Lektion 2: Hinzufügen von Miningmodellen zur Market Basket-Miningstruktur erstellt haben, zwei unterschiedliche Vorhersagetypen zu erstellen. Diese Vorhersagetypen werden weiter unten definiert.

  • SINGLETON-Abfrage
    Verwenden Sie eine SINGLETON-Abfrage, um Ad-hoc-Werte bereitzustellen, wenn Sie Vorhersagen treffen. Sie können beispielsweise bestimmen, ob ein einzelner Kunde wahrscheinlich ein Fahrradkäufer ist, indem Sie Eingaben wie die Pendelstrecke, die Postleitzahl oder die Anzahl der Kinder des Kunden an die Abfrage übergeben. Die SINGLETON-Abfrage gibt basierend auf diesen Eingaben einen Wert zurück, der angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass die Person ein Fahrrad kauft.

  • Batchabfrage
    Verwenden Sie eine Batchabfrage, um zu bestimmen, wer in einer Tabelle möglicher Kunden wahrscheinlich ein Fahrrad kaufen wird. Wenn Sie beispielsweise von der Marketingabteilung eine Liste mit Kunden und Kundenattributen erhalten, können Sie mithilfe einer Batchvorhersage bestimmen, wer wahrscheinlich ein Fahrrad kaufen wird.

Die Form SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN (DMX) der SELECT-Anweisung besteht aus drei Teilen:

  • Einer Liste der Miningmodellspalten und Vorhersagefunktionen, die in den Ergebnissen zurückgegeben werden. Die Ergebnisse können auch Eingabespalten aus den Quelldaten enthalten.

  • Der Quellabfrage, die die zum Erstellen einer Vorhersage verwendeten Daten definiert. In einer Batchabfrage könnte dies beispielsweise eine Kundenliste sein.

  • Einer Zuordnung zwischen den Miningmodellspalten und den Quelldaten. Wenn diese Namen übereinstimmen, können Sie NATURAL-Syntax verwenden und auf die Spaltenzuordnungen verzichten.

Mithilfe von Vorhersagefunktionen lässt sich die Abfrage zusätzlich optimieren. Vorhersagefunktionen stellen zusätzliche Informationen bereit, z. B. die Wahrscheinlichkeit des Eintreffens einer Vorhersage; außerdem bieten sie Unterstützung für die Vorhersage im Trainings-Dataset. Weitere Informationen zu Vorhersagefunktionen finden Sie unter Funktionen (DMX).

Die Vorhersagen in diesem Lernprogramm basieren auf der ProspectiveBuyer-Tabelle in der AdventureWorksDW2008R2-Beispieldatenbank. Die ProspectiveBuyer-Tabelle enthält eine Liste potenzieller Kunden und die Merkmale dieser Kunden. Die Kunden in dieser Tabelle sind von den zum Erstellen des Entscheidungsstruktur-Miningmodells verwendeten Kunden unabhängig.

Vorhersagen können auch mit dem Generator für Vorhersageabfragen in Business Intelligence Development Studio erstellt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden vom Generator für Vorhersageabfragen zum Erstellen von DMX-Vorhersageabfragen.

Lektionsaufgaben

Im Rahmen dieser Lektion führen Sie die folgenden Aufgaben aus:

  • Erstellen einer SINGLETON-Abfrage, um zu ermitteln, ob ein bestimmter Kunde wahrscheinlich ein Fahrrad kaufen wird.

  • Erstellen einer Batchabfrage, um zu bestimmen, wer in einer Tabelle möglicher Kunden wahrscheinlich ein Fahrrad kaufen wird.

SINGLETON-Abfrage

Im ersten Schritt verwenden Sie SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN (DMX) in einer SINGLETON-Vorhersageabfrage. Es folgt ein allgemeines Beispiel für die SINGLETON-Anweisung:

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

In der ersten Codezeile werden die Spalten des Miningmodells definiert, das die Abfrage zurückgibt, und der Name des Miningmodells angegeben, mit dem die Vorhersage generiert wurde:

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

In den nächsten Codezeilen werden die Merkmale des Kunden definiert, die Sie zum Erstellen einer Vorhersage verwenden:

NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT '<value>' AS [<column>], ...)
AS [<input alias>]
ORDER BY <expression>

Wenn Sie NATURAL PREDICTION JOIN angeben, gleicht der Server den Namen jeder Spalte aus dem Modell mit den Namen der Spalten aus der Eingabe ab. Wenn Spaltennamen nicht übereinstimmen, werden die Spalten ignoriert.

So erstellen Sie eine SINGLETON-Vorhersageabfrage

  1. Klicken Sie im Objekt-Explorer mit der rechten Maustaste auf die Instanz von Analysis Services, zeigen Sie auf Neue Abfrage, und klicken Sie dann auf DMX.

    Der Abfrage-Editor wird mit einer neuen leeren Abfrage geöffnet.

  2. Kopieren Sie das allgemeine Beispiel der SINGLETON-Anweisung in die leere Abfrage.

  3. Ersetzen Sie Folgendes:

    <select list>

    durch:

    [Bike Buyer] AS Buyer, PredictHistogram([Bike Buyer]) AS Statistics

    Die AS-Anweisung wird verwendet, um einen Alias für von der Abfrage zurückgegebene Spalten zu erstellen. Die PredictHistogram-Funktion gibt statistische Information zur Vorhersage zurück, einschließlich Wahrscheinlichkeit und Unterstützungswert. Weitere Informationen zu den Funktionen, die in einer Vorhersageanweisung verwendet werden können, finden Sie unter Funktionen (DMX).

  4. Ersetzen Sie Folgendes:

    [<mining model>]

    durch:

    [Decision Tree]

  5. Ersetzen Sie Folgendes:

    (SELECT '<value>' AS [<column name>], ...)  AS t

    durch:

    (SELECT 35 AS [Age],
  '5-10 Miles' AS [Commute Distance],
  '1' AS [House Owner Flag],
  2 AS [Number Cars Owned],
  2 AS [Total Children]) AS t

    Die gesamte Anweisung sollte wie folgt aussehen:

    SELECT
   [Bike Buyer] AS Buyer,
   PredictHistogram([Bike Buyer]) AS Statistics
FROM
   [Decision Tree]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 35 AS [Age],
   '5-10 Miles' AS [Commute Distance],
   '1' AS [House Owner Flag],
   2 AS [Number Cars Owned],
   2 AS [Total Children]) AS t

  6. Klicken Sie im Menü Datei auf DMXQuery1.dmx speichern unter.

  7. Wechseln Sie im Dialogfeld Speichern unter in den entsprechenden Ordner, und geben Sie der Datei den Namen Singleton_Query.dmx.

  8. Klicken Sie auf der Symbolleiste auf die Schaltfläche Ausführen.

    Die Abfrage gibt eine Vorhersage dazu zurück, ob ein Kunde mit den angegebenen Merkmalen ein Fahrrad kaufen wird, und sie stellt statistische Informationen zu der betreffenden Vorhersage zur Verfügung.

Batchabfrage

Im nächsten Schritt verwenden Sie SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN (DMX) in einer Batchvorhersageabfrage. Das folgende Beispiel ist ein allgemeines Beispiel für eine Batchanweisung:

SELECT TOP <number> <select list> 
FROM [<mining model name>]
PREDICTION JOIN
OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>')
  AS [<input alias>]
ON <on clause, mapping,>
WHERE <where clause, boolean expression,>
ORDER BY <expression>

Wie in der SINGLETON-Abfrage definieren die ersten beiden Codezeilen die Spalten aus dem von der Abfrage zurückgegebenen Miningmodell sowie aus dem Namen des zum Generieren der Vorhersage verwendeten Miningmodells. Die TOP <number>-Anweisung gibt an, dass nur so viele Ergebnisse zurückgegeben werden sollen, wie <number> angibt.

Die nächsten Codezeilen definieren die Quelldaten, auf denen die Vorhersagen basieren:

OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>')
  AS [<input alias>]

Für das Abrufen von Quelldaten stehen Ihnen eine Reihe verschiedener Optionen zur Verfügung, jedoch verwenden Sie in diesem Lernprogramm OPENQUERY. Weitere Informationen zu den verfügbaren Optionen finden Sie unter <source data query>.

Die nächste Zeile definiert die Zuordnung zwischen den Quellspalten im Miningmodell und den Spalten in den Quelldaten:

ON <column mappings>

Die WHERE-Klausel filtert die von der Vorhersageabfrage zurückgegebenen Ergebnisse:

WHERE <where clause, boolean expression,>

Die letzte und optionale Zeile des Codes gibt die Spalte an, nach der die Ergebnisse sortiert werden:

ORDER BY <expression> [DESC|ASC]

Verwenden Sie ORDER BY in Kombination mit der TOP <number>-Anweisung, um die zurückgegebenen Ergebnisse zu filtern. In dieser Vorhersage geben Sie z. B. die obersten 10 Fahrradkäufer zurück (sortiert nach der Wahrscheinlichkeit, dass die Vorhersage richtig ist). Mithilfe der [DESC|ASC]-Syntax können Sie festlegen, in welcher Reihenfolge die Ergebnisse angezeigt werden.

So erstellen Sie eine Batchvorhersageabfrage

  1. Klicken Sie im Objekt-Explorer mit der rechten Maustaste auf die Instanz von Analysis Services, zeigen Sie auf Neue Abfrage, und klicken Sie dann auf DMX.

    Der Abfrage-Editor wird mit einer neuen leeren Abfrage geöffnet.

  2. Kopieren Sie das allgemeine Beispiel der Batchanweisung in die leere Abfrage.

  3. Ersetzen Sie Folgendes:

    <select list>

    durch:

    SELECT
  TOP 10
  t.[LastName],
  t.[FirstName],
  [Decision Tree].[Bike Buyer],
  PredictProbability([Bike Buyer])

    TOP 10 gibt an, dass nur die ersten zehn Ergebnisse von der Abfrage zurückgegeben werden. Mit der ORDER BY-Anweisung in dieser Abfrage werden die Ergebnisse nach der Wahrscheinlichkeit, dass die Vorhersage richtig ist, sortiert. Dies bedeutet, dass nur die zehn Ergebnisse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit zurückgegeben werden.

  4. Ersetzen Sie Folgendes:

    [<mining model>]

    durch:

    [Decision Tree]

  5. Ersetzen Sie Folgendes:

    OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>')

    durch:

      OPENQUERY([Adventure Works DW2008R2],
    'SELECT
      [LastName],
      [FirstName],
      [MaritalStatus],
      [Gender],
      [YearlyIncome],
      [TotalChildren],
      [NumberChildrenAtHome],
      [Education],
      [Occupation],
      [HouseOwnerFlag],
      [NumberCarsOwned]
    FROM
      [dbo].[ProspectiveBuyer]
    ') AS t

  6. Ersetzen Sie Folgendes:

    <ON clause, mapping,> 
WHERE <where clause, boolean expression,>
ORDER BY <expression>

    durch:

    [Decision Tree].[Marital Status] = t.[MaritalStatus] AND
  [Decision Tree].[Gender] = t.[Gender] AND
  [Decision Tree].[Yearly Income] = t.[YearlyIncome] AND
  [Decision Tree].[Total Children] = t.[TotalChildren] AND
  [Decision Tree].[Number Children At Home] = t.[NumberChildrenAtHome] AND
  [Decision Tree].[Education] = t.[Education] AND
  [Decision Tree].[Occupation] = t.[Occupation] AND
  [Decision Tree].[House Owner Flag] = t.[HouseOwnerFlag] AND
  [Decision Tree].[Number Cars Owned] = t.[NumberCarsOwned]
WHERE [Decision Tree].[Bike Buyer] =1
ORDER BY PredictProbability([Bike Buyer]) DESC

    Geben Sie DESC an, um die Ergebnisse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit zuerst aufzulisten.

    Die gesamte Anweisung sollte wie folgt aussehen:

    SELECT
  TOP 10
  t.[LastName],
  t.[FirstName],
  [Decision Tree].[Bike Buyer],
  PredictProbability([Bike Buyer])
FROM
  [Decision Tree]
PREDICTION JOIN
  OPENQUERY([Adventure Works DW2008R2],
    'SELECT
      [LastName],
      [FirstName],
      [MaritalStatus],
      [Gender],
      [YearlyIncome],
      [TotalChildren],
      [NumberChildrenAtHome],
      [Education],
      [Occupation],
      [HouseOwnerFlag],
      [NumberCarsOwned]
    FROM
      [dbo].[ProspectiveBuyer]
    ') AS t
ON
  [Decision Tree].[Marital Status] = t.[MaritalStatus] AND
  [Decision Tree].[Gender] = t.[Gender] AND
  [Decision Tree].[Yearly Income] = t.[YearlyIncome] AND
  [Decision Tree].[Total Children] = t.[TotalChildren] AND
  [Decision Tree].[Number Children At Home] = t.[NumberChildrenAtHome] AND
  [Decision Tree].[Education] = t.[Education] AND
  [Decision Tree].[Occupation] = t.[Occupation] AND
  [Decision Tree].[House Owner Flag] = t.[HouseOwnerFlag] AND
  [Decision Tree].[Number Cars Owned] = t.[NumberCarsOwned]
WHERE [Decision Tree].[Bike Buyer] =1
ORDER BY PredictProbability([Bike Buyer]) DESC

  7. Klicken Sie im Menü Datei auf DMXQuery1.dmx speichern unter.

  8. Wechseln Sie im Dialogfeld Speichern unter in den entsprechenden Ordner, und geben Sie der Datei den Namen Batch_Prediction.dmx.

  9. Klicken Sie auf der Symbolleiste auf die Schaltfläche Ausführen.

    Die Abfrage gibt eine Tabelle mit Kundennamen zurück, eine Vorhersage dazu, ob jeder Kunde ein Fahrrad kaufen wird, und die Wahrscheinlichkeit des Eintreffens der Vorhersage.

Dies ist der letzte Schritt im Bike Buyer-Lernprogramm. Sie verfügen jetzt über mehrere Miningmodelle, mit denen Sie Ähnlichkeiten zwischen Ihren Kunden untersuchen und vorhersagen können, ob potenzielle Kunden ein Fahrrad kaufen werden.

Informationen zum Verwenden von DMX in einem Market Basket-Szenario finden Sie unter Market Basket DMX-Lernprogramm.