Lektion 4: Untersuchen der Targeted Mailing-Modelle (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)
Nachdem die Modelle im Projekt verarbeitet wurden, können Sie sie auf interessante Trends untersuchen. Da die Ergebnisse der Miningmodelle komplex sind und es schwierig sein kann, sie im Rohzustand zu verstehen, ist eine visuelle Untersuchung der Daten häufig der einfachste Weg, die Regeln und Beziehungen zu verstehen, die von den Algorithmen in den Daten entdeckt wurden. Durch die Untersuchung verstehen Sie auch leichter das Verhalten des Modells, und Sie können vor der Bereitstellung wählen, welches Modell am besten geeignet ist.
Wenn Sie Modelle in SQL Server-Datentools (SSDT) durchsuchen, wird jedes erstellte Modell im Data Mining-Designer auf der Registerkarte Miningmodell-Viewer angezeigt. Sie können die Modelle mithilfe der Viewer untersuchen. Diese Viewer sind auch in SQL Server Management Studio verfügbar.
Jeder Algorithmus, den Sie zum Erstellen eines Modells in Analysis Services verwenden, gibt einen anderen Ergebnistyp zurück. Deshalb wird in Analysis Services für jeden Algorithmus ein separater Viewer bereitgestellt. Analysis Services stellt außerdem einen allgemeinen Viewer bereit, der für alle Modelltypen verwendet werden kann. Der Generic Content Tree Viewer zeigt den detaillierten Inhalt des Modells an. Der Modellinhalt hängt vom verwendeten Algorithmus ab. Weitere Informationen finden Sie unter Durchsuchen eines Modells mit dem Microsoft Generic Content Tree Viewer.
In dieser Lektion werden die gleichen Daten mit Ihren drei Modellen untersucht. Jeder Modelltyp basiert auf einem anderen Algorithmus und bietet unterschiedliche Einblicke in die Daten. Das Decision Tree-Modell gibt Erklärungen zu Faktoren, die den Fahrradkauf beeinflussen. Das Clustering-Modell gruppiert die Kunden nach Attributen, darunter das Fahrradkaufverhalten sowie andere ausgewählte Attribute. Mit dem Naive Bayes-Modell können Sie die Beziehung zwischen verschiedenen Attributen untersuchen. Schließlich stellt der Generic Content Tree Viewer die Struktur des Modells dar und bietet ausführlichere Details wie Formeln, gewonnene Muster sowie eine Anzahl von Fällen in einer Gruppe oder einer bestimmten Struktur.
Klicken Sie auf die folgenden Themen, um die Miningmodell-Viewer zu untersuchen.
Untersuchen des Entscheidungsstrukturmodells (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)
Untersuchen des Clustering-Modells (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)
Untersuchen des Naive Bayes-Modells (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)
Erste Aufgabe in der Lektion
Untersuchen des Entscheidungsstrukturmodells (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)
Vorherige Lektion
Lektion 3: Hinzufügen und Verarbeiten von Modellen
Nächste Lektion
Lektion 5: Testen von Modellen (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)