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Leçon 4 : Génération d'un scénario Sequence Clustering (Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire)

Le service marketing d’Adventure Works Cycles souhaite comprendre comment les clients se déplacent sur le site web Adventure Works Cycles. Cette société suppose que l'ordre dans lequel les clients ajoutent des produits dans leurs paniers obéit à un modèle. Il souhaite en effet analyser l'ordre des séquences d'achat afin de découvrir comment les clients ajoutent des articles associés à leurs paniers. Elle peut utiliser ces informations pour rationaliser le flux du site Web afin qu'il conduise les clients à acheter des produits supplémentaires.

Une fois les tâches de cette leçon terminées, vous aurez créé un modèle d’exploration de données qui utilise l’algorithme microsoft Sequence Clustering pour prédire l’élément suivant que les clients placeront dans leur panier d’achat. Vous allez expérimenter les deux versions du modèle : une qui analyse uniquement l'ordre des produits dans le panier et une qui contient d'autres caractéristiques démographiques des clients à des fins de regroupement. Enfin, vous allez utiliser les modèles pour créer des prédictions que vous pourrez utiliser pour recommander des produits aux clients.

Pour effectuer les tâches de la leçon, vous allez utiliser la structure d’exploration de données du panier de marché que vous avez créée dans la leçon 3 : Création d’un scénario de panier de marché (tutoriel d’exploration de données intermédiaire). Cette leçon contient les tâches suivantes :

Tâche suivante de la leçon

Création d'une structure de modèle d'exploration de données Sequence Clustering (Didacticiel intermédiaire sur l'exploration de données)

Toutes les leçons

Leçon 1 : création de la solution intermédiaire d'exploration de données (Didacticiel intermédiaire sur l'exploration des données)

Leçon 2 : génération d'un scénario de prévision (Didacticiel intermédiaire sur l'exploration de données)

Leçon 3 : Génération d'un scénario de panier d'achat (Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire)

Leçon 4 : Scénario Sequence Clustering (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

Leçon 5 : Génération de modèles de réseau neuronal et de régression logistique (Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire)

Voir aussi

Didacticiel d’exploration de données de base
Didacticiel sur l'exploration de données intermédiaire (Analysis Services - Exploration de données)