Aggiunta di nuovi modelli alla struttura di mailing mirata (tutorial di base sul data mining)

In questa attività, definirai due modelli aggiuntivi usando la scheda Modelli di data mining di Progettazione Data Mining. Per creare i modelli si useranno gli algoritmi Microsoft Clustering e Microsoft Naive Bayes. Questi due algoritmi vengono selezionati a causa della loro capacità di stimare un valore discreto (ad esempio, l'acquisto di biciclette). Per altre informazioni su questi algoritmi, vedere Algoritmo Microsoft Clustering e Algoritmo Microsoft Naive Bayes

Per creare un modello di data mining di clustering

1. Passare alla scheda Modelli di data mining in Progettazione modelli di data mining in SQL Server Data Tools (SSDT).

   Nota che nella finestra di progettazione vengono visualizzate due colonne, una per la struttura di data mining e una per il TM_Decision_Tree modello di data mining creato nella lezione precedente.

2. Fare clic con il pulsante destro del mouse sulla colonna Struttura e scegliere Nuovo modello di data mining.

3. Nella finestra di dialogo Nuovo modello di data mining, in Nome modello, digitare TM_Clustering.

4. In Nome algoritmo selezionare Microsoft Clustering.

5. Fare clic su OK.

Il nuovo modello viene ora visualizzato nella scheda Modelli di data mining di Progettazione Data Mining. Questo modello, creato con l'algoritmo Microsoft Clustering, raggruppa i clienti con caratteristiche simili nei cluster e prevede l'acquisto di biciclette per ogni cluster. Sebbene sia possibile modificare l'utilizzo e le proprietà delle colonne per il nuovo modello, per questa esercitazione non sono necessarie modifiche al TM_Clustering modello.

Per creare un modello di data mining Naive Bayes

1. Nella scheda Modelli di data mining di Progettazione Data Mining, cliccare con il tasto destro sulla colonna Struttura e scegliere Nuovo modello di data mining.

2. Nella finestra di dialogo Nuovo modello di data mining, sotto Nome modello, digitare TM_NaiveBayes.

3. In Nome algoritmo selezionare Microsoft Naive Bayes, quindi fare clic su OK.

   Viene visualizzato un messaggio che informa che l'algoritmo Microsoft Naive Bayes non supporta le colonne Age e Yearly Income , che sono continue.

4. Fare clic su Sì per confermare il messaggio e continuare.

Nella scheda Modelli di mining di Data Mining Designer appare un nuovo modello. Sebbene sia possibile modificare l'utilizzo e le proprietà delle colonne per tutti i modelli in questa scheda, non sono necessarie modifiche al TM_NaiveBayes modello per questa esercitazione.

Attività successiva nella lezione

Elaborazione di modelli nella struttura mailing mirata (Esercitazione di base sul data mining)

Vedere anche

Aggiungere modelli di data mining a una struttura (Analysis Services - Data Mining)
Progettazione modelli di data mining
Spostamento di oggetti di data mining