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Creazione di una struttura di modello di mailing mirato per il data mining (esercitazione di base sul data mining)

Il primo passaggio per la creazione di uno scenario di mailing mirato consiste nell'usare la Creazione guidata di Data Mining in SQL Server Data Tools (SSDT) per creare una nuova struttura di mining e un nuovo modello di mining.

In questa attività verrà configurata una nuova struttura di data mining e verrà aggiunto un modello di data mining iniziale basato sull'algoritmo Microsoft Decision Trees. Per creare la struttura, selezionare prima tabelle e viste e quindi identificare le colonne da usare per il training e quali per il test.

Per creare una struttura di data mining per lo scenario di distribuzione di destinazione

  1. In Esplora Soluzioni, fare clic con il pulsante destro del mouse su Strutture di Data Mining e selezionare Nuova Struttura di Data Mining per avviare la Creazione guidata di Data Mining.

  2. Nella pagina Benvenuti nella creazione guidata per il data mining, fare clic su Avanti.

  3. Nella pagina Selezionare il metodo di definizione verificare che sia selezionata l'opzione Da database relazionale o data warehouse esistente e quindi fare clic su Avanti.

  4. Nella pagina Crea struttura di data mining , in Quale tecnica di data mining si vuole usare? selezionare Microsoft Decision Trees.

    Annotazioni

    Se viene visualizzato un avviso che indica che non è possibile trovare algoritmi di data mining, le proprietà del progetto potrebbero non essere configurate correttamente. Questo avviso si verifica quando il progetto tenta di recuperare un elenco di algoritmi di data mining dal server Analysis Services e non riesce a trovare il server. Per impostazione predefinita, SQL Server Data Tools userà localhost come server. Se si usa un'istanza diversa o un'istanza denominata, è necessario modificare le proprietà del progetto. Per altre informazioni, vedere Creazione di un progetto di Analysis Services (Esercitazione di base sul data mining).

  5. Fare clic su Avanti.

  6. Nella pagina Seleziona vista origine dati, nel riquadro Visualizzazioni origine dati disponibili, selezionare Mailing mirato. È possibile fare clic su Sfoglia per visualizzare le tabelle nella vista origine dati e quindi fare clic su Chiudi per tornare alla procedura guidata.

  7. Fare clic su Avanti.

  8. Nella pagina Specifica tipi di tabella, selezionare la casella nella colonna Case per vTargetMail da utilizzare come tabella dei casi e quindi fare clic su Avanti. Si userà la tabella ProspectiveBuyer in un secondo momento per i test; ignorarlo per il momento.

  9. Nella pagina Specificare i dati di training si identificherà almeno una colonna stimabile, una colonna chiave e una colonna di input per il modello. Selezionare la casella di controllo nella colonna Prevedibile nella riga BikeBuyer.

    Annotazioni

    Si noti l'avviso nella parte inferiore della finestra. Non sarà possibile passare alla pagina successiva finché non si seleziona almeno un Input e una colonna Prevedibile.

  10. Fare clic su Suggerisci per aprire la finestra di dialogo Suggerisci colonne correlate .

    Il pulsante Suggerisci viene abilitato ogni volta che è stato selezionato almeno un attributo stimabile. Nella finestra di dialogo Suggerisci colonne correlate sono elencate le colonne più strettamente correlate alla colonna stimabile e gli attributi vengono ordinati in base alla correlazione con l'attributo stimabile. Le colonne con correlazione significativa (confidenza maggiore di 95%) vengono selezionate automaticamente per essere incluse nel modello.

    Esaminare i suggerimenti e quindi fare clic su Annulla per inignore i suggerimenti.

    Annotazioni

    Se si fa clic su OK, tutti i suggerimenti elencati verranno contrassegnati come colonne di input nella procedura guidata. Se si accettano solo alcuni suggerimenti, è necessario modificare manualmente i valori.

  11. Verificare che la casella di controllo nella colonna Chiave sia selezionata nella riga CustomerKey .

    Annotazioni

    Se la tabella di origine nella vista dell'origine dati indica una chiave, la Creazione guidata data mining sceglie automaticamente tale colonna come chiave per il modello.

  12. Selezionare le caselle di controllo nella colonna Input nelle righe seguenti. È possibile selezionare più colonne evidenziando un intervallo di celle e premendo CTRL durante la selezione di una casella di controllo.

    • Età

    • CommuteDistance

    • EnglishEducation

    • Occupazione Inglese

    • Genere

    • GeographyKey

    • HouseOwnerFlag

    • MaritalStatus

    • NumberCarsOwned

    • NumberChildrenAtHome

    • Regione

    • TotalChildren

    • YearlyIncome

  13. Nella colonna all'estrema sinistra della pagina selezionare le caselle di controllo nelle righe seguenti.

    • AddressLine1

    • AddressLine2

    • DataPrimoAcquisto

    • EmailAddress

    • FirstName

    • LastName

    Assicuratevi che queste righe abbiano segni di spunta solo nella colonna sinistra. Queste colonne verranno aggiunte alla struttura, ma non verranno incluse nel modello. Tuttavia, dopo la compilazione del modello, saranno disponibili per il drill-through e il test. Per ulteriori informazioni su drillthrough, vedere Query drillthrough (Data Mining)

  14. Fare clic su Avanti.

Attività successiva nella lezione

Specifica del tipo di dati e del tipo di contenuto (Esercitazione di base sul data mining)

Vedere anche

Specificare i tipi di tabella (Creazione guidata per il data mining)
Progettazione modelli di data mining
Algoritmo degli Alberi Decisionali di Microsoft

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