前のレッスンで作成したマイニング構造には、Microsoft デシジョン ツリー アルゴリズムに基づく 1 つのマイニング モデルが含まれています。 このモデルを使用して、対象のメーリング キャンペーンの顧客を識別できます。 ただし、分析を確実に徹底するために、さまざまなアルゴリズムを使用して関連するモデルを作成し、その結果を比較するのが一般的な方法です。 そうすることで、さまざまな分析情報を得ることもできます。 そのため、2 つの追加モデルを作成し、モデルを処理してデプロイします。
このレッスンでは、潜在顧客の一覧から最も可能性の高い顧客を提案する一連のマイニング モデルを作成します。
このレッスンのタスクを完了するには、 Microsoft クラスタリング アルゴリズム と Microsoft Naive Bayes アルゴリズムを使用します。
このレッスンの内容は次のとおりです。
ターゲットメーリング構造への新しいモデルの追加 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)
ターゲットメーリング構造でのモデルの処理 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)
レッスンの最初のタスク
ターゲットメーリング構造への新しいモデルの追加 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)
前のレッスン
レッスン 2: ターゲットメーリング構造の構築 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)
次のレッスン
レッスン 4: ターゲットメーリング モデルの探索 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)