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レッスン 4: シーケンス クラスタリング シナリオの構築 (中間データ マイニング チュートリアル)

Adventure Works Cycles のマーケティング部門は、顧客が Adventure Works Cycles Web サイトを移動する方法を理解したいと考えています。 同社は、顧客が商品を買い物かごに入れる順序にパターンがあると疑っている。 顧客がバスケットに関連項目を追加する方法を学習するために、購入順序の順序を分析したいと考えています。 その後、この情報を使用して Web サイトのフローを合理化し、顧客が追加の製品を購入できるようにします。

このレッスンのタスクを完了すると、Microsoft シーケンス クラスタリング アルゴリズムを使用して、顧客が買い物かごに入れる次の項目を予測するマイニング モデルが作成されます。 モデルの 2 つのバージョンを試します。1 つはバスケット内の製品の順序のみを分析し、もう 1 つはクラスタリング用の追加の顧客人口統計を含んでいます。 最後に、モデルを使用して、顧客に製品を推奨するために使用できる予測を作成します。

レッスンのタスクを完了するには、「 レッスン 3: マーケット バスケット シナリオの構築 (中間データ マイニング チュートリアル)」で作成したマーケット バスケット マイニング構造を使用します。 このレッスンの内容は次のとおりです。

このレッスンの次の作業

シーケンス クラスタリング マイニング モデル構造の作成 (中間データ マイニング チュートリアル)

すべてのレッスン

レッスン 1: 中間データ マイニング ソリューションの作成 (中間データ マイニング チュートリアル)

レッスン 2: 予測シナリオの構築 (中間データ マイニング チュートリアル)

レッスン 3: マーケット バスケット シナリオの構築 (中間データ マイニング チュートリアル)

レッスン 4: シーケンス クラスタリング シナリオ (中間データ マイニング チュートリアル)

レッスン 5: ニューラル ネットワークとロジスティック回帰モデルの構築 (中間データ マイニング チュートリアル)

こちらもご覧ください

基本的なデータ マイニング チュートリアル
中間データ マイニング チュートリアル (Analysis Services - データ マイニング)