関連付けの予測 (中間データマイニングチュートリアル)

モデルが処理されたら、モデルに格納されている関連付けに関する情報を使用して予測を作成できます。このレッスンの最後のタスクでは、作成した関連付けモデルに対して予測クエリを作成する方法について説明します。このレッスンでは、予測クエリビルダーの使用方法を理解していることと、関連付けモデルに対して予測クエリを作成する方法を学習することを前提としています。予測クエリビルダーの使用方法の詳細については、「データマイニングクエリインターフェイス」を参照してください。

シングルトン予測クエリの作成

アソシエーションモデルに対する予測クエリは、次のように非常に役立ちます。

以前または関連する購入に基づいて、顧客にアイテムを推奨する
関連するイベントを検索します。
トランザクションの 1 つのセット内または複数のセット間のリレーションシップを識別します。

予測クエリを作成するには、まず使用する関連付けモデルを選択してから、入力データを指定します。入力は、値の一覧などの外部データソースから取得することも、シングルトンクエリを作成して値を指定することもできます。

このシナリオでは、最初にいくつかのシングルトン予測クエリを作成して、予測のしくみを把握します。次に、顧客の現在の購入に基づいて推奨事項を作成するために使用できるバッチ予測のクエリを作成します。

モデル
ウィメンズマウンテンショーツ
水筒
Touring-3000

入れ子になったテーブル入力を使用してシングルトン予測クエリを作成するには

予測クエリビルダーの隅にある [ デザイン ] ボタンをクリックして、クエリ作成グリッドに戻ります。
[ マイニングモデル ] メニューの [ シングルトンクエリ] を選択します。
[ マイニングモデル ] ダイアログボックスで、[ 関連付け モデル] を選択します。
グリッドで、[ ソース ] の下にある空のセルをクリックし、[ 予測関数 ] を選択します。[ フィールド] のセルで、[ PredictAssociation] を選択します。
[マイニングモデル] ウィンドウで、入れ子になったテーブル vAssocSeqLineItemsを選択し、グリッド内の PredictAssociation 関数の [抽出条件/引数] ボックスにドラッグします。前の手順と同様に、入れ子になったテーブル名の後に ,3 を入力します。
[Singleton Query Input]$シングルトンクエリ入力$ ダイアログボックスで、vAssoc Seq Line Items の横にある [値] ボックスをクリックし、[(...)] ボタンをクリックします。
[c0]入れ子テーブル入力[/c0] ダイアログボックスの [c2]キー列[/c2] ペインで Touring Tire を選択し、[c3]追加[/c3] をクリックします。
[結果] ボタンをクリックします。

結果には、ツーリングタイヤに関連している可能性が最も高い製品の予測が表示されるようになりました。

モデル
ツーリング用タイヤチューブ
Sport-100
水筒

しかし、あなたはすでに、ツーリングタイヤチューブが頻繁にツーリングタイヤと一緒に購入されていることを、モデルを探索することによって知っています。あなたは、これらの商品を一緒に購入している顧客に推奨できる製品を知ることにより興味があります。バスケット内の 2 つの項目に基づいて関連製品を予測するようにクエリを変更します。また、予測された各製品の確率を追加するようにクエリを変更します。

シングルトン予測クエリに入力と確率を追加するには

予測クエリビルダーの隅にある [ デザイン ] ボタンをクリックして、クエリ作成グリッドに戻ります。
[Singleton Query Input]$シングルトンクエリ入力$ ダイアログボックスで、vAssoc Seq Line Items の横にある [値] ボックスをクリックし、[(...)] ボタンをクリックします。
[ キー列 ] ウィンドウで、[ Touring Tire] を選択し、[ 追加] をクリックします。
グリッドで、[ ソース ] の下にある空のセルをクリックし、[ 予測関数 ] を選択します。[ フィールド] のセルで、[ PredictAssociation] を選択します。
[マイニングモデル] ウィンドウで、入れ子になったテーブル vAssocSeqLineItemsを選択し、グリッド内の PredictAssociation 関数の [抽出条件/引数] ボックスにドラッグします。前の手順と同様に、入れ子になったテーブル名の後に ,3 を入力します。
[入れ子テーブル入力] ダイアログボックスの [キー列] ペインでTouring Tire Tubeを選択し、[追加] をクリックします。
グリッドの PredictAssociation 関数の行で、[ 抽出条件/引数 ] ボックスをクリックし、引数を変更して、INCLUDE_STATISTICS という引数を追加します。

[ 抽出条件/引数 ] ボックスの完全なテキストは次のようになります。

[Association].[v Assoc Seq Line Items], INCLUDE_STATISTICS, 3
[結果] ボタンをクリックします。

入れ子になったテーブルの結果が変化し、サポートと確率と共に予測が表示されるようになりました。これらの値を解釈する方法の詳細については、「関連付けモデルのマイニングモデルコンテンツ (Analysis Services - データマイニング)」を参照してください。

モデル	サポート	$PROBABILITY	$ADJUSTEDPROBABILITY
Sport-100	4334	0.291...	0.252...
水筒	2866	0.192...	0.175...
パッチキット	2113	0.142...	0.132

結果の取り扱い

結果に入れ子になったテーブルが多数ある場合は、表示しやすくするために結果をフラット化できます。これを行うには、クエリを手動で変更し、 FLATTENED キーワードを追加します。

予測クエリで入れ子になった行セットをフラット化するには

予測クエリビルダーの隅にある [SQL ] ボタンをクリックします。

グリッドが開いているペインに変わり、予測クエリビルダーによって作成された DMX ステートメントを表示および変更できます。

SELECT キーワードの後に、「FLATTENED」と入力します。

クエリの完全なテキストは次のようになります。

SELECT FLATTENED  
  PredictAssociation([Association].[v Assoc Seq Line Items],INCLUDE_STATISTICS,3)  
FROM  
  [Association]  
NATURAL PREDICTION JOIN  
(SELECT (SELECT 'Touring Tire' AS [Model]  
  UNION SELECT 'Touring Tire Tube' AS [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t

予測クエリビルダーの右上隅にある [ 結果 ] ボタンをクリックします。

クエリを手動で編集した後は、変更を失わずにデザインビューに切り替えることができないことに注意してください。クエリを保存する場合は、手動で作成した DMX ステートメントをテキストファイルにコピーできます。デザインビューに戻ると、クエリはデザインビューで有効だった最新バージョンに戻ります。

複数の予測の作成

過去の購入に基づいて、個々の顧客に最適な予測を知りたいとします。顧客 ID や最新の製品購入を含むテーブルなど、予測クエリへの入力として外部データを使用できます。要件は、データテーブルが Analysis Services データソースビューとして既に定義されていることです。さらに、入力データには、モデルで使用されるケーステーブルやネストされたテーブルが含まれている必要があります。同じ名前を持つ必要はありませんが、構造は似ている必要があります。このチュートリアルでは、モデルがトレーニングされた元のテーブルを使用します。

予測クエリの入力方法を変更するには

[ マイニングモデル ] メニューの [シングルトンクエリ ] をもう一度選択して、チェックマークをオフにします。
シングルトンクエリが失われることを警告するエラーメッセージが表示されます。 [はい] をクリックします。

入力ダイアログボックスの名前が [ 入力テーブルの選択] に変わります。

顧客 ID と製品の一覧を入力として提供する予測クエリを作成することに関心があるため、顧客テーブルをケーステーブルとして追加し、購入テーブルを入れ子になったテーブルとして追加します。次に、予測関数を追加して推奨事項を作成します。

入れ子になったテーブル入力を使用して予測クエリを作成するには

[マイニングモデル] ウィンドウで、[関連付けフィルター処理済みモデル] を選択します。
[ 入力テーブルの選択 ] ダイアログボックスで、[ ケーステーブルの選択] をクリックします。
[ テーブルの選択 ] ダイアログボックスの [ データソース] で、[AdventureWorksDW2008] を選択します。 [テーブル/ビュー名] ボックスの一覧で vAssocSeqOrders を選択し、[OK] をクリックします。

テーブル vAssocSeqOrders がペインに追加されます。
[ 入力テーブルの選択 ] ダイアログボックスで、[ 入れ子になったテーブルの選択] をクリックします。
[ テーブルの選択 ] ダイアログボックスの [ データソース] で、[AdventureWorksDW2008] を選択します。 [テーブル/ビュー名] ボックスの一覧で [vAssocSeqLineItems] を選択し、[OK] をクリックします。

テーブル vAssocSeqLineItems がペインに追加されます。
[ 入れ子になった結合の指定 ] ダイアログボックスで、ケーステーブルから OrderNumber フィールドをドラッグし、入れ子になったテーブルの OrderNumber フィールドにドロップします。

[ リレーションシップの追加 ] をクリックし、一覧から列を選択してリレーションシップを作成することもできます。
[ リレーションシップの指定 ] ダイアログボックスで、[OrderNumber] フィールドが正しくマップされていることを確認し、[OK] をクリック します。
[ OK] を クリックして [ 入れ子になった結合の指定 ] ダイアログボックスを閉じます。

ケーステーブルと入れ子になったテーブルがデザインウィンドウで更新され、外部データ列をモデル内の列に接続する結合が表示されます。リレーションシップが間違っている場合は、結合行を右クリックして [接続の変更 ] を選択して列マッピングを編集するか、結合行を右クリックして [削除 ] を選択してリレーションシップを完全に削除できます。
グリッドに新しい行を追加します。 [ソース] で、vAssocSeqOrders テーブルを選択します。 [フィールド] で、[CustomerKey] を選択します。
グリッドに新しい行を追加します。 [ソース] で、vAssocSeqOrders テーブルを選択します。 [フィールド] で[リージョン]を選択します。
グリッドに新しい行を追加します。 [ソース] で [予測関数] を選択し、[フィールド] で [PredictAssociationを選択します。
PredictAssociation行の抽出条件/引数ボックスに vAssocSeqLineItems をドラッグします。 [ 抽出条件/引数 ] ボックスの末尾をクリックし、次のテキストを入力します。 INCLUDE_STATISTICS,3

[ 抽出条件/引数 ] ボックスの完全なテキストは次のようになります。 [Association].[v Assoc Seq Line Items], INCLUDE_STATISTICS, 3
[ 結果 ] ボタンをクリックして、各顧客の予測を表示します。

フィルター処理によって予測結果が変更されるかどうかを確認するために、複数のモデルに対して同様の予測クエリを作成してみてください。予測とその他の種類のクエリの作成の詳細については、「アソシエーションモデルクエリの例」を参照してください。

こちらもご覧ください

Last updated on 2017-03-06