チュートリアル:SQL 機械学習を使用して R でクラスタリング モデルをデプロイする
適用対象:
SQL Server 2016 (13.x) 以降 Azure SQL Managed Instance
この 4 部構成のチュートリアル シリーズのパート 4 では、SQL Server Machine Learning Services またはビッグ データ クラスターを使用して、R で開発されたクラスタリング モデルをデータベースにデプロイします。
この 4 部構成のチュートリアル シリーズのパート 4 では、SQL Server Machine Learning Services を使用して、R で開発されたクラスタリング モデルをデータベースにデプロイします。
この 4 部構成のチュートリアル シリーズのパート 4 では、SQL Server R Services を使用して、R で開発されたクラスタリング モデルをデータベースにデプロイします。
この 4 部構成のチュートリアル シリーズのパート 4 では、Azure SQL Managed Instance Machine Learning Services を使用して、R で開発されたクラスタリング モデルをデータベースにデプロイします。
新しい顧客が登録する際、クラスタリングを定期的に実行するには、どのアプリからでも R スクリプトを呼び出せる必要があります。 これを行うには、SQL ストアド プロシージャ内に R スクリプトを配置して、データベースに R スクリプトをデプロイします。 モデルはデータベースで実行されるため、データベースに格納されているデータに対して、容易にトレーニングできます。
この記事では、次の方法について学習します。
- モデルを生成するストアド プロシージャの作成
- クラスタリングを実行する
- クラスタリング情報の使用
パート 1 では、前提条件をインストールしてサンプル データベースを復元しました。
パート 2 では、データベースからデータを準備してクラスタリングを実行する方法を学びました。
パート 3 では、R で K-Means クラスタリング モデルを作成し、トレーニングする方法を学びました。
前提条件
モデルを生成するストアド プロシージャの作成
以下の T-SQL スクリプトを実行して、ストアド プロシージャを作成します。 このプロシージャにより、このチュートリアル シリーズのパート 2 と 3 で行われた手順が再度実行されます。
- 購入・返却履歴に基づく顧客の分類
- K-Means アルゴリズムを使用した、4 つの顧客クラスターの生成
このプロシージャにより、結果として作成された顧客のクラスター マッピングがデータベース テーブル customer_return_clusters に格納されます。
USE [tpcxbb_1gb]
DROP PROC IF EXISTS generate_customer_return_clusters;
GO
CREATE procedure [dbo].[generate_customer_return_clusters]
AS
/*
This procedure uses R to classify customers into different groups
based on their purchase & return history.
*/
BEGIN
DECLARE @duration FLOAT
, @instance_name NVARCHAR(100) = @@SERVERNAME
, @database_name NVARCHAR(128) = db_name()
-- Input query to generate the purchase history & return metrics
, @input_query NVARCHAR(MAX) = N'
SELECT ss_customer_sk AS customer,
round(CASE
WHEN (
(orders_count = 0)
OR (returns_count IS NULL)
OR (orders_count IS NULL)
OR ((returns_count / orders_count) IS NULL)
)
THEN 0.0
ELSE (cast(returns_count AS NCHAR(10)) / orders_count)
END, 7) AS orderRatio,
round(CASE
WHEN (
(orders_items = 0)
OR (returns_items IS NULL)
OR (orders_items IS NULL)
OR ((returns_items / orders_items) IS NULL)
)
THEN 0.0
ELSE (cast(returns_items AS NCHAR(10)) / orders_items)
END, 7) AS itemsRatio,
round(CASE
WHEN (
(orders_money = 0)
OR (returns_money IS NULL)
OR (orders_money IS NULL)
OR ((returns_money / orders_money) IS NULL)
)
THEN 0.0
ELSE (cast(returns_money AS NCHAR(10)) / orders_money)
END, 7) AS monetaryRatio,
round(CASE
WHEN (returns_count IS NULL)
THEN 0.0
ELSE returns_count
END, 0) AS frequency
FROM (
SELECT ss_customer_sk,
-- return order ratio
COUNT(DISTINCT (ss_ticket_number)) AS orders_count,
-- return ss_item_sk ratio
COUNT(ss_item_sk) AS orders_items,
-- return monetary amount ratio
SUM(ss_net_paid) AS orders_money
FROM store_sales s
GROUP BY ss_customer_sk
) orders
LEFT OUTER JOIN (
SELECT sr_customer_sk,
-- return order ratio
count(DISTINCT (sr_ticket_number)) AS returns_count,
-- return ss_item_sk ratio
COUNT(sr_item_sk) AS returns_items,
-- return monetary amount ratio
SUM(sr_return_amt) AS returns_money
FROM store_returns
GROUP BY sr_customer_sk
) returned ON ss_customer_sk = sr_customer_sk
'
EXECUTE sp_execute_external_script
@language = N'R'
, @script = N'
# Define the connection string
connStr <- paste("Driver=SQL Server; Server=", instance_name,
"; Database=", database_name,
"; uid=Username;pwd=Password; ",
sep="" )
# Input customer data that needs to be classified.
# This is the result we get from the query.
library(RODBC)
ch <- odbcDriverConnect(connStr);
customer_data <- sqlQuery(ch, input_query)
sqlDrop(ch, "customer_return_clusters")
## create clustering model
clust <- kmeans(customer_data[,2:5],4)
## create clustering output for table
customer_cluster <- data.frame(cluster=clust$cluster,customer=customer_data$customer,orderRatio=customer_data$orderRatio,
itemsRatio=customer_data$itemsRatio,monetaryRatio=customer_data$monetaryRatio,frequency=customer_data$frequency)
## write cluster output to DB table
sqlSave(ch, customer_cluster, tablename = "customer_return_clusters")
## clean up
odbcClose(ch)
'
, @input_data_1 = N''
, @params = N'@instance_name nvarchar(100), @database_name nvarchar(128), @input_query nvarchar(max), @duration float OUTPUT'
, @instance_name = @instance_name
, @database_name = @database_name
, @input_query = @input_query
, @duration = @duration OUTPUT;
END;
GO
クラスタリングを実行する
ストアド プロシージャを作成したところで、次のスクリプトを実行してクラスタリングを実行します。
--Empty table of the results before running the stored procedure
TRUNCATE TABLE customer_return_clusters;
--Execute the clustering
--This will load the table customer_return_clusters with cluster mappings
EXECUTE [dbo].[generate_customer_return_clusters];
それが動作することと、実際に顧客とそのクラスター マッピングの一覧が表示されていることを確認します。
--Select data from table customer_return_clusters
--to verify that the clustering data was loaded
SELECT TOP (5) *
FROM customer_return_clusters;
cluster customer orderRatio itemsRatio monetaryRatio frequency
1 29727 0 0 0 0
4 26429 0 0 0.041979 1
2 60053 0 0 0.065762 3
2 97643 0 0 0.037034 3
2 32549 0 0 0.031281 4
クラスタリング情報の使用
クラスタリングのプロシージャはデータベースに格納されているため、同じデータベースに格納されている顧客データに対し、効率的にクラスタリングを実行できます。 顧客データが更新されるたびにプロシージャを実行し、更新されたクラスタリング情報を利用できます。
たとえば、クラスター 0 (非アクティブなグループ) の顧客にプロモーションメールを送るとします (本チュートリアルの第 3 部で 4 つのクラスターについて説明しています)。 以下のコードは、クラスター 0 の顧客のメール アドレスを選択します。
USE [tpcxbb_1gb]
--Get email addresses of customers in cluster 0 for a promotion campaign
SELECT customer.[c_email_address], customer.c_customer_sk
FROM dbo.customer
JOIN
[dbo].[customer_clusters] as c
ON c.Customer = customer.c_customer_sk
WHERE c.cluster = 0
c. cluster 値を変更して、他のクラスターの顧客のメール アドレスを返すことができます。
リソースをクリーンアップする
このチュートリアルの終了後は、tpcxbb_1gb データベースを削除してかまいません。
次のステップ
このチュートリアル シリーズのパート 4 で学習した内容は次のとおりです。
- モデルを生成するストアド プロシージャの作成
- SQL 機械学習でクラスタリングを実行する
- クラスタリング情報の使用
Machine Learning Services における R の使用について詳しくは、以下を参照してください。
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