Руководство по Python. Развертывание модели для классификации клиентов с помощью машинного обучения SQL

Мақала
04/17/2023

Область применения: SQL Server 2017 (14.x) и более поздних версий Управляемый экземпляр SQL Azure

В четвертой и заключительной части этого цикла учебников вы развернете модель кластеризации, разработанную в Python, в базе данных с помощью Служб машинного обучения SQL Server или в Кластерах больших данных.

В четвертой и заключительной части этой серии руководств будет выполняться развертывание модели кластеризации, разработанной в Python, в базе данных с помощью Служб машинного обучения SQL Server.

Для выполнения кластеризации на регулярной основе по мере регистрации новых клиентов необходимо иметь возможность вызывать скрипт Python из любого приложения. Для этого можно развернуть сценарий Python в базе данных, поместив его в хранимую процедуру SQL. Так как модель выполняется в базе данных, ее можно легко обучать на данных, хранящихся в базе данных.

В этом разделе вы переместите только что созданный код Python на сервер и развернете кластеризацию.

В этой статье вы узнаете, как выполнять следующие задачи.

Создание хранимой процедуры, которая формирует модель
Выполнение кластеризации на сервере
Использование сведений кластеризации

В первой части были установлены необходимые компоненты и восстановлена демонстрационная база данных.

Во второй части вы узнали, как подготовить данные из базы данных для выполнения кластеризации.

В третьей части вы узнали, как создать и обучить модель кластеризации на основе k-средних в Python.

Необходимые компоненты

В четвертой части этого учебника предполагается, что вы уже выполнили предварительные требования из первой части, а также действия, указанные во второй и третьей частях.

Создание хранимой процедуры, которая формирует модель

Чтобы создать хранимую процедуру, выполните следующий скрипт T-SQL. Эта процедура восстанавливает шаги, которые вы разработали в первой и второй частях этой серии руководств:

классификация клиентов на основе журнала покупок и возвратов;
создание четырех кластеров клиентов с помощью алгоритма k-средних.

USE [tpcxbb_1gb]
GO

DROP procedure IF EXISTS [dbo].[py_generate_customer_return_clusters];
GO

CREATE procedure [dbo].[py_generate_customer_return_clusters]
AS

BEGIN
    DECLARE

-- Input query to generate the purchase history & return metrics
     @input_query NVARCHAR(MAX) = N'
SELECT
  ss_customer_sk AS customer,
  CAST( (ROUND(COALESCE(returns_count / NULLIF(1.0*orders_count, 0), 0), 7) ) AS FLOAT) AS orderRatio,
  CAST( (ROUND(COALESCE(returns_items / NULLIF(1.0*orders_items, 0), 0), 7) ) AS FLOAT) AS itemsRatio,
  CAST( (ROUND(COALESCE(returns_money / NULLIF(1.0*orders_money, 0), 0), 7) ) AS FLOAT) AS monetaryRatio,
  CAST( (COALESCE(returns_count, 0)) AS FLOAT) 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
 '

EXEC sp_execute_external_script
      @language = N'Python'
    , @script = N'

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

#get data from input query
customer_data = my_input_data

#We concluded in step 2 in the tutorial that 4 would be a good number of clusters
n_clusters = 4

#Perform clustering
est = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=111).fit(customer_data[["orderRatio","itemsRatio","monetaryRatio","frequency"]])
clusters = est.labels_
customer_data["cluster"] = clusters

OutputDataSet = customer_data
'
    , @input_data_1 = @input_query
    , @input_data_1_name = N'my_input_data'
             with result sets (("Customer" int, "orderRatio" float,"itemsRatio" float,"monetaryRatio" float,"frequency" float,"cluster" float));
END;
GO

Выполнение кластеризации

Теперь, когда хранимая процедура создана, запустите следующий скрипт, чтобы выполнить кластеризацию с помощью этой процедуры.

--Create a table to store the predictions in

DROP TABLE IF EXISTS [dbo].[py_customer_clusters];
GO

CREATE TABLE [dbo].[py_customer_clusters] (
    [Customer] [bigint] NULL
  , [OrderRatio] [float] NULL
  , [itemsRatio] [float] NULL
  , [monetaryRatio] [float] NULL
  , [frequency] [float] NULL
  , [cluster] [int] NULL
  ,
    ) ON [PRIMARY]
GO

--Execute the clustering and insert results into table
INSERT INTO py_customer_clusters
EXEC [dbo].[py_generate_customer_return_clusters];

-- Select contents of the table to verify it works
SELECT * FROM py_customer_clusters;

Использование сведений кластеризации

Так как процедура кластеризации сохранена в базе данных, она может эффективно выполнять кластеризацию для данных клиента, хранящихся в той же базе данных. Эту процедуру можно выполнять при каждом обновлении данных клиента и использовать обновленные сведения кластеризации.

Предположим, требуется отправить рекламное сообщение электронной почты клиентам в кластере 0, неактивной группе (описание четырех кластеров см. в третьей части этого учебника). Следующий код выбирает адреса электронной почты клиентов в кластере 0.

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].[py_customer_clusters] as c
  ON c.Customer = customer.c_customer_sk
  WHERE c.cluster = 0

Чтобы получить адреса электронной почты клиентов в других кластерах, можно изменить значение c.cluster.

Очистка ресурсов

Если вы не собираетесь продолжать работу с этим учебником, можно удалить базу данных tpcxbb_1gb.

Следующие шаги

В четвертой части этого учебника вы выполнили следующие действия.

Создание хранимой процедуры, которая формирует модель
Выполнение кластеризации на сервере
Использование сведений кластеризации

Дополнительные сведения об использовании Python в машинном обучении SQL:

Бөлісу құралы: