시퀀스 클러스터링 모델을 탐색하면서 지역 또는 소득과 같은 다른 특성이 모델에 강력한 영향을 미친다는 것을 알게 되었습니다. 따라서 시퀀스를 더 잘 이해하려면 관련 시퀀스 클러스터링 모델을 만들고 고객 인구 통계와 관련된 특성을 제거합니다.
이 작업에서는 지역 시퀀스 클러스터링 모델의 복사본을 만든 다음, 시퀀스와 직접 관련되지 않은 열을 모델에서 제거합니다.
새 모델에는 기반이 되는 마이닝 모델과 동일한 열이 모두 포함됩니다. 그러나 마이닝 구조에서 열을 제거할 필요는 없습니다. 새 마이닝 모델에서 열을 무시하도록 지정하기만 하면 됩니다.
시퀀스 클러스터링 모델의 복사본을 만들려면
SSDT(SQL Server Data Tools)의 데이터 마이닝 디자이너에서 마이닝 모델 탭을 클릭합니다.
복사할 모델을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 마이닝 모델을 선택합니다.
새 마이닝 모델 대화 상자에서 모델 이름을 입력하고 Microsoft
Sequence Clustering를 선택합니다.이 자습서에서는 이름을
Sequence Clustering입력합니다.OK를 클릭합니다.
마이닝 모델에서 열을 제거하려면
마이닝 모델 탭의 시퀀스 클러스터링이라는 새 모델에 대한 열에서 소득 그룹 특성의 행을 클릭하고 무시를 선택합니다.
특성 지역에 대해 이 단계를 반복 합니다.
테이블 이름 v Assoc Seq Line Items 옆에 있는 더하기 기호를 클릭하여 테이블을 확장하고 중첩된 테이블에서 열을 봅니다.
새 모델에는 다음 열만 있어야 합니다.
주문 번호 키
줄 번호 키
모델 예측
새 시퀀스 클러스터링 모델을 처리하려면
마이닝 모델 탭에서 명명
Sequence Clustering된 새 모델을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 프로세스 모델을 선택합니다.새로운 간소화된 마이닝 모델은 이미 처리된 구조를 기반으로 하므로 구조를 다시 처리할 필요가 없습니다. 새 마이닝 모델만 처리할 수 있습니다.
예(Yes)를 클릭하여 업데이트된 데이터 마이닝 프로젝트를 서버에 배포합니다.
프로세스 마이닝 모델 대화 상자에서 실행을 클릭합니다.
닫기를 클릭하여 프로세스 진행률 대화 상자를 닫은 다음 프로세스 마이닝 모델 대화 상자에서 닫기를 다시 클릭합니다.
수업의 다음 과제
시퀀스 클러스터링 모델에서 예측 만들기(중간 데이터 마이닝 자습서)