Lekcja 4: Poznawanie skierowanych modele wysyłkowego (podstawowe wyszukiwanie danych samouczek)
Po przetworzeniu modeli w projekcie, można je w Eksploruj Business Intelligence Development Studio Aby znaleźć interesujące trendów. Ponieważ wyniki wyszukiwania modele są złożone i może być trudne do zrozumienia w formacie raw, wizualnie wykrywaniu danych jest często najłatwiejszym sposobem zrozumieć zasady i relacji, które algorytmy zostały wykryte w danych.Poznawanie również pomaga zrozumieć działanie modelu i odkryć, który model sprawdza się najlepiej przed wdrożeniem go.
Każdy model utworzony na liście Podgląd górnictwie modelu kartę w Konstruktorze wyszukiwanie danych.Każdy algorytm, który został użyty do utworzenia modelu Analysis Services Zwraca wynik innego typu. Therefore, Analysis Services provides a separate viewer for each algorithm.Analysis Services also provides a generic viewer that works for all model types.Rodzajowy przeglądarka drzewa zawartości Wyświetla modelu szczegółowe informacje zawartości może się różnić w zależności od algorytmu, który został użyty.Aby uzyskać więcej informacji zobaczWyświetlanie szczegółowe informacje o modelu z podglądem drzewa zawartości rodzajowa firmy Microsoft.
W tej lekcji będzie wyglądał na tych samych danych, korzystając z trzech modelach.Każdy typ modelu opiera się na inny algorytm i zapewnia różnych danych do danych.Model algorytm informuje o czynniki wpływające na zakup rowerów.Model klastrowanie grupy klientów przez atrybuty, które obejmują ich rowerów, kupowanie zachowanie i innych wybranych atrybutów.Model Naive Bayes umożliwia Eksploruj relacji między różnymi atrybutami.Na koniec ogólna zawartość podglądu drzewa ujawnia struktury modelu i zawiera szczegóły bogatszy, łącznie z formułami, desenie, które zostały wyodrębnione i liczba przypadków, w klastrze lub określonego drzewa.
Kliknij poniższe tematy przeszukiwać przeglądarki model wyszukiwania.
Pierwsze zadanie w lekcji
Poznawanie modelu drzewo decyzyjne (podstawowe wyszukiwanie danych samouczek)