歡迎使用 Microsoft Analysis Services 基本數據採礦教學課程。 Microsoft SQL Server 提供整合式環境來建立數據採礦模型並進行預測。 在本教學課程中，您將完成目標郵件行銷活動的案例，其中您會使用機器學習來分析和預測客戶購買行為。 本教學課程示範如何使用三種最重要的數據採礦演算法：叢集、判定樹和貝氏機率分類。 您也將瞭解如何使用採礦模型查看器來分析您的結果，以及使用 Microsoft SQL Server Analysis Services 中包含的數據採礦工具建立預測和精確度圖表。 虛構的公司 Adventure Works Cycles 會用於所有範例。
當您熟悉使用數據採礦工具時，建議您也完成元數據採礦教學課程（Analysis Services - 數據採礦）。 這些課程示範如何使用預測、購物籃分析、時間序列、關聯模型、巢狀數據表和時序群集。
教學課程案例
在本教學課程中，您是 Adventure Works Cycles 的員工，其負責根據歷史購買深入瞭解公司的客戶，然後使用該歷程記錄數據進行可用於營銷的預測。 公司以前從未進行過數據採礦，因此您必須特別為數據採礦建立新的資料庫，並設定數個數據採礦模型。
學習內容
本教學課程會教導您如何建立和使用數種不同類型的機器學習方法。 您也將瞭解如何建立採礦模型的複本，並將篩選套用至輸入數據以取得不同的結果。 之後，您可以使用增益圖來比較這兩個模型的結果。 最後，您將使用鑽研從基礎採礦結構擷取其他數據。
Microsoft Analysis Services 數據採礦包含下列功能，可協助您輕鬆地開發和比較多個預測模型，然後對結果採取動作：
Holdout 測試集 -當您建立採礦結構時，您現在可以將採礦結構中的數據分割成定型和測試集。 這可讓您在類似的數據集上測試模型，並比較相關模型的精確度。
採礦模型篩選 -您現在可以將篩選附加至採礦模型，並在定型和測試期間套用篩選。 這可讓您輕鬆地在不同的數據子集上建置相關的模型。
鑽取至結構案例與結構資料欄 - 您現在可以輕鬆地從採礦模型中的一般模式移至資料來源中可付諸行動的詳細資料。
本教學課程分為下列課程：
第 1 課：準備 Analysis Services 資料庫 （基本數據採礦教學課程）
在這一課，您將瞭解如何建立新的 Analysis Services 資料庫、新增數據源和數據源檢視，以及準備要與數據採礦搭配使用的新資料庫。
第 2 課：建置目標郵寄結構 （基本數據採礦教學課程）
在這一課，您將瞭解如何建立採礦模型結構，以作為目標郵寄案例的一部分。
第3課：新增和處理模型
在這一課，您將瞭解如何將模型新增至 結構。 您所建立的模型是使用下列演算法所建置：
Microsoft判定樹
Microsoft叢集
Microsoft樸素貝葉斯
第 4 課：探索目標郵寄模型 （基本數據採礦教學課程）
在這一課，您將瞭解如何使用檢視者來探索和解譯每個模型的結果。
第 5 課：測試模型 （基本數據採礦教學課程）
在這一課中，您會複製一個特定的目標郵寄模型，並且新增資料挖掘模型篩選條件，以將訓練數據限制在特定的客戶群組，然後評估模型的可行性。
第 6 課：建立和使用預測 （基本數據採礦教學課程）
在基本數據採礦教學課程的最後一課，您會使用模型來預測哪些客戶最有可能購買自行車。 接著，您可以深入調查相關案例，以取得連絡資訊。
需求
請確定已安裝下列項目：
Microsoft SQL Server 2014
Microsoft SQL Server Analysis Services，以多維度模式运行
AdventureWorksDW2012 資料庫。
為了增強安全性，範例資料庫不會隨 SQL Server 一起安裝。 若要安裝 Microsoft SQL Server 的官方資料庫，請流覽 [Microsoft SQL 範例資料庫 ] 頁面，然後選取 [SQL Server 2014]。
備註
當您完成教學課程時，如果您將 [下一個主題 ] 和 [上一個 主題 ] 按鈕新增至檔查看器工具列，您可能會發現在步驟之間來回移動會比較容易。
另請參閱
數據採礦解決方案
資料挖掘模型任務和操作指導
使用 DMX 建立和查詢數據採礦模型：教學課程 （Analysis Services - 數據採礦）