共用方式為


第 2 課:將採礦模型加入 Bike Buyer 採礦結構中

新增: 2005 年 12 月 5 日

在這一課,您將兩個採礦模型加入您在<第 1 課:建立自行車買主採礦結構>建立的 Bike Buyer 採礦結構中。這些採礦模型可讓您使用一個模型探索資料,使用另一個模型建立預測。

若要探索潛在客戶如何按其特性分類,您可以建立以<Microsoft 群集演算法>為基礎的採礦模型。在下一課,您將採索此演算法如何尋找共用類似特性的客戶叢集。例如,您會發現某些客戶很可能成為鄰居、使用自行車通勤,並具有類似的教育背景。您可以利用這些叢集,進一步瞭解不同客戶彼此的關係,並使用此資訊來建立一個以特定客戶群為目標的行銷策略。

為了預測潛在客戶是否有可能購買自行車,您將建立一個以<Microsoft 決策樹演算法>為基礎的採礦模型。此演算法會查看與每一位潛在客戶相關聯的資訊,並尋找在預測其是否會購買自行車時有用的特性。然後它會比較之前的自行車買主與新的潛在客戶的特性值,以判斷新的潛在客戶是否有可能購買自行車。

ALTER MINING STRUCTURE 陳述式

為了將採礦模型加入採礦結構中,您會使用 ALTER MINING STRUCTURE (DMX) 陳述式。陳述式中的程式碼可分成下列各部份:

  • 識別採礦結構
  • 命名採礦模型
  • 定義索引鍵資料行
  • 定義輸入資料行和可預測資料行
  • 識別演算法和參數變更

以下是 ALTER MINING MODEL 陳述式的一般範例:

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]
ADD MINING MODEL [<mining model name>]
(
    [<key column>],
    <mining model columns>,
) USING <algorithm name>( <algorithm parameters> )

程式碼的第一行識別將加入採礦模型中的現有採礦結構:

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

程式碼的下一行命名要加入採礦結構中的採礦模型:

ADD MINING MODEL [<mining model name>]

如需有關在 DMX 命名物件的資訊,請參閱<識別碼 (DMX)>。

接下來幾行的程式碼定義採礦結構中將由採礦模型使用的資料行:

[<key column>],
<mining model columns>

您只能使用已存在於採礦結構中的資料行,且清單中的第一個資料行必須是採礦結構中的索引鍵資料行。

程式碼的最後一行定義產生採礦模型的採礦演算法,以及您可以在演算法上設定的演算法參數:

) USING <algorithm name>( <algorithm parameters> )

如需有關您可調整之演算法參數的詳細資訊,請參閱<Microsoft 決策樹演算法>和<Microsoft 群集演算法>。

您可以使用下列語法來指定要用於預測之採礦模型中的資料行:

<mining model column> PREDICT

課程工作

您將在這一課執行下列工作:

  • 使用 Microsoft 決策樹演算法,將決策樹採礦模型加入 Bike Buyer 結構中
  • 使用 Microsoft 群集演算法,將群集採礦模型加入 Bike Buyer 結構中

將決策樹採礦模型加入結構中

第一步是加入以 Microsoft 決策樹演算法為基礎的採礦模型。

若要加入決策樹採礦模型

  1. [物件總管] 中,以滑鼠右鍵按一下 Analysis Services 的執行個體,指向 [新增查詢],然後按一下 [DMX]

    此時會開啟 [查詢編輯器] 且包含新的空白查詢。

  2. 將 ALTER MINING STRUCTURE 陳述式的一般範例複製到空白查詢中。

  3. 取代下列項目:

    <mining structure name> 
    

    成為:

    Bike Buyer
    
  4. 取代下列項目:

    <mining model name> 
    

    成為:

    Decision Tree
    
  5. 取代下列項目:

    <mining model columns>,
    

    成為:

    (
       [Customer Key],
       [Age],
       [Bike Buyer] PREDICT,
       [Commute Distance],
       [Education],
       [Gender],
       [House Owner Flag],
       [Marital Status],
       [Number Cars Owned],
       [Number Children At Home],
       [Occupation],
       [Region],
       [Total Children],
       [Yearly Income]
    

    在此案例中,[Bike Buyer] 資料行已指定為 PREDICT 資料行。

  6. 取代下列項目:

    USING <algorithm name>( <algorithm parameters> ) 
    

    成為:

    Using Microsoft_Decision_Trees
    WITH DRILLTHROUGH
    

    WITH DRILLTHROUGH 陳述式可讓您探索用來建立採礦模型的案例。

    現在,產生的陳述式應該如下所示:

    ALTER MINING STRUCTURE [Bike Buyer]
    ADD MINING MODEL [Decision Tree]
    (
       [Customer Key],
       [Age],
       [Bike Buyer] PREDICT,
       [Commute Distance],
       [Education],
       [Gender],
       [House Owner Flag],
       [Marital Status],
       [Number Cars Owned],
       [Number Children At Home],
       [Occupation],
       [Region],
       [Total Children],
       [Yearly Income]
    ) USING Microsoft_Decision_Trees
    WITH DRILLTHROUGH
    
  7. 按一下 [檔案] 功能表上的 [將 DMXQuery1.dmx 另存為]

  8. [另存新檔] 對話方塊中,瀏覽至適當的資料夾,並將檔案命名為 DT_Model.dmx

  9. 在工具列上按一下 [執行] 按鈕。

將群集採礦模型加入結構中

然後將採礦模型加入以 Microsoft 群組演算法為基礎的 Bike Buyer 採礦結構中。因為群集採礦模型將使用採礦結構中定義的所有資料行,所以您可以利用捷徑,以省略採礦資料行之定義的方式,將此模型加入結構中。

若要加入群集採礦模型

  1. [物件總管] 中,以滑鼠右鍵按一下 Analysis Services 的執行個體,指向 [新增查詢],然後按一下 [DMX]

    此時會開啟 [查詢編輯器] 且包含新的空白查詢。

  2. 將 ALTER MINING STRUCTURE 陳述式的一般範例複製到空白查詢中。

  3. 取代下列項目:

    <mining structure name> 
    

    成為:

    Bike Buyer
    
  4. 取代下列項目:

    <mining model> 
    

    成為:

    Clustering Model
    
  5. 刪除下面這一行:

    (
        [<key column>],
        <mining model columns>,
    )
    
  6. 取代下列項目:

    USING <algorithm name>( <algorithm parameters> )
    

    成為:

    Using Microsoft_Clustering
    

    現在,完整的陳述式應該如下所示:

    ALTER MINING STRUCTURE [Bike Buyer]
    ADD MINING MODEL [Clustering]
    USING Microsoft_Clustering 
    
  7. 按一下 [檔案] 功能表上的 [將 DMXQuery1.dmx 另存為]

  8. [另存新檔] 對話方塊中,瀏覽至適當的資料夾,並將檔案命名為 Clustering_Model.dmx

  9. 在工具列上按一下 [執行] 按鈕。

在下一課,您將處理模型和採礦結構。

下一課

第 3 課:處理自行車買主採礦結構