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建立目標郵寄採礦模型結構 (基本資料採礦教學課程)

建立目標郵寄狀況的第一個步驟是,利用 Business Intelligence Development Studio 中的資料採礦精靈來建立新的採礦結構和決策樹採礦模型。

在這一課,您將會根據 Microsoft 決策樹演算法來建立初始採礦結構。若要建立此結構,您會先選取資料表和檢視表,然後識別哪些資料行將用於定型,哪些資料行將用於測試。

若要建立目標郵寄案例的採礦結構

  1. 在 [方案總管] 中,以滑鼠右鍵按一下 [採礦結構],然後選取 [新增採礦結構],即可啟動資料採礦精靈。

  2. [歡迎使用資料採礦精靈] 頁面上,按 [下一步]

  3. [選取定義方法] 頁面上,確認已選取 [從現有的關聯式資料庫或資料倉儲],再按 [下一步]

  4. [建立資料採礦結構] 頁面的 [您要使用哪一種資料採礦技術?] 之下,選取 [Microsoft 決策樹]

    [!附註]

    如果出現找不到資料採礦演算法的警告,可能無法正確設定專案屬性。當專案嘗試從 Analysis Services 伺服器擷取資料採礦演算法的清單,而且找不到伺服器時,就會出現這個警告。根據預設,BI Development Studio 會使用 localhost 做為伺服器。如果您要使用不同的執行個體或具名執行個體,您必須變更專案屬性。如需詳細資訊,請參閱<建立 Analysis Services 專案 (基本資料採礦教學課程)>。

  5. [下一步]

  6. [選取資料來源檢視] 頁面的 [可用的資料來源檢視] 窗格內,選取 [目標郵寄]。您可以按一下 [瀏覽] 來檢視資料來源檢視中的資料表,再按一下 [關閉] 以返回精靈。

  7. [下一步]

  8. [指定資料表類型] 頁面上,選取 [vTargetMail] 之 [案例] 資料行中的核取方塊,再按 [下一步]。您之後將會使用 ProspectiveBuyer 資料表進行測試,現在請先忽略。

  9. [指定定型資料] 頁面上,您至少會為您的模型識別一個可預測資料行、一個索引鍵資料行和一個輸入資料行。選取 [BikeBuyer] 資料列中 [可預測] 資料行內的核取方塊。

    [!附註]

    請注意視窗底部的警告。您要等到至少選取一個 [輸入] 資料行和一個 [可預測] 資料行之後,才能夠瀏覽下一頁。

  10. 按一下 [建議] 開啟 [建議相關資料行] 對話方塊。

    每當您至少已經選取一個可預測屬性時,就會啟用 [建議] 按鈕。[建議相關資料行] 對話方塊會列出與可預測資料行關係最密切的資料行,並依照與可預測屬性的相互關聯來排列各個屬性。系統會自動選取具有重大相互關聯性的資料行 (信心大於 95%),使其包含在模型中。

    檢閱建議,然後按一下 [取消],忽略建議。

    [!附註]

    如果您按一下 [確定],所有列出的建議都會在精靈中標示為輸入資料行。如果您僅同意其中某些建議,就必須手動變更其值。

  11. 確認 [CustomerKey] 資料列中已選取 [索引鍵] 資料行內的核取方塊。

    [!附註]

    如果資料來源檢視中的來源資料表指出索引鍵,資料採礦精靈會自動選擇這個資料行來做為模型的索引鍵。

  12. 在以下資料列中選取 [輸入] 資料行內的核取方塊。您可以核取多個資料行,其方式是反白顯示某個資料格範圍並按下 CTRL 鍵,然後同時選取核取方塊。

    • Age

    • CommuteDistance

    • EnglishEducation

    • EnglishOccupation

    • Gender

    • GeographyKey

    • HouseOwnerFlag

    • MaritalStatus

    • NumberCarsOwned

    • NumberChildrenAtHome

    • Region

    • TotalChildren

    • YearlyIncome

  13. 在頁面上最左邊的資料行上,選取以下資料列中的核取方塊。

    • AddressLine1

    • AddressLine2

    • DateFirstPurchase

    • EmailAddress

    • FirstName

    • LastName

    請確定這些資料列只有在左邊的資料行中才有核取記號。這些資料行將會加入到您的結構中,但是不會併入模型中。但是在建立此模型之後,這些資料行將可用於鑽研和測試。如需有關鑽研的詳細資訊,請參閱<針對採礦模型和採礦結構使用鑽研 (Analysis Services - 資料採礦)>。

  14. [下一步]