第 3 課：建立購物籃狀況 (中繼資料採礦教學課程)
適用於： SQL Server 2016 Preview
行銷部門 Adventure Works Cycles 想改進公司網站，才能升級交叉銷售。 在更新網站時，他們想要能夠根據客戶線上購物籃中的其他產品來預測客戶可能會想購買的產品。 行銷部門也想要更了解客戶的購買行為，讓他們可以設計網站，將客戶想要同時購買的項目放在一起。 他們了解到資料採礦對於此種類型的 「購物籃分析」 (Market Basket Analysis) 特別實用，要求您開發資料採礦模型。
當您完成本課程的工作時，將會有一個顯示客戶交易歷程記錄中之產品群組的採礦模型。 而且，您可以使用這個採礦模型來預測客戶可能購買的其他產品。
若要完成的工作，在這一課，您將使用您在第一課中建立方案和資料來源 中繼資料採礦教學課程 & #40。Analysis Services-資料採礦 )。 您將加入包含客戶相關資料表 (包括客戶購買記錄的巢狀資料表) 的資料來源檢視，以修改這個方案。 接著，您將建立一個採礦模型，使用適用於購物籃狀況的 Microsoft 關聯規則演算法。
這個課程包含下列主題：
本課程的下一項工作
加入具有巢狀資料表的資料來源檢視 #40; 中繼資料採礦教學課程 )
所有課程
第 1 課︰ 建立中繼資料採礦方案 #40; 中繼資料採礦教學課程 )
第 2 課︰ 建立預測狀況 #40; 中繼資料採礦教學課程 )
第 3 課：購物籃案例 (中繼資料採礦教學課程)
第 4 課︰ 建立時序群集案例 #40; 中繼資料採礦教學課程 )
第五課：建立類神經網路和羅吉斯迴歸模型 (中繼資料採礦教學課程)
另請參閱
資料採礦基本教學課程
第 2 課︰ 建立預測狀況 #40; 中繼資料採礦教學課程 )
第 4 課︰ 建立時序群集案例 #40; 中繼資料採礦教學課程 )