Створення прогнозів, Комерція, Різне, статті

Тепер, після того як ви закінчили з моделями аналізу, можете перейти до створення DMX запитів, використовуючи Prediction Query Builder. Prediction Query Builder аналогічний Access Query Builder, де ви можете використовувати drag-and-drop для побудови запитів. Інструмент містить три вікна:



 
Рисунок 20 Prediction Query Builder – вид за замовчуванням.

Використовуючи вікна Design і Query, ви можете створювати і переглядати запити. Результати виконання відображаються на сторінці Result.


Створення запитів

Першим кроком при створенні запиту є вибір моделі аналізу і таблиці з вихідними даними.


Щоб вибрати модель і таблицю з вихідними даними

  1. У вікні Mining Model натисніть Select model.
    Відкриється діалогове вікно Select Mining Model. За замовчуванням вибрана перша модель в структурі.
  2. Прокрутіть по дереву до пункту Targeted Mailing та натисніть на нього.
  3. В поле Select Input Table (s) натисніть Select case table.
    Відкриється діалогове вікно Select Table.
  4. Спустіться по дереву до таблиці Prospect з data source AdventureWorksDW.

Після того, як ви вказали таблицю з вихідними даними, Prediction Query Builder створить зв’язку за замовчуванням між моделлю і таблицею, засновані на збігу імен стовпців, як показано на малюнку 21.


 
Рисунок 21 Відповідність стовпців на сторінці Mining Model Prediction.
Щоб побудувати запит на прогноз


  1. В поле Source, натисніть на комірку в першій порожній рядку, потім клацніть на Prospect table.
  2. В поле Field, поруч із записом, створеної на першому кроці, клікніть ProspectKey.
    При цьому додасться унікальний ідентифікатор до запиту, так що ви зможете визначити хто схильний або навпаки, не схильний до купівлі велосипеда.
  3. Натисніть на наступній клітинці у стовпці Source, потім клацніть на Targeted Mailing.
  4. В осередку Field, виберіть Bike Buyer.
    Таким чином, визначається, що для створення прогнозів буде використана модель Microsoft Clustering зі структури Targeted Mailing.
  5. Натисніть на наступній клітинці у стовпці Source, потім натисніть Prediction Function.
  6. Поруч з Prediction Function, в поле Field, натисніть PredictProbability.
    Функції прогнозування дають інформацію про те, про те як робиться прогноз. Функція PredictProbability надає інформацію про ймовірність правильного прогнозу. Ви можете визначити параметри функції в стовпці Criteria / Argument.
  7. В поле Criteria / Argument, наберіть [Targeted Mailing]. [Bike Buyer].
    Цією дією призначається цільової стовпець для функції PredictProbability.

Для більш детальної інформації про функції, зверніться до розділу “DMX Function Reference” в SQL Server Books Online.


На вашому екрані має відобразитися наступне (див. малюнок 22).


 
Рисунок 22 Prediction Query Builder на сторінці Mining Model Prediction.

Натиснувши на іконку в лівому верхньому кутку, можна переключитися в Query view і переглянути DMX код, створений Prediction Query Builder. Крім того, ви можете виконати запит, змінити і потім виконати його, проте змінений запит не відобразиться при переході назад в Design View.


Перегляд результатів

Ви можете виконати запит, натиснувши на стрілку поруч з іконкою лівому верхньому кутку сторінки, потім натисніть Result. На малюнку 23 показані результати запиту.


 
Малюнок 23 Сторінка результатів.

Стовпці ProspectKey, BikeBuyer і Expression відповідають відповідно ідентифікатору потенційних покупців, куплять чи вони велосипед (1 або 0) та ймовірності правильності прогнозу. Ви можете використовувати ці результати, щоб визначити, кому слід розіслати листи з пропозицією.


Кінець.

Схожі статті:


Сподобалася стаття? Ви можете залишити відгук або підписатися на RSS , щоб автоматично отримувати інформацію про нові статтях.

Коментарів поки що немає.

Ваш отзыв

Поділ на параграфи відбувається автоматично, адреса електронної пошти ніколи не буде опублікований, допустимий HTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

*

*