Курс по интеллектуальному анализу данных (Data Mining) с использованием платформы MS SQL 2005 . Чаcть 4

Источник: businessdataanalytics

Создание прогнозов

Теперь, после того как вы закончили с моделями анализа, можете перейти к созданию DMX запросов, используя Prediction Query Builder. Prediction Query Builder аналогичен Access Query Builder, где вы можете использовать drag-and-drop для построения запросов. Инструмент содержит три окна:

  • Design
  • Query
  • Result

 

Рисунок 20 Prediction Query Builder - вид по умолчанию.

Используя окна Design и Query, вы можете создавать и просматривать запросы. Результаты выполнения отображаются на странице Result.

Создание запросов

Первым шагом при создании запроса является выбор модели анализа и таблицы с исходными данными.

Чтобы выбрать модель и таблицу с исходными данными
  1. В окне Mining Model нажмите Select model.
    Откроется диалоговое окно Select Mining Model. По умолчанию выбрана первая модель в структуре.
  2. Переместитесь по дереву к пункту Targeted Mailing и нажмите на него.
  3. В поле Select Input Table(s) нажмите Select case table.
    Откроется диалоговое окно Select Table.
  4. Спуститесь по дереву к таблице Prospect из data source AdventureWorksDW.

После того, как вы указали таблицу с исходными данными, Prediction Query Builder создаст связи по умолчанию между моделью и таблицей, основанные на совпадении имён столбцов, как показано на рисунке 21.

 

Рисунок 21 Соответствие столбцов на странице Mining Model Prediction.
Чтобы построить запрос на прогноз
  1. В поле Source, нажмите на ячейку в первой пустой строке, затем кликните на Prospect table.
  2. В поле Field, рядом с записью, созданной на первом шаге, кликните ProspectKey.
    При этом добавится уникальный идентификатор к запросу, так что вы сможете определить кто склонен или наоборот, несклонен к покупке велосипеда.
  3. Нажмите на следующей ячейке в столбце Source, затем кликните на Targeted Mailing.
  4. В ячейке Field, выберите Bike Buyer.
    Таким образом, определяется, что для создания прогнозов будет использована модель Microsoft Clustering из структуры Targeted Mailing.
  5. Нажмите на следующей ячейке в столбце Source, затем нажмите Prediction Function.
  6. Рядом с Prediction Function, в поле Field, нажмите PredictProbability.
    Функции прогнозирования дают информацию о том, о том как делается прогноз. Функция PredictProbability предоставляет информацию о вероятности правильного прогноза. Вы можете определить параметры функции в столбце Criteria/Argument.
  7. В поле Criteria/Argument, наберите [Targeted Mailing].[Bike Buyer].
    Этим действием назначается целевой столбец для функции PredictProbability.

Для более подробной информации о функциях, обратитесь к разделу " DMX Function Reference " в SQL Server Books Online.

На вашем экране должно отобразиться следующее (см. рисунок 22).

 

Рисунок 22 Prediction Query Builder на странице Mining Model Prediction.

Нажав на иконку в левом верхнем углу, можно переключиться в Query view и просмотреть DMX код, созданный Prediction Query Builder. Кроме того, вы можете исполнить запрос, изменить и затем исполнить его, однако изменённый запрос не отобразится при переходе назад в Design View.

Просмотр результатов

Вы можете исполнить запрос, нажав на стрелку рядом с иконкой левом верхнем углу страницы, затем нажмите Result. На рисунке 23 показаны результаты запроса.

 

Рисунок 23 Страница результатов.

Столбцы ProspectKey, BikeBuyer и Expression отвечают соответственно идентификатору потенциальных покупателей, купят ли они велосипед (1 или 0) и вероятности правильности прогноза. Вы можете использовать эти результаты, чтобы определить, кому следует разослать письма с предложением.

Конец.


Страница сайта http://test.interface.ru
Оригинал находится по адресу http://test.interface.ru/home.asp?artId=21296