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資料採礦基本教學課程

歡迎使用 Microsoft Analysis Services 基本資料採礦教學課程。 Microsoft SQL Server 提供了一種用來建立資料採礦模型及進行預測的整合式環境。 在本教學課程中,您將完成一個目標郵寄促銷活動案例,以運用機器學習方法來分析和預測客戶購買行為。 本教學課程示範如何使用三種最重要的資料採礦演算法:群集、決策樹和貝氏機率分類。 您也將學習如何使用採礦模型檢視器分析您找到的資料,以及使用 Microsoft SQL Server Analysis Services 所包含的資料採礦工具建立預測和精確度圖表。 所有範例都以虛構公司 Adventure Works Cycles 為例。

當您已能駕輕就熟地使用資料採礦工具後,建議您最好也完成中繼資料採礦教學課程 (Analysis Services - 資料採礦) 其課程示範如何使用預測、購物籃分析、時間序列、關聯模型、巢狀資料表和時序群集。

在此教學課程中,您是 Adventure Works Cycles 的員工,必須根據採購歷程記錄深入了解公司客戶,然後使用該歷程記錄資料進行預測並運用於行銷。 該公司尚未進行過資料採礦,所以您必須特別針對資料採礦建立新的資料庫,並設定數個資料採礦模型。

這個教學課程告訴您如何建立與使用幾種不同類型的機器學習方法。 您也將學習如何建立採礦模型的副本,並對輸入資料套用篩選以取得不同的結果。 而後,您可以使用增益圖比較這兩個模型的結果。 最後,您將使用鑽研功能從基礎採礦結構擷取其他資料。

Microsoft Analysis Services 資料採礦包括下列功能,可幫助您輕鬆開發和比較多個預測模型,然後對結果採取行動:

  • 鑑效組測試集 (Holdout Test Set):現在當您建立採礦結構時,可以將採礦結構中的資料分成定型集和測試集。 這可讓您在類似的資料集上測試模型,以及比較相關模型的精準度。

  • 採礦模型篩選 (Mining Model Filter):您現在可以將篩選附加至採礦模型,並在定型及測試期間都套用篩選。 這可讓您在不同的資料子集上輕鬆建立相關的模型。

  • 鑽研結構案例和結構資料行 (Drillthrough to Structure Cases and Structure Columns):現在您可以從採礦模型中的一般模式輕鬆移到資料來源中可作用的詳細資料。

這個教學課程分成下列課程:

第 1 課:準備 Analysis Services 資料庫 (基本資料採礦教學課程)

在這個課程中,您將學習如何建立新的 Analysis Services 資料庫、加入資料來源和資料來源檢視,以及準備資料採礦要用的新資料庫。

第 2 課:建立目標郵寄結構 (基本資料採礦教學課程)

在這一課,您將學習如何建立目標郵寄狀況中所能使用的採礦模型結構。

第 3 課:加入及處理模型

在這一課,您將學會如何將模型加入到結構中。 您建立的模型會使用下列演算法建立:

  • Microsoft 決策樹

  • Microsoft 群集

  • Microsoft 貝氏機率分類

第 4 課:探索目標郵寄模型 (基本資料採礦教學課程)

在這一課,您將學會如何使用檢視器探索及解譯各模型的發現。

第 5 課:測試模型 (基本資料採礦教學課程)

在這一課,您要建立其中一個目標郵寄模型的副本、加入採礦模型篩選以便將定型資料限制在特定一組客戶,然後評估模型的可用性。

第 6 課:建立及處理預測 (基本資料採礦教學課程)

在這基本資料採礦教學課程的最後一課,您將使用模型來預測哪些客戶最有可能購買自行車。 接著,您要鑽研基礎案例以取得連絡資訊。

請確定已安裝下列項目:

  • Microsoft SQL Server 2014

  • 多維度模式的 Microsoft SQL Server Analysis Services

  • AdventureWorksDW2012 資料庫。

為了加強安全性,範例資料庫不會隨著 SQL Server 一起安裝。若要安裝 Microsoft SQL Server 的正式資料庫,請造訪 Microsoft SQL Sample Databases 頁面,並選取 SQL Server 2014。

附註 附註

在逐步進行教學課程時,如果在文件檢視器工具列上加入 [下一個主題][上一個主題] 按鈕,就可以輕鬆地在步驟之間前後移動。 如需詳細資訊,請參閱<Adding Next and Previous Buttons to Help>。

社群新增項目

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