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Erstellen einer Targeted Mailing Mining-Modellstruktur (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)

Der erste Schritt beim Erstellen eines zielgerichteten Mailingszenarios besteht darin, den Data Mining-Assistenten in SQL Server Data Tools (SSDT) zu verwenden, um eine neue Miningstruktur und ein neues Entscheidungsbaum-Miningmodell zu erstellen.

Bei dieser Aufgabe richten Sie eine neue Miningstruktur ein und fügen ein erstes Miningmodell basierend auf dem Microsoft Decision Trees-Algorithmus hinzu. Um die Struktur zu erstellen, wählen Sie zuerst Tabellen und Ansichten aus und identifizieren dann, welche Spalten für Schulungen und welche für Tests verwendet werden sollen.

So erstellen Sie eine Miningstruktur für das zielgerichtete Mailing-Szenario

  1. Klicken Sie im Projektmappen-Explorer mit der rechten Maustaste auf "Miningstrukturen ", und wählen Sie "Neue Miningstruktur " aus, um den Data Mining-Assistenten zu starten.

  2. Klicken Sie auf der Seite "Willkommen beim Data Mining-Assistenten " auf "Weiter".

  3. Überprüfen Sie auf der Seite "Definitionsmethode auswählen", ob aus einer vorhandenen relationalen Datenbank oder einem vorhandenen Data Warehouse ausgewählt ist, und klicken Sie dann auf "Weiter".

  4. Wählen Sie auf der Seite " Data Mining-Struktur erstellen " unter "Welche Data Mining-Technik möchten Sie verwenden?"die Option "Microsoft Decision Trees" aus.

    Hinweis

    Wenn Sie eine Warnung erhalten, dass keine Data Mining-Algorithmen gefunden werden können, sind die Projekteigenschaften möglicherweise nicht ordnungsgemäß konfiguriert. Diese Warnung tritt auf, wenn das Projekt versucht, eine Liste von Data Mining-Algorithmen vom Analysis Services-Server abzurufen und den Server nicht finden kann. Standardmäßig verwendet SQL Server Data Tools localhost als Server. Wenn Sie eine andere Instanz oder eine benannte Instanz verwenden, müssen Sie die Projekteigenschaften ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen eines Analysis Services-Projekts (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm).

  5. Klicke auf Weiter.

  6. Wählen Sie auf der Seite " Datenquellenansicht auswählen " im Bereich "Verfügbare Datenquellenansicht " die Option "Gezielte Sendung" aus. Sie können auf "Durchsuchen" klicken, um die Tabellen in der Datenquellenansicht anzuzeigen, und dann auf "Schließen" klicken, um zum Assistenten zurückzukehren.

  7. Klicke auf Weiter.

  8. Aktivieren Sie auf der Seite " Tabellentypen angeben " das Kontrollkästchen in der Spalte " Fall " für vTargetMail, um es als Falltabelle zu verwenden, und klicken Sie dann auf "Weiter". Sie verwenden die Tabelle "ProspectiveBuyer" später zum Testen, aber ignorieren Sie sie vorerst.

  9. Auf der Seite " Schulungsdaten angeben " identifizieren Sie mindestens eine vorhersagbare Spalte, eine Schlüsselspalte und eine Eingabespalte für Ihr Modell. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen in der Spalte "Vorhersagbar" in der Zeile "BikeBuyer ".

    Hinweis

    Beachten Sie die Warnung am unteren Rand des Fensters. Sie können erst zur nächsten Seite navigieren, wenn Sie mindestens eine Eingabe- und eine vorhersagbare Spalte auswählen.

  10. Klicken Sie auf "Vorschlag ", um das Dialogfeld " Verwandte Spalten vorschlagen " zu öffnen.

    Die Schaltfläche " Vorschlag " ist aktiviert, wenn mindestens ein vorhersagbares Attribut ausgewählt wurde. Das Dialogfeld " Verwandte Spalten vorschlagen " listet die Spalten auf, die am ehesten mit der vorhersagbaren Spalte verknüpft sind, und sortiert die Attribute anhand ihrer Korrelation mit dem vorhersagbaren Attribut. Spalten mit einer signifikanten Korrelation (Konfidenz größer als 95%) werden automatisch ausgewählt, um in das Modell aufgenommen zu werden.

    Überprüfen Sie die Vorschläge, und klicken Sie dann auf 'Abbrechen', um die Vorschläge zu ignorieren.

    Hinweis

    Wenn Sie auf "OK" klicken, werden alle aufgelisteten Vorschläge als Eingabespalten im Assistenten markiert. Wenn Sie nur mit einigen vorschlägen einverstanden sind, müssen Sie die Werte manuell ändern.

  11. Stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen in der Spalte "Schlüssel " in der Zeile "CustomerKey " aktiviert ist.

    Hinweis

    Wenn die Quelltabelle aus der Datenquellenansicht einen Schlüssel angibt, wählt der Data Mining-Assistent diese Spalte automatisch als Schlüssel für das Modell aus.

  12. Aktivieren Sie die Kontrollkästchen in der Eingabespalte in den folgenden Zeilen. Sie können mehrere Spalten auswählen, indem Sie einen Zellbereich markieren und währenddessen Strg drücken und ein Kontrollkästchen anklicken.

    • Alter

    • Pendlerdistance

    • EnglischBildung

    • Englische Besetzung

    • Geschlecht

    • GeographyKey

    • HouseOwnerFlag

    • Ehestatus

    • NumberCarsOwned

    • AnzahlKinderZuhause

    • Region

    • TotalChildren

    • YearlyIncome

  13. Wählen Sie in der äußersten linken Spalte der Seite die Kontrollkästchen in den folgenden Zeilen aus.

    • AddressLine1

    • AddressLine2

    • Erstkaufsdatum

    • EmailAddress

    • Vorname

    • Nachname

    Stellen Sie sicher, dass diese Zeilen nur in der linken Spalte Häkchen haben. Diese Spalten werden Ihrer Struktur hinzugefügt, werden jedoch nicht in das Modell einbezogen. Nachdem das Modell erstellt wurde, stehen sie jedoch für Drillthrough und Tests zur Verfügung. Weitere Informationen zu Drillthrough finden Sie unter Drillthrough Queries (Data Mining)

  14. Klicke auf Weiter.

Nächste Aufgabe in der Lektion

Angeben des Datentyps und des Inhaltstyps (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)

Siehe auch

Angeben von Tabellentypen (Data Mining-Assistent)
Datenanalyse-Designer
Microsoft Decision Trees-Algorithmus

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