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Die Marketingabteilung von Adventure Works Cycles möchte den Umsatz steigern, indem bestimmte Kunden für eine Mailingkampagne bestimmt werden. Die Datenbank des Unternehmens enthält eine Liste der früheren Kunden und eine Liste potenzieller neuer Kunden. Durch die Untersuchung der Attribute früherer Kunden hofft das Unternehmen, Muster zu ermitteln, die sie dann auf potenzielle Kunden anwenden können. So können sie beispielsweise frühere Trends verwenden, um vorherzusagen, welche potenziellen Kunden ein Fahrrad von Adventure Works Cycles kaufen oder Kundensegmente für zukünftige Marketingkampagnen erstellen.
In dieser Lektion verwenden Sie den Data Mining-Assistenten , um die zielorientierte Mailingstruktur zu erstellen. Nachdem Sie die Aufgaben in dieser Lektion abgeschlossen haben, haben Sie eine Miningstruktur mit einem einzigen Modell. Da es viele Schritte und wichtige Konzepte zum Erstellen einer Struktur gibt, haben wir diesen Prozess in die folgenden drei Aufgaben unterteilt:
Erstellen einer Targeted Mailing Mining-Modellstruktur (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)
Angeben des Datentyps und des Inhaltstyps (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)
Angeben eines Testdatensatzes für die Struktur (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)
Erste Aufgabe in Lektion
Erstellen einer gezielten Mailing-Mining-Modellstruktur (Grundlegendes Data-Mining-Tutorial)
Vorherige Lektion
Lektion 1: Vorbereiten der Analysis Services-Datenbank (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)
Nächste Lektion
Lektion 3: Hinzufügen und Verarbeiten von Modellen
Siehe auch
Erstellen der Data Mining-Struktur (Data Mining-Assistent)
Erstellen einer relationalen Miningstruktur