Lección 3: Agregar y procesar modelos

La estructura de minería de datos que creó en la lección anterior contiene un único modelo de minería de datos basado en el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft. Puede usar este modelo para identificar a los clientes para la campaña postal dirigida. Sin embargo, para asegurarse de que el análisis es exhaustivo, es una práctica habitual crear modelos relacionados con distintos algoritmos y comparar sus resultados. De este modo, también puede obtener información diferente. Por lo tanto, creará dos modelos adicionales y, a continuación, procesará e implementará los modelos.

En esta lección, vas a crear un conjunto de modelos de minería que sugerirán a los clientes más probables a partir de una lista de clientes potenciales.

Para completar las tareas de esta lección, usará el algoritmo de agrupación en clústeres de Microsoft y el algoritmo Bayes naive de Microsoft.

Esta lección contiene las siguientes tareas:

Agregar nuevos modelos a la estructura de correo dirigida (Tutorial básico de minería de datos)

Modelos de procesamiento en la estructura de distribución de correo dirigida (Tutorial básico de minería de datos)

Primera tarea de la lección

Agregar nuevos modelos a la estructura de correo dirigida (Tutorial básico de minería de datos)

Lección anterior

Lección 2: Crear una estructura de correo dirigida (Tutorial básico de minería de datos)

Lección siguiente

Lección 4: Exploración de los modelos de correo dirigidos (Tutorial básico de minería de datos)

Véase también

Agregar modelos de minería de datos a una estructura (Analysis Services - Minería de datos)