Lição 4: Explorando os modelos de mala direta (Tutorial de mineração de dados básico)
Depois que os modelos do seu projeto forem processados, você poderá explorá-los para procurar por tendências interessantes. Como os resultados dos modelos de mineração são complexos e de difícil entendimento quando em um formato bruto, muitas vezes a verificação visual dos dados é a maneira mais fácil de interpretar as regras e as relações que os algoritmos identificaram nos dados. A exploração também ajuda você a compreender o comportamento do modelo e a descobrir que modelo tem o melhor desempenho antes de implantá-lo.
Quando você usa o SSDT (SQL Server Data Tools) para explorar seus modelos, cada modelo criado é listado na guia Visualizador do Modelo de Mineração no Designer de Mineração de Dados. Você pode usar os visualizadores para explorar os modelos. Estes visualizadores também estão disponíveis no SQL Server Management Studio.
Cada algoritmo usado para criar um modelo no Analysis Services retorna um tipo diferente de resultado. Portanto, o Analysis Services fornece um visualizador separado para cada algoritmo. O Analysis Services também fornece um visualizador genérico que funciona para todos os tipos de modelo. O Visualizador de Árvore de Conteúdo Genérica exibe conteúdo detalhado do modo. O conteúdo do modelo varia, dependendo do algoritmo que foi usado. Para obter mais informações, consulte Procurar um modelo usando o Visualizador de Árvore de Conteúdo Genérica da Microsoft.
Nesta lição, você examinará os mesmos dados usando seus três modelos. Cada tipo de modelo se baseia em um algoritmo diferente e oferece ideias diferentes sobre os dados. O modelo Árvore de Decisão mostra os fatores que influenciam a compra de uma bicicleta. O modelo Clustering agrupa seus clientes por atributos que incluem seu comportamento na compra de bicicletas e outros atributos selecionados. O modelo Naive Baynes permite que você explore o relacionamento entre os atributos diferentes. Por fim, o Visualizador de Árvore de Conteúdo Genérica revela a estrutura do modelo e oferece maiores detalhes, incluindo fórmulas, padrões extraídos e uma contagem de casos em um cluster ou em uma árvore em particular.
Clique nos tópicos a seguir para explorar as exibições do modelo de mineração.
Explorando o modelo de árvore de decisão (Tutorial de mineração de dados básico)
Explorando o modelo de clustering (Tutorial de mineração de dados básico)
Explorando o modelo Naive Bayes (Tutorial de mineração de dados básico)
Primeira tarefa na lição
Explorando o modelo de árvore de decisão (Tutorial de mineração de dados básico)
Lição anterior
Lição 3: Adicionando e processando modelos
Próxima lição
Lição 5: Testando modelos (Tutorial de mineração de dados básico)
Consulte também
Conceitos
Visualizadores do Modelo de Mineração de Dados