Prevendo associações (Tutorial de mineração de dados intermediário)

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Publicado: dezembro de 2016

Aplicável a: SQL Server 2016 Preview

Depois que os modelos forem processados, você pode usar as informações sobre associações armazenadas no modelo para criar previsões. Na tarefa final desta lição, você aprenderá a criar consultas de previsão em modelos de associação criados por você. Esta lição supõe que você já saiba usar o Construtor de Consultas de Previsão e que deseja aprender a criar consultas de previsão em modelos de associação. Para obter mais informações como usar o construtor de consultas de previsão, consulte Ferramentas de consulta de mineração de dados.

Criando uma consulta de previsão singleton

As consultas de previsão em um modelo de associação podem ser muito úteis:

  • Itens recomendados a um cliente, com base em compras prévias ou relacionadas

  • Localizar eventos relacionados.

  • Identificar relações entre ou em conjuntos de transações.

Para criar uma consulta de previsão, primeiro selecione o modelo de associação que deseja usar e especifique os dados de entrada. As entradas podem vir de uma fonte de dados externa, como uma lista de valores, ou você pode criar uma consulta singleton e fornecer valores à medida que avança.

Para este cenário, primeiro você criará algumas consultas de previsão singleton, para ter uma ideia de como funciona a previsão. Em seguida, você criará uma consulta para previsões em lote que poderá ser usada para fazer recomendações baseadas em compras atuais de um cliente.

Para criar uma consulta de previsão em um modelo de associação

  1. Clique o previsão do modelo de mineração Guia do Designer de mineração de dados.

  2. No modelo de mineração painel, clique em Selecionar modelo. (ignore esta etapa e a próxima se o modelo correto já estiver selecionado).

  3. No Selecionar modelo de mineração caixa de diálogo caixa, expanda o nó que representa a estrutura de mineração associação, e selecione o modelo associação. Clique em OK.

    Por ora, ignore o painel de entrada.

  4. Na grade, clique na célula vazia em fonte e selecione função de previsão. Na célula sob campo, selecione PredictAssociation.

    Você também pode usar o Predict função prever associações. Nesse caso, não se esqueça de escolher a versão do Predict função que usa uma coluna de tabela como argumento.

  5. No modelo de mineração painel, selecione a tabela aninhada vAssocSeqLineItems, e arraste-a para a grade, até o critérios/argumento caixa a PredictAssociation função.

    Arrastar e soltar nomes de tabela e de coluna permite que você crie instruções complexas sem erros de sintaxe. No entanto, ele substitui o conteúdo atual da célula, o que inclui outros argumentos opcionais para o PredictAssociation função. Para exibir os outros argumentos, você pode adicionar temporariamente uma segunda instância da função à grade para referência.

  6. Clique o critérios/argumento caixa e digite o seguinte texto após o nome da tabela: ,3

    O texto completo no critérios/argumento caixa deve ser o seguinte:

    [Association].[v Assoc Seq Line Items],3

  7. Clique o resultados botão no canto superior do construtor de consultas de previsão.

Os resultados esperados contêm uma única coluna com o título expressão. O expressão coluna contém uma tabela aninhada com uma única coluna e três linhas a seguir. Como você não especificou um valor de entrada, estas previsões representam as associações de produto mais prováveis para o modelo como um todo.

Modelo
Women's Mountain Shorts
Water Bottle
Touring-3000

Em seguida, você usará o entrada de consulta Singleton painel para especificar um produto como entrada para a consulta e exibir os produtos que são prováveis associados ao item.

Para criar uma consulta de previsão singleton com entradas de tabela aninhada

  1. Clique o Design botão no canto do construtor de consultas de previsão para voltar à grade de criação de consultas.

  2. Sobre o modelo de mineração menu, selecione consulta Singleton.

  3. No modelo de mineração caixa de diálogo, selecione o associação modelo.

  4. Na grade, clique na célula vazia em fonte e selecione função de previsão. Na célula sob campo, selecione PredictAssociation.

  5. No modelo de mineração painel, selecione a tabela aninhada vAssocSeqLineItems, e arraste-a para a grade, até o critérios/argumento caixa a PredictAssociation função. Tipo ,3 após o nome de tabela aninhada, assim como no procedimento anterior.

  6. No entrada de consulta Singleton caixa de diálogo, clique o valor caixa ao lado vAssoc Seq Line Items, e, em seguida, clique no (…) botão.

  7. No entrada de tabela aninhada caixa de diálogo, selecione pneu no coluna chave painel e, em seguida, clique Add.

  8. Clique o resultados botão.

Os resultados mostrarão as previsões para produtos que têm mais probabilidade de estarem associados ao Pneu de Passeio.

Modelo
Tubo de pneu para passeio
Sport-100
Water Bottle

No entanto, você já sabe, pela exploração do modelo, que o Tubo de Pneu para Passeio é frequentemente comprado com o Pneu de Passeio; você está mais interessado em saber que produtos poderá recomendar aos clientes que compram esses itens juntos. Altere a consulta para que ela preveja produtos relacionados baseados em dois itens da cesta. Você também modificará a consulta para adicionar a probabilidade de cada produto previsto.

Para adicionar entradas e probabilidades à consulta de previsão singleton

  1. Clique o Design botão no canto do construtor de consultas de previsão para voltar à grade de criação de consultas.

  2. No entrada de consulta Singleton caixa de diálogo, clique o valor caixa ao lado vAssoc Seq Line Items, e, em seguida, clique no (…) botão.

  3. No coluna chave selecione pneu, e, em seguida, clique em Add.

  4. Na grade, clique na célula vazia em fonte e selecione função de previsão. Na célula sob campo, selecione PredictAssociation.

  5. No modelo de mineração painel, selecione a tabela aninhada vAssocSeqLineItems, e arraste-a para a grade, até o critérios/argumento caixa a PredictAssociation função. Tipo ,3 após o nome de tabela aninhada, assim como no procedimento anterior.

  6. No entrada de tabela aninhada caixa de diálogo, selecione tubo de pneu de passeio no coluna chave painel e, em seguida, clique Add.

  7. Na grade, na linha para o PredictAssociation de função, clique no critérios/argumento caixa e alterar os argumentos para adicionar o argumento INCLUDE_STATISTICS.

    O texto completo no critérios/argumento caixa deve ser o seguinte:

    [Association].[v Assoc Seq Line Items], INCLUDE_STATISTICS, 3

  8. Clique o resultados botão.

Os resultados da tabela aninhada foram alterados para mostrar as previsões, além do suporte e da probabilidade. Para obter mais informações sobre como interpretar esses valores, consulte Mining Model Content para modelos de associação e 40; Analysis Services – Data Mining e 41;.

Modelo $SUPPORT $PROBABILITY $ADJUSTEDPROBABILITY
Sport-100 4334 0.291… 0.252…
Water Bottle 2866 0.192… 0.175…
Patch Kit 2113 0.142… 0.132

Trabalhando com resultados

Quando houver muitas tabelas aninhadas nos resultados, talvez seja melhor mesclá-los para obter uma exibição melhor. Para fazer isso, você pode manualmente modifique a consulta e adicione o NIVELADO palavra-chave.

Para mesclar conjuntos de linhas aninhadas em uma consulta de previsão

  1. Clique o SQL botão no canto do construtor de consultas de previsão.

    A grade se transformará em um painel aberto, onde você poderá exibir e modificar a instrução DMX criada pelo Construtor de Consultas de Previsão.

  2. Após o Selecione palavra-chave, digite NIVELADO.

    O texto completo da consulta deve ser assim:

    SELECT FLATTENED  
  PredictAssociation([Association].[v Assoc Seq Line Items],INCLUDE_STATISTICS,3)  
FROM  
  [Association]  
NATURAL PREDICTION JOIN  
(SELECT (SELECT 'Touring Tire' AS [Model]  
  UNION SELECT 'Touring Tire Tube' AS [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t

  3. Clique o resultados botão no canto superior do construtor de consultas de previsão.

Observe que, depois de editar manualmente uma consulta, você não conseguirá voltar ao modo Design sem perder as alterações. Se quiser salvar a consulta, copie a instrução DMX criada manualmente em um arquivo de texto. Quando você voltar ao modo Design, a consulta será revertida para a última versão válida desse modo.

Criando várias previsões

Suponha que você queira saber quais são as melhores previsões para clientes individuais com base em compras passadas. Você pode usar dados externos como entrada para a consulta de previsão, como tabelas com a ID do cliente a as compras de produtos mais recentes. É necessário que as tabelas de dados já estejam definidas como uma exibição da fonte de dados do Analysis Services; além disso, os dados de entrada devem conter tabelas de caso e aninhadas como as usadas no modelo. Elas não precisam ter os mesmos nomes, mas a estrutura deve ser similar. Para fins deste tutorial, serão usadas as tabelas originais nas quais o modelo foi treinado.

Para alterar o método de entrada da consulta de previsão

  1. No modelo de mineração menu, selecione consulta Singleton novamente, para apagar a marca de seleção.

  2. Será exibida uma mensagem de erro avisando que a sua consulta singleton será perdida. Clique em Sim.

    O nome da caixa de diálogo de entrada muda para Selecionar tabela de entrada.

Como você está interessado na criação de uma consulta de previsão que ofereça ID do Cliente e uma lista de produtos como entrada, adicione a tabela de clientes como uma tabela de caso e a tabela de compras como a tabela aninhada. Em seguida, adicione funções de previsão para criar recomendações.

Para criar uma consulta de previsão usando entradas de tabela aninhada

  1. No painel Modelo de Mineração, selecione o modelo Associação Filtrada.

  2. No Selecionar tabela (s) de entrada caixa de diálogo, clique em Selecionar tabela de casos.

  3. No Selecionar tabela caixa de diálogo para fonte de dados, selecione AdventureWorksDW2008. No nome de tabela/exibição lista, selecione vAssocSeqOrders e, em seguida, clique em OK.

    A tabela vAssocSeqOrders será adicionada ao painel.

  4. No Selecionar tabela (s) de entrada caixa de diálogo, clique em Selecionar tabela aninhada.

  5. No Selecionar tabela caixa de diálogo para fonte de dados, selecione AdventureWorksDW2008. No nome de tabela/exibição lista, selecione vAssocSeqLineItems e, em seguida, clique em OK.

    A tabela vAssocSeqLineItems será adicionada ao painel.

  6. No especificar junção aninhada caixa de diálogo, arraste o OrderNumber campo da tabela de casos e solte-o no campo OrderNumber da tabela aninhada.

    Você também pode clicar em Adicionar relação e criar a relação selecionando colunas de uma lista.

  7. No especificar relação caixa de diálogo, verifique se que os campos OrderNumber foram mapeados corretamente e, em seguida, clique em OK.

  8. Clique em OK para fechar o especificar junção aninhada caixa de diálogo.

    As tabelas de casos e aninhada são atualizadas no painel de design para mostrarem as junções que conectam as colunas de dados externos às colunas do modelo. Se os relacionamentos estiverem incorretos, você pode clique com botão direito na linha de associação e selecione modificar conexões para editar a coluna de mapeamento, ou com o botão direito na linha de associação e selecione Excluir para remover completamente o relacionamento.

  9. Adicione uma nova linha à grade. Para fonte, selecione tabela vAssocSeqOrders. Para campo, selecione CustomerKey.

  10. Adicione uma nova linha à grade. Para fonte, selecione tabela vAssocSeqOrders. Para campo, selecione a região.

  11. Adicione uma nova linha à grade. Para fonte, selecione função de previsão, e campo, selecione PredictAssociation.

  12. Arraste vAssocSeqLineItems até o critérios/argumento caixa do PredictAssociation linha. Clique no final o critérios/argumento caixa e, em seguida, digite o seguinte texto: INCLUDE_STATISTICS, 3

    O texto completo no critérios/argumento caixa deve ser: [Association].[v Assoc Seq Line Items], INCLUDE_STATISTICS, 3

  13. Clique o resultado botão para exibir as previsões para cada cliente.

Você pode tentar criar uma consulta de previsão similar nos vários modelos para ver se a filtragem altera os resultados da previsão. Para obter mais informações sobre a criação de previsões e outros tipos de consultas, consulte exemplos de consulta de modelo de associação.

Consulte também

Conteúdo do modelo de mineração para modelos de associação (Analysis Services – Data Mining)
PredictAssociation (DMX)
Criar uma consulta de previsão usando o construtor de consultas de previsão