向 Targeted Mailing 结构中添加新模型(数据挖掘基础教程)
在此任务中,你将使用数据挖掘Designer的“挖掘模型”选项卡定义另外两个模型。 您将使用 Microsoft 聚类分析算法和 Microsoft Naive Bayes 算法创建模型。 之所以选择这两种算法,是因为它们能够预测离散值(例如,自行车购买行为)。 有关这些算法的详细信息,请参阅 Microsoft 聚类分析算法 和 Microsoft Naive Bayes 算法
创建聚类分析挖掘模型
切换到 SQL Server Data Tools (SSDT) 中的数据挖掘Designer中的“挖掘模型”选项卡。
请注意,设计器显示两列,一列用于挖掘结构,另一列用于
TM_Decision_Tree
在上一课中创建的挖掘模型。右键单击“ 结构 ”列,然后选择“ 新建挖掘模型”。
在“ 新建挖掘模型 ”对话框的“ 模型名称”中,键入
TM_Clustering
。在 “算法名称”中,选择“ Microsoft 聚类分析”。
单击“确定”。
新模型现在显示在数据挖掘Designer的“挖掘模型”选项卡中。 此模型使用 Microsoft 聚类分析算法构建,将具有相似特征的客户分组到群集中,并预测每个群集的自行车购买情况。 尽管可以修改新模型的列用法和属性,但本教程不需要对 TM_Clustering
模型进行更改。
创建 Naive Bayes 挖掘模型
在“数据挖掘Designer的”挖掘模型“选项卡中,右键单击”结构“列,然后选择”新建挖掘模型”。
在“ 新建挖掘模型 ”对话框的“ 模型名称”下,键入
TM_NaiveBayes
。在 “算法名称”中,选择“ Microsoft Naive Bayes”,然后单击“ 确定”。
此时会显示一条消息,指出 Microsoft Naive Bayes 算法不支持 连续的“年龄 ”和 “年收入 ”列。
单击“ 是 ”确认消息并继续。
新模型将显示在数据挖掘Designer的“挖掘模型”选项卡中。 尽管可以修改此选项卡中所有模型的列用法和属性,但本教程不需要对 TM_NaiveBayes
模型进行更改。
课程中的下一个任务
处理 Targeted Mailing 结构中的模型(数据挖掘基础教程)
另请参阅
向结构中添加挖掘模型(Analysis Services - 数据挖掘)
Data Mining Designer
移动数据挖掘对象