Leçon 3 : Création d’un scénario de panier de marché (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

Le département marketing d’Adventure Works Cycles souhaite améliorer le site web de l’entreprise pour promouvoir la vente croisée. Dans le cadre de la mise à jour du site, ils aimeraient pouvoir prédire les produits qu’un client peut acheter, en fonction des autres produits déjà présents dans le panier d’achat en ligne du client. Le service marketing souhaite également mieux comprendre le comportement d’achat des clients, afin qu’ils puissent concevoir le site Web afin que les éléments qui ont tendance à être achetés ensemble apparaissent ensemble. Ils ont appris que l’exploration de données est particulièrement utile pour ce type d’analyse du panier de marché et vous a demandé de développer un modèle d’exploration de données.

Une fois les tâches effectuées dans cette leçon, vous disposez d’un modèle d’exploration de données qui affiche des groupes d’éléments provenant de transactions client historiques. En outre, vous pouvez utiliser le modèle d’exploration de données pour prédire des éléments supplémentaires qu’un client pourrait vouloir acheter.

Pour effectuer les tâches de cette leçon, vous allez utiliser la solution et la source de données que vous avez créées dans la première leçon du didacticiel d’exploration de données intermédiaire (Analysis Services - Exploration de données). Vous allez modifier cette solution en ajoutant une vue de source de données qui contient des tables sur le client, y compris une table imbriquée des achats clients. Vous allez ensuite créer un modèle d’exploration de données qui utilise l’algorithme Règles d’association Microsoft, qui est adapté aux scénarios d'analyse de panier d'achat.

Cette leçon contient les rubriques suivantes :

• Ajout d’une vue de source de données avec des tables imbriquées (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

• Création d’une structure et d’un modèle de panier d'achat (didacticiel sur l’exploration de données de niveau intermédiaire)

• Modification et traitement du modèle de panier de marché (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

• Exploration des modèles de panier de marché (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

• Filtrage d’une table imbriquée dans un modèle d’exploration de données (didacticiel d’exploration de données intermédiaire)

• Prédire les associations (Didacticiel d’exploration de données intermédiaire)

Tâche suivante de la leçon

Ajout d’une vue de source de données avec des tables imbriquées (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

Toutes les leçons

Leçon 1 : Création de la solution d’exploration de données intermédiaire (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

Leçon 2 : Création d’un scénario de prévision (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

Leçon 3 : Scénario de panier de marché (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

Leçon 4 : Création d’un scénario de clustering de séquences (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

Leçon 5 : Création de modèles de réseau neuronal et de régression logistique (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)

Voir aussi

Tutoriel d’introduction à l’exploration de données
Leçon 2 : Création d’un scénario de prévision (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)
Leçon 4 : Création d’un scénario de clustering de séquences (didacticiel sur l’exploration de données intermédiaire)