共用方式為

第 2 課：將採礦模型新增至 Bike Buyer 採礦結構

在本課中，您將把兩個採礦模型新增到您在 第 1 課：建立自行車購買者採礦結構中創建的 Bike Buyer 採礦結構。 這些採礦模型可讓您使用一個模型來探索數據，並使用另一個模型來建立預測。

若要探索潛在客戶如何依其特性分類，您將根據 Microsoft叢集演算法建立採礦模型。 在稍後的課程中，您將探索此演算法如何尋找共用類似特性的客戶叢集。 例如，您可能會發現某些客戶傾向於彼此靠近，騎自行車上下班，並具有類似的教育背景。 您可以使用這些叢集來進一步瞭解不同客戶的相關方式，以及使用資訊來建立以特定客戶為目標的行銷策略。

若要預測潛在客戶是否可能購買自行車，您將根據 Microsoft判定樹演算法建立採礦模型。 此演算法會查看與每個潛在客戶相關聯的資訊，並尋找在預測是否會購買自行車時很有用的特性。 然後，它會比較先前自行車購買者與新潛在客戶的特性值，以判斷新潛在客戶是否可能購買自行車。

ALTER MINING STRUCTURE 語句

若要將採礦模型新增至採礦結構，您可以使用 ALTER MINING STRUCTURE （DMX） 語句。 語句中的程式代碼可以分成下列部分：

  • 識別採礦結構

  • 命名採礦模型

  • 定義關鍵欄位

  • 定義輸入和可預測欄位

  • 識別演算法和參數變更

以下是 ALTER MINING MODEL 語句的泛型範例：

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
ADD MINING MODEL [<mining model name>]  
(  
    [<key column>],  
    <mining model columns>,  
) USING <algorithm name>( <algorithm parameters> )  
WITH FILTER (<expression>)

程序代碼的第一行會識別將新增採礦模型的現有採礦結構：

ALTER MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

程序代碼的下一行會命名將新增至採礦結構的採礦模型：

ADD MINING MODEL [<mining model name>]

如需在 DMX 中命名物件的相關信息，請參閱 識別碼 （DMX） 。

程序代碼的下一行會定義採礦結構中的數據行，而採礦模型將使用這些數據行：

[<key column>],  
<mining model columns>

您只能使用已存在於採礦結構中的欄，而且清單中的第一個欄必須是採礦結構中的鍵欄。

程式代碼的下一行會定義採礦演算法，以產生採礦模型，以及您可以在演算法上設定的演算法參數：

) USING <algorithm name>( <algorithm parameters> )

如需您可以調整之演算法參數的詳細資訊，請參閱 Microsoft判定樹演算法 和 Microsoft群集演算法。

您可以使用下列語法，指定採礦模型中的數據行用於預測：

<mining model column> PREDICT

程式代碼的最後一行是選擇性的，定義定型和測試模型時所套用的篩選條件。 如需如何將篩選套用至採礦模型的詳細資訊，請參閱採礦模型的篩選（Analysis Services - 數據採礦）。

課程任務

您將在此課程中執行下列工作：

  • 使用Microsoft判定樹演算法，將判定樹採礦模型新增至 Bike Buyer 結構

  • 使用Microsoft叢集演算法，將叢集採礦模型新增至Bike Buyer結構

  • 因為您想要查看所有案例的結果，因此您尚未將篩選新增至任一個模型。

將決策樹挖掘模型新增至結構

第一個步驟是根據Microsoft判定樹演算法來新增採礦模型。

若要新增判定樹採礦模型

  1. 在 [物件總管] 中，以滑鼠右鍵點擊 Analysis Services 實例，指向 [新增查詢]，然後點擊 [DMX] 開啟 [查詢編輯器] 和新的空白查詢。

  2. 將 ALTER MINING STRUCTURE 語句的泛型範例複製到空白查詢中。

  3. 取代下列項目：

    <mining structure name>

    取代為：

    [Bike Buyer]

  4. 取代下列項目：

    <mining model name>

    取代為：

    Decision Tree

  5. 取代下列項目：

    <mining model columns>,

    取代為：

    (  
   CustomerKey,  
   [Age],  
   [Bike Buyer] PREDICT,  
   [Commute Distance],  
   [Education],  
   [Gender],  
   [House Owner Flag],  
   [Marital Status],  
   [Number Cars Owned],  
   [Number Children At Home],  
   [Occupation],  
   [Region],  
   [Total Children],  
   [Yearly Income]

    在此情況下，[Bike Buyer] 列已被指定為 PREDICT 列。

  6. 取代下列項目：

    USING <algorithm name>( <algorithm parameters> )

    取代為：

    Using Microsoft_Decision_Trees  
WITH DRILLTHROUGH

    WITH DRILLTHROUGH 語句可讓您查詢用來建置採礦模型的案例。

    產生的語句現在應該如下所示：

    ALTER MINING STRUCTURE [Bike Buyer]  
ADD MINING MODEL [Decision Tree]  
(  
   CustomerKey,  
   [Age],  
   [Bike Buyer] PREDICT,  
   [Commute Distance],  
   [Education],  
   [Gender],  
   [House Owner Flag],  
   [Marital Status],  
   [Number Cars Owned],  
   [Number Children At Home],  
   [Occupation],  
   [Region],  
   [Total Children],  
   [Yearly Income]  
) USING Microsoft_Decision_Trees  
WITH DRILLTHROUGH

  7. 在 [檔案] 功能表上，按一下 [另存新檔 DMXQuery1.dmx]。

  8. 在 [ 另存新檔 ] 對話框中，瀏覽至適當的資料夾，並將檔案 DT_Model.dmx命名為 。

  9. 在工具列上，按兩下 [ 執行] 按鈕。

將叢集採礦模型新增至 結構

您現在可以根據Microsoft群集演算法，將採礦模型新增至Bike Buyer採礦結構。 因為叢集採礦模型會使用採礦結構中定義的所有數據行，因此您可以使用快捷方式來省略採礦數據行的定義，將模型新增至結構。

若要新增叢集採礦模型

  1. 在 [物件總管] 中，滑鼠右鍵按一下 Analysis Services 實例，將滑鼠指向 [新增查詢]，然後按一下 [DMX]，以開啟 [查詢編輯器] 並建立新的空白查詢。

  2. 將 ALTER MINING STRUCTURE 語句的泛型範例複製到空白查詢中。

  3. 取代下列項目：

    <mining structure name>

    取代為：

    [Bike Buyer]

  4. 取代下列項目：

    <mining model>

    取代為：

    Clustering Model

  5. 刪除下列項目：

    (  
    [<key column>],  
    <mining model columns>,  
)

  6. 取代下列項目：

    USING <algorithm name>( <algorithm parameters> )

    取代為：

    USING Microsoft_Clustering

    完整語句現在應該如下所示：

    ALTER MINING STRUCTURE [Bike Buyer]  
ADD MINING MODEL [Clustering]  
USING Microsoft_Clustering

  7. 在 [檔案] 功能表上，按一下 [另存新檔 DMXQuery1.dmx]。

  8. 在 [ 另存新檔 ] 對話框中，瀏覽至適當的資料夾，並將檔案 Clustering_Model.dmx命名為 。

  9. 在工具列上，按兩下 [ 執行] 按鈕。

在下一課，您將處理模型和採礦結構。

下一課

第3課：處理自行車買家採礦結構

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