Lezione 4: Compilazione di uno scenario di clustering delle sequenze (Esercitazione intermedia sul data mining)

Il reparto marketing di Adventure Works Cycles vuole comprendere il modo in cui i clienti passano attraverso il sito Web Adventure Works Cycles. L'azienda ritiene che esista un modello in base al quale i clienti inseriscono i prodotti nei rispettivi carrelli della spesa. Desidera quindi analizzare l'ordine delle sequenze di acquisto per sapere in che modo i clienti includono i prodotti tra gli acquisti. L'azienda può quindi utilizzare queste informazioni per rendere il sito Web più efficiente in modo da indurre i clienti ad acquistare altri prodotti.

Dopo aver completato le attività in questa lezione, sarà stato creato un modello di data mining che usa l'algoritmo Microsoft Sequence Clustering per prevedere l'elemento successivo che i clienti inseriscono nei carrello acquisti. Verranno utilizzate due versioni del modello: una analizza solo l'ordine dei prodotti inclusi tra gli acquisti e l'altra contiene dati demografici aggiuntivi del cliente per il clustering. Infine, si utilizzeranno i modelli per creare stime da utilizzare per consigliare prodotti ai clienti.

Per completare le attività della lezione, si userà la struttura di data mining market basket creata nella lezione 3: Creazione di uno scenario market basket (esercitazione intermedia sul data mining). In questa lezione sono incluse le attività seguenti:

• Creazione di una struttura del modello di data mining Sequence Clustering (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Elaborazione del modello Sequence Clustering

• Esplorazione del modello Sequence Clustering (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Creazione di un modello Sequence Clustering correlato (Esercitazione intermedia sul data mining)

• Creazione di stime su un modello Sequence Clustering (Esercitazione intermedia sul data mining)

Attività successiva della lezione

Creazione di una struttura del modello di data mining Sequence Clustering (Esercitazione intermedia sul data mining)

Tutte le lezioni

Lezione 1: Creazione della soluzione intermedia di data mining (Esercitazione intermedia sul data mining)

Lezione 2: Compilazione di uno scenario di previsione (Esercitazione intermedia sul data mining)

Lezione 3: Compilazione di uno scenario Market Basket (Esercitazione intermedia sul data mining)

Lezione 4: Scenario di clustering delle sequenze (Esercitazione intermedia sul data mining)

Lezione 5: Compilazione dei modelli di rete neurale e di regressione logistica (Esercitazione intermedia sul data mining)

Vedere anche

Esercitazione di base sul data mining
Esercitazione intermedia sul data mining (Analysis Services - Data mining)