Урок 3. Добавление и обработка моделей

Структура интеллектуального анализа данных, созданная на предыдущем занятии, содержит одну модель интеллектуального анализа данных, основанную на алгоритме Деревьев принятия решений (Майкрософт). Эту модель можно использовать для идентификации заказчиков для кампании целевой рассылки. Однако для обеспечения надлежащей тщательности анализа рекомендуется создавать связанные модели с помощью других алгоритмов и сравнивать их результаты. Таким образом, вы сможете лучше разобраться в сути вопроса. Следовательно необходимо создать две дополнительные модели, а затем выполнить их обработку и развертывание.

На этом занятии будет создан набор моделей интеллектуального анализа данных, с помощью которых можно будет выбрать наиболее подходящих заказчиков из списка всех потенциальных заказчиков.

Для выполнения задач на этом занятии вы будете использовать алгоритм кластеризации (Майкрософт) и упрощенный алгоритм Байеса (Майкрософт).

Это занятие содержит следующие задачи.

Добавление новых моделей в структуру целевой рассылки (учебник по интеллектуальному анализу данных — начальный уровень)

Обработка моделей в структуре интеллектуального анализа данных прямой почтовой рассылки (учебник по интеллектуальному анализу данных — начальный уровень)

Первая задача занятия

Добавление новых моделей в структуру целевой рассылки (учебник по интеллектуальному анализу данных — начальный уровень)

Предыдущее занятие

Урок 2. Создание целевой структуры рассылки (учебник по базовому интеллектуальному анализу данных)

Следующее занятие

Урок 4. Изучение моделей целевой рассылки (учебник по базовому интеллектуальному анализу данных)

См. также:

Добавление моделей интеллектуального анализа данных в структуру (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)