Занятие 4. Изучение моделей целевой рассылки (учебник по интеллектуальному анализу данных — начальный уровень)

Статья
05/08/2013

После обработки моделей в проекте их можно исследовать в среде для поиска интересующих трендов. Ввиду того, что результаты моделей интеллектуального анализа данных сложны для понимания в необработанном формате, визуальное исследование данных часто представляет собой самый простой путь к пониманию правил и связей, которые алгоритмы обнаруживают в данных. Исследование также помогает понять поведение модели и выявить, какая модель работает лучше, перед ее развертыванием.

При использовании среды SQL Server Data Tools (SSDT) для анализа моделей каждая создаваемая модель отображается на вкладке Средство просмотра модели интеллектуального анализа данных в конструкторе интеллектуального анализа данных. Для исследования моделей можно использовать средства просмотра. Эти средства просмотра также доступны в среде Среда SQL Server Management Studio.

Различные алгоритмы, используемые для создания модели в службах Службы Analysis Services, возвращают результаты разных типов. Таким образом, службы Службы Analysis Services обеспечивают для каждого алгоритма отдельное средство просмотра. Кроме того, в состав служб Службы Analysis Services входит стандартное средство просмотра, работающее со всеми типами моделей. Средство просмотра деревьев содержимого общего вида показывает подробные сведения из модели. Содержимое модели зависит от использованного алгоритма. Дополнительные сведения см. в разделе Просмотр модели в средстве просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт).

На этом занятии будет рассмотрено использование трех моделей на одних и тех же данных. Каждый тип модели основан на отдельном алгоритме и позволяет рассмотреть эти данные с различных точек зрения. Модель дерева принятия решений содержит сведения о факторах, влияющих на покупку велосипеда. Модель кластеризации группирует клиентов по атрибутам, включающим их поведение при покупке велосипеда, и другие выбранные атрибуты. Модель упрощенного алгоритма Байеса позволяет исследовать связь между различными атрибутами. Наконец, средство просмотра деревьев содержимого общего вида выявляет структуру модели и предоставляет более подробные данные, включая формулы, извлеченные шаблоны и число вариантов в кластере конкретного дерева.

Чтобы исследовать средства просмотра моделей интеллектуального анализа, ознакомьтесь с приведенными ниже разделами.