建立目標郵寄採礦模型結構 (基本資料採礦教學課程)
適用於： SQL Server 2016 Preview
建立目標郵寄狀況的第一個步驟是，利用 SQL Server Data Tools (SSDT) 中的資料採礦精靈來建立新的採礦結構和決策樹採礦模型。
在這項工作，您會設定新的採礦結構，並加入初始採礦模型為基礎 Microsoft 決策樹演算法。 若要建立此結構，您會先選取資料表和檢視表，然後識別哪些資料行將用於定型，哪些資料行將用於測試。
若要建立目標郵寄案例的採礦結構
在 [方案總管] 中，以滑鼠右鍵按一下 採礦結構 ，然後選取 新的採礦結構 即可啟動資料採礦精靈。
在 [歡迎使用資料採礦精靈] 頁面上，按 [下一步]。
在 選取定義方法 頁面上，確認 從現有的關聯式資料庫或資料倉儲 已選取，然後按一下 [ 下一步。
在 建立資料採礦結構 ] 頁面的 [ 您想要使用哪一種資料採礦技術？, ，請選取 Microsoft 決策樹。
注意
如果出現找不到資料採礦演算法的警告，可能無法正確設定專案屬性。 當專案嘗試從 Analysis Services 伺服器擷取資料採礦演算法的清單，而且找不到伺服器時，就會出現這個警告。 根據預設， SQL Server Data Tools 會使用 localhost 做為伺服器。 如果您要使用不同的執行個體或具名執行個體，您必須變更專案屬性。 如需詳細資訊，請參閱 建立 Analysis Services 專案 & #40。基本資料採礦教學課程 )。按一下 [下一步]。
在 選取資料來源檢視 頁面上，於 可用的資料來源檢視 窗格中，選取 目標郵寄。 您可以按一下 瀏覽 到資料來源檢視中檢視資料表，然後按一下 關閉 回到精靈。
按一下 [下一步]。
在 指定資料表類型 頁面上，選取核取方塊，在 案例 vtargetmail 以它做為案例資料表，然後按一下資料行 下一步。 您之後將會使用 ProspectiveBuyer 資料表進行測試，現在請先忽略。
在 指定培訓資料 ] 頁面上，您會指出至少一個可預測資料行中，一個資料行和一個輸入模型的資料行。 選取核取方塊，在 可預測 中的資料行 BikeBuyer 資料列。
注意
請注意視窗底部的警告。 您無法瀏覽至下一個頁面，直到您至少選取一個 輸入 和一個 可預測 資料行。按一下 [ 建議 開啟 建議相關資料行 對話方塊。
建議 已選取至少一個可預測屬性時，會啟用按鈕。 建議相關資料行 對話方塊會列出與可預測資料行中，最密切相關的資料行和次序與可預測屬性及其相互關聯屬性。 系統會自動選取具有重大相互關聯性的資料行 (信心大於 95%)，使其包含在模型中。
檢閱建議，並按一下 取消 toignore 建議。
注意
如果您按一下 確定, ，所有列出的建議將標示為在精靈中的輸入資料行。 如果您僅同意其中某些建議，就必須手動變更其值。確認核取方塊，在 金鑰 中選取資料行 CustomerKey 資料列。
注意
如果資料來源檢視中的來源資料表指出索引鍵，資料採礦精靈會自動選擇這個資料行來做為模型的索引鍵。選取核取方塊，在 輸入 以下資料列中的資料行。 您可以核取多個資料行，其方式是反白顯示某個資料格範圍並按下 CTRL 鍵，然後同時選取核取方塊。
Age
CommuteDistance
EnglishEducation
EnglishOccupation
Gender
GeographyKey
HouseOwnerFlag
MaritalStatus
NumberCarsOwned
NumberChildrenAtHome
Region
TotalChildren
YearlyIncome
在頁面上最左邊的資料行上，選取以下資料列中的核取方塊。
AddressLine1
AddressLine2
DateFirstPurchase
EmailAddress
FirstName
LastName
請確定這些資料列只有在左邊的資料行中才有核取記號。 這些資料行將會加入到您的結構中，但是不會併入模型中。 但是在建立此模型之後，這些資料行將可用於鑽研和測試。 如需有關鑽研的詳細資訊，請參閱 鑽研查詢 #40; 資料採礦 )
按一下 [下一步]。
本課程的下一項工作
指定的資料型別和內容類型 & #40。基本資料採礦教學課程 )