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SQL Server Warenkorbanalyse (Assoziationsalgorithmus) RRS feed

  • Frage

  • Hallo,

    zur Zeit versuche ich eine Warenkorbanalyse mit dem SQL Server 2013, genauer gesagt Microsoft Visual Studio zu erstellen.

    Als Basis habe ich eine Tabelle, in der unterschiedliche Artikel aufgelistet sind, denen verschiedene Käufergruppen (mit jeweiligen Eigenschaften - z.B. GENDER). Hier ein Ausschnitt:

    TransactionID Ready made Frozen foods Alcohol Fresh Vegetables Fresh meat Snacks GENDER Age MARITAL CHILDREN WORKING
    1 1 0 0 0 0 1 Female 18 to 30 Widowed No Yes
    2 1 0 0 0 0 0 Female 18 to 30 Separated No Yes


    Ich bin mir nicht, ob ich hier zwei Tabellen (Artikel / Kunden) erstellen muss.

    Auch die Bestimmung der InputVariablen und der VorhersageVariaben fällt mir schwer.

    Ziel ist es, dass ich am Ende eine Aussage treffen möchte, etwa: ein Mann, zwischen 18 und 30 Jahren kauft Alkohol -> Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass er noch Snacks kauft ?

    Beim Erstellen einer Mining Struktur wurden mir leider keine sinnvollen Ergebnisse geliefert.

    Ich hoffe, ihr könnt mir hierbei helfen.

    Dienstag, 9. Juli 2013 13:48

Antworten

  • Grob gesagt sind die Inputvariablen die Attribute, die bei der Vorhrsage behilflich sein könnten, und die VorhersageVariable das Attribut, welches vorhergesagt werden soll. In diesem Fall also "Snacks".

    Dann muss man das Modell mit trainingsdaten "trainieren".

    Ich würde ich diesem Szenario vermutlich zunächst "Clustering" verwenden, aber prinzipiell sollte man schon mindestens 2-3 Algorithmen gegentesten.

    Für eine komplette, tiefgreifende Erklärung langt der Platz hier nicht aus. (Unter 3 Tagen intensiver praktischer Einarbeitung in das Thema bleibt es "gestochere").

    Um eine erste Vorstellung davon zu erhalten, empfehle ich die Books Online Tutorials dazu: http://technet.microsoft.com/de-de/library/bb677206.aspx


    Andreas Wolter | Microsoft Certified Master SQL Server

    Blog: www.insidesql.org/blogs/andreaswolter

    Samstag, 3. August 2013 20:14

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