Chào mừng đến với BIS Đăng nhập | Đăng ký | Trợ giúp
trong Tìm kiếm

Ứng dụng Neural Network khai phá dữ liệu với SQL Server Analysis Services

Bài cuối 05-07-2016 10:34 PM của chucnv. 0 trả lời.
Trang 1 trong số 1 (1 nội dung)
Sắp xếp bài viết: Trước Tiếp theo
  • 05-07-2016 10:34 PM

    • chucnv
    • 10 thành viên năng nổ nhất
    • Tham gia 12-05-2008
    • Điểm 9,315

    Ứng dụng Neural Network khai phá dữ liệu với SQL Server Analysis Services

    ỨNG DỤNG NEURAL NETWORK KHAI PHÁ DỮ LIỆU VỚI SQL SERVER ANALYSIS SERVICES

    chuc1803@gmail.com

    Mạng Neuron nhân tạo (Artificial Neural Network- ANN) là mô hình xử lý thông tin được mô phỏng dựa trên hoạt động của hệ thống thần kinh của sinh vật, bao gồm số lượng lớn các Neuron được gắn kết để xử lý thông tin. ANN giống như bộ não con người, được học bởi kinh nghiệm (thông qua huấn luyện), có khả năng lưu giữ những kinh nghiệm hiểu biết (tri thức) và sử dụng những tri thức đó trong việc dự đoán các dữ liệu chưa biết (unseen data).

    Các ứng dụng của mạng Neuron được sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực như điện, điện tử, kinh tế, quân sự,… để giải quyết các bài toán có độ phức tạp và đòi hỏi có độ chính xác cao như điều khiển tự động, khai phá dữ liệu, nhận dạng,…

    Xem thêm về kỹ thuật Neural Network tại đây: http://bis.net.vn/forums/t/482.aspx

    Bài viết này hướng dẫn triển khai khai phá dữ liệu bằng kỹ thuật Neural Network với SQL Server Analysis Services.

    Mô tả yêu cầu:

    Một công ty kinh doanh xe đạp thể thao muốn lập một chiến dịch email marketing, hiện tại trong kho dữ liệu khách hàng họ có 10.000 khách hàng để gởi email quảng cáo. Vấn đề là làm sao để nâng cao hiệu quả của chiến dịch marketing. Trong điều kiện hạn chế về kinh phí nên họ chỉ có thể thực hiện chiến dịch email Marketing cho khoảng 30% trong số 10000 khách hàng đã có. Vì vậy, họ sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu để tìm ra những khách hàng có khả năng mua xe đạp để gởi email (thay vì phải chọn ngẫu nhiên các khách hàng để gởi email)

    Dữ liệu về khách hàng của công ty đang có như sau: (10000 dòng)


    Download Data Source tại ĐÂY

     Tạo Analysis Project có tên : NeuralNetworkExample

    Trong Solution Explorer tạo Data Source 

    Tiếp tục tạo Data Source Views như sau: 

    Tạo Mining Structure  chọn Neural Network như sau: 

    Chọn bảng dữ liệu cho mô hình 

     Thiết lập key, input và Predict cho mô hình như sau:

    Điều chỉnh cấu trúc của các cột dữ liệu trong Data Source 

    Xác định % dữ liệu để Training và Testing Model 

    Project Data Mining: 

    Kết quả sau khi Deploy mô hình: 

    Dựa vào kết quả của mô hình ta có thể dễ dàng nhận ra đặc điểm của khách hàng có khả năng qua xe đạp hoặc không. Chẳng hạn theo kết quả trên thì những khách hàng có thu nhập hàng năm vào khoảng 78.000 – 153.000 hoặc những khách hàng chưa có trẻ con thường có xu hướng mua xe đạp còn những khách hàng có 3 hoặc 4 con thì có xu hướng không mua xe đạp.... Dựa vào những tri thức này, bộ phận marketing có thể chọn ra những khách hàng tiềm để thực hiện chiến dịch email marketing hiệu quả.

    Sử dụng mô hình Neural Network để dự đoán.

    Giả sử có thông tin về khách hàng như sau:

    Khách hàng là nữ (Gender = Female);  27 tuổi (Age =27);  chưa có xe hơi (Cars =0); chưa có con (Children =0); khoảng cách từ nhà đến nơi làm việc dưới 1 dặm (commute distance =0-1 Miles); học vấn cấp 3 (Education = High School); đã có nhà (Home Owner = Yes); chưa kết hôn (Marital Status = Single); nghề nghiệp quản lý (Occupation = Management); thu nhập hằng năm khoảng 120000 (Yearly Income= 120000)

    Để dự đoán khả năng khách hàng này có mua xe đạp không, trong Tab Mining Model Prediction thiết kế truy vấn dự đoán như sau: 

     

    Kết quả dự đoán cho thấy khả năng khách hàng này mua xe đạp là gần 70% 


    • Điểm chủ đề: 20
Trang 1 trong số 1 (1 nội dung)
Powered by Community Server (Commercial Edition), by Telligent Systems