使用SQL Server分析服务定位目标用户

如何定位目标用户，在任何一个业务单元中都是一个很重要的话题，尤其在预算有限的情况下，如何获得活动的最大收益，目标用户的定位都是很重要的手段。

本文将介绍如何通过SQL Server分析服务(SSAS)中的数据挖掘功能根据历史记录信息来定位目标用户。

 

微软的SQL Server为数据平台提供了一套完整的解决方案，他不只是一个数据引擎，也提供了很多数据工具和服务，借助其中的分析服务，结合业务系统中的海量历史数据信息，SQL SERVER就可以帮助我们发现其中的模式和规律，从而对目标数据做预测分析。

在实际中，不同的挖掘模型适用于不同的问题场景，同一个问题模式下可能有多个模型都适合解决这个问题，这样对于问题的解决来说就多了很多可对比性，从而我们可以根据每个模型预测的准确程度选择一个最优的模型。

在本文的目标用户定位的问题上，采用三种挖掘模型进行比较，分别是决策树，贝叶斯和聚类算法。

本文使用的SQL SERVER版本是2012，示例数据库是Adventure Works的数据仓库，关于如何获取以及部署这个示例数据仓库，可以参考我的这篇随笔：

http://www.cnblogs.com/aspnetx/archive/2013/01/30/2883831.html

 

首先，建立数据挖掘项目，打开SQL DATA TOOLS，也就是Visual Studio 2010的那个Shell。

新建一个多维和数据挖掘的分析服务项目。

项目建立完毕后，新建数据源连接。

选择部署好的Adventure Works DW连接。

输入模拟身份信息，本演示用为了简便直接使用本地管理员账户（当然生产环境中是不建议这么做的）。

为数据源连接起名。

新建数据源视图。

选择刚才建立的数据源连接。

从左边可选对象列表中选取两个对象，一个是表ProspectiveBuyer，一个是视图vTargetMail。

为数据源视图取名。

可以在数据源视图中看到添加进来的两个表。

其中左面的表是在数据仓库经过整合的一批数据，用来训练和验证模型。右面的表是待预测的表，将在模型生成完毕后对这个表里的数据进行预测。

新建挖掘结构。

同时为挖掘结构指定一个挖掘模型，这里选择决策树模型。需要留意的是，一个挖掘结构可以有很多挖掘模型，不过在通过工具创建一个挖掘结构的时候需要指定一个挖掘模型。