Analyseprozess für ein Training anlegen 

Verwendung

Sie müssen einen Analyseprozess für eine Data-Mining-Methode anlegen, um das Data-Mining-Modell zu trainieren.  Das Trainieren eines Modells auf historischen Daten dient dazu, dass das Modell von den historischen Daten lernt. Das Ergebnis dieses Trainings kann dann für eine Vorhersage oder im operativen System genutzt werden. Sie können einen Trainingsprozess für die folgenden Data-Mining-Methoden anlegen:

 Entscheidungsbaum

Clustering

Regressionsanalyse

Assoziationsanalyse

Voraussetzungen

Zum Trainieren eines Data-Mining-Modells müssen folgende Voraussetzungen erfüllt sein:

·        Das Model muss vollständig angelegt und aktiviert sein

·        Um den Analyseprozess für das Training auszuführen, muss der Analyseprozess aktiviert sein und das Modell darf nicht den Status trainiert haben.

Vorgehensweise

Um einen Analyseprozess für ein Training anzulegen und auszuführen, gehen Sie wie folgt vor:

       1.      Wählen Sie Anlegen

       2.      Wählen Sie aus dem Dropdown-Menü eine Anwendung aus und wählen Sie Okay.  Ihr Analyseprozess wird dem entsprechenden Ordner in der linken Bildseite zugeordnet

       3.      Geben Sie die Beschreibung für den Analyseprozess ein

       4.      Ziehen Sie eine Datenquelle in den Arbeitsbereich und nehmen Sie im erscheinenden Dialogfenster die Einstellungen vor

       5.      Ziehen Sie für das Datenziel das Symbol für die entsprechende Data-Mining-Methode in den Arbeitsbereich

       6.      Verbinden Sie die zwei Knoten mit der Maus

       7.      Wählen Sie die Data-Mining-Methode und wählen Sie Eigenschaften aus dem Kontextmenü. Alternativ haben Sie die Möglichkeit, durch Doppelklick auf den Data-Mining-Knoten die Einstellungen in dem erscheinenden Dialogfenster vorzunehmen.

       8.      Geben Sie die Beschreibung des Modells ein. Die entsprechende Data-Mining-Methode wird angezeigt

       9.      Im Modellfeld:

...

                            a.      Wenn Sie bereits ein Modell in der Data Mining Workbench angelegt haben, können Sie in dem Feld entweder den Namen des Modells eingeben oder F4 drücken, um das Modell aus der Liste der bestehenden Modelle auszuwählen.

                            b.      Wenn Sie ein neues Modell anlegen möchten, geben Sie den Namen des Modells ein und wählen Sie Anlegen. Geben Sie die Beschreibung des Modells ein und nehmen Sie die Modelleinstellungen vor. Sichern Sie die Änderungen und Aktivieren Sie das Modell.  Wählen Sie Umfeld ® Analyseprozessdesigner, um aus der Data Mining Workbench zurückzukehren.  Informationen zum Anlegen eines Modells in der Data Mining Workbench finden Sie unter Modell anlegen, ändern und aktivieren

   10.      Um eine eindeutige Feldzuordnung vorzunehmen, doppelklicken Sie auf den Datenfluss-Pfeil, der die beiden Knoten verbindet

   11.      Sichern Sie die Änderungen

   12.      Um den Analyseprozess zu aktivieren, wählen Sie Analyseprozess ® Aktivieren oder verwenden Sie die Option Aktivieren aus der Symbolleiste

   13.      Um den Trainingvorgang auszuführen, wählen Sie Analyseprozess ®Ausführen, oder verwenden Sie die Option Ausführen aus der Symbolleiste. Die Daten werden in das Datenziel geschrieben und ein Protokoll wird angezeigt

   14.      Wählen Sie über das Kontextmenü des Datenziels Zwischenergebnisse ® Berechnen-direkt oder Berechnen-Einplanen. So können Sie die Daten anzeigen, die beim Ausführen in das Datenziel verbucht wurden

Ergebnis

·        Das Data-Mining-Modell erhält den Status trainiert. Um die Trainingsergebnisse anzuzeigen, wählen Sie im Kontextmenü des Datenziels Data-Mining-Modell ® Modellergebnisse anzeigen.  

Jetzt können Sie eine Vorhersage ausführen oder – bei einer Assoziationsanalyse – die Assoziationsregeln nach SAP CRM exportieren, die Sie während des Trainings bestimmt haben.

Siehe auch

Analyseprozessdesigner

Datenquellen für einen Analyseprozess

Datenziele für einen Analyseprozess