SQL Server数据挖掘：Web路径流分析与聚类算法应用

最近与一个客户的开发团队探讨和学习SQL Server的数据挖掘及其应用。有几个比较有意思的问题，整理出来

关于数据挖掘的基本知识和学习资料，可以参考http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bb510517.aspx

上一篇：SQL Server数据挖掘之理解聚类算法和顺序聚类算法

上一篇解释了聚类算法和顺序聚类算法，这一篇讲解一个实例，就是我们常说的Web 路径流挖掘分析。Web路径流是让我们发现用户使用网站的习惯的一种表示方式，例如我们想知道用户是先到什么页面，然后再到什么页面，由此我们可以给用户分组，并且根据他们的习惯定制更好的页面导航设计。

按照数据挖掘的基本流程，我们一步一步来做

1.定义问题：通过分析得到不同用户群使用网站的路径及其规律

2.准备数据：

为此，我们准备两个表格，分别保存客户信息(如下)

以及客户点击页面的记录表（这里作为演示，我只填写了一些范例数据）

3.建立模型：

准备数据源和数据源视图

创建挖掘模型。这个业务场景，我们适合用“顺序分析和聚类分析”

点击“Finish”之后，检查模型的设计

4.部署和处理

最近与一个客户的开发团队探讨和学习SQL Server的数据挖掘及其应用。有几个比较有意思的问题，整理出来

关于数据挖掘的基本知识和学习资料，可以参考http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bb510517.aspx

上一篇：SQL Server数据挖掘之理解聚类算法和顺序聚类算法

上一篇解释了聚类算法和顺序聚类算法，这一篇讲解一个实例，就是我们常说的Web 路径流挖掘分析。Web路径流是让我们发现用户使用网站的习惯的一种表示方式，例如我们想知道用户是先到什么页面，然后再到什么页面，由此我们可以给用户分组，并且根据他们的习惯定制更好的页面导航设计。

按照数据挖掘的基本流程，我们一步一步来做

1.定义问题：通过分析得到不同用户群使用网站的路径及其规律

2.准备数据：

为此，我们准备两个表格，分别保存客户信息(如下)

以及客户点击页面的记录表（这里作为演示，我只填写了一些范例数据）

3.建立模型：

准备数据源和数据源视图

创建挖掘模型。这个业务场景，我们适合用“顺序分析和聚类分析”

点击“Finish”之后，检查模型的设计

4.部署和处理