リフト チャート、利益チャート、または分類マトリックスの作成
適用対象:
SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Power BI Premium
重要
データ マイニングは、SQL Server 2017 Analysis Services で非推奨となり、SQL Server 2022 Analysis Services で廃止されました。 非推奨および廃止された機能については、ドキュメントは更新されません。 詳細については、 Analysis Services の下位互換性に関するページを参照してください。
SQL Server Analysis Services データ マイニング モデルの精度グラフは、次の 5 つの基本的な手順で作成できます。
比較するマイニング モデルが含まれているマイニング構造を選択します。
グラフに追加するマイニング モデルを選択します。
グラフの生成に使用するテスト データのソースを指定します。
グラフの種類を選択します。
グラフのオプションを構成します。
これらの基本手順は、リフト チャート、利益チャート、および分類マトリックスと同じです。 これらのグラフの種類の基本的なグラフ オプションを構成する手順を次に示します。 相互検証レポートの作成方法については、「 相互検証レポートのメジャー」を参照してください。
マイニング構造を精度チャート デザイナーで開く
SQL Server Data Toolsでデータ マイニング デザイナーを開きます。
ソリューション エクスプローラーで、マイニング モデルを含む構造をダブルクリックします。
[マイニング精度チャート] タブをクリックします。
グラフに含めるマイニング モデルの選択
SQL Server Data Toolsのデータ マイニング デザイナーの [マイニング精度グラフ] タブで、[入力の選択] タブをクリックします。
現在の構造内にある、予測可能な属性が同じであるモデルがすべて、一覧に表示されます。
グラフに含めるモデルごとに [ボックスを表示する] をオンにします。
[予測可能列名] ボックスをクリックし、一覧から予測可能列の名前を選択します。 1 つのグラフに含めるすべてのモデルで、同一の予測可能列を使用する必要があります。
2 つのモデルを比較する場合に、予測可能列の値またはデータ型が異なるときは、 [予測列と値の同期] チェック ボックスをオフにすると、強制的に比較が行われます。
注意
[予測列と値の同期] チェック ボックスをオンにした場合、モデルの予測可能列のデータとテスト データが Analysis Services によって分析され、最も合うものが検索されます。 したがって、強制的な列の比較がどうしても必要な場合にのみ、このチェック ボックスをオフにしてください。
[予測値] ボックスをクリックし、一覧から値を選択します。 予測可能列のデータ型が連続値の場合は、このボックスに値を入力する必要があります。
詳細については、「 マイニング モデルのテストに使用する列の選択」を参照してください。
テスト データの選択
[マイニング精度チャート] タブにある [入力の選択] タブで、 [精度チャートに使用するデータセットの選択]のいずれかのオプションを選択することによって、グラフの生成に使用するデータのソースを指定します。
マイニング構造のテスト ケースとモデルの作成時に適用されたフィルターの積集合で定義されているケースのサブセットを使用する場合は、 [マイニング モデルのテスト ケースを使用する]オプションを選択します。
マイニング構造の予約データ セットの一部として定義されたテスト ケースの完全なセットを使用するには、 [マイニング モデルのテスト ケースを使用する]オプションを選択します。
外部データを使用する場合は、 [別のデータセットを指定する]オプションを選択します。 データ セットは、データ ソース ビューとして使用可能である必要があります。 参照 (...) ボタンをクリックして、精度チャートに使用するデータ テーブルを選択します。 詳細については、「 モデルのテスト データの選択およびマップ」を参照してください。
外部データセットを使用する場合、必要に応じて入力データセットをフィルター選択できます。 詳細については、「 モデルのテスト データへのフィルターの適用」を参照してください。
注意
モデル テスト ケースまたはマイニング構造テスト ケースのフィルターは、[ 入力の選択] タブでは作成できません。マイニング モデルにフィルターを作成するには、モデルの Filter プロパティを変更します。 詳細については、「 マイニング モデルへのフィルターの適用」を参照してください。
グラフ設定の構成とグラフの生成
[マイニング精度チャート] タブで、作成するグラフのタブをクリックします。
リフト チャートの場合は、[リフト チャート] タブをクリックします。グラフは、選択したモデル、予測可能な属性、入力データに基づいて自動的に生成されます。
分類マトリックスの場合は、[分類マトリックス] タブをクリックします。それ以上の設定は必要ありません。グラフは、選択した入力データとモデルに基づいて自動的に生成されます。
利益チャートの場合は、まずリフトチャートタブをクリックします。次に、[グラフの種類] ドロップダウン リストから [利益チャート] を選択します。
[利益チャートの設定] ダイアログ ボックスで次の設定を入力します。
人口
リフト チャートを作成するときに使用するデータセット内のケースの数。モデルは常に確率が高い順にケースを選択します。したがって、潜在顧客を評価する際に顧客データベースのレコード数の半分に相当する数を選択すると、そのモデルに最適なケースのサブセットで精度が測定されます。
これは、そのモデルを使用してダイレクトメールを生成したりキャンペーンを作成したりする際には、各ケースに関連付けられている予測確率を使用して、前向きな反応を示す確率が最も高い顧客のみに対象を絞り込むからです。
[固定コスト]
そのビジネス問題に関連する固定コスト。ターゲット メーリング ソリューションの例では、ダイレクトメールの準備の初期コストをカバーする印刷業者の設定料などを表します。
このコストは、対象になる母集団全体に 1 回だけ適用されます。
個々のコスト
固定コスト以外に追加されるコストで、各顧客へのコンタクトに関連するコストです。 たとえば、ダイレクトメールの郵送料や電話料金などを入力できます。このコストは、対象になる母集団全体で同じである必要があります。 それぞれの値に、対象になるケースの数を掛けた値が計算されます。
個人あたりの収益
成功した各販売に関連する収益です。
関連項目
リフト チャート (Analysis Services - データ マイニング)
分類マトリックス (Analysis Services - データ マイニング)