소매 판매 프로모션 예측

샘플 프로젝트에는 여러 데이터 세트와 샘플 모델러 흐름이 포함되어 있습니다. 샘플 프로젝트가 아직 없다면, 튜토리얼 항목을 참고하여 샘플 프로젝트를 만드십시오. 그런 다음 다음 단계에 따라 샘플 프로젝트를 엽니다:

1. watsonx 의 탐색 메뉴 ( )에서 프로젝트(Projects) > 모든 프로젝트 보기(View all Projects)를 선택합니다.
2. SPSS Modeler 프로젝트를 클릭합니다.
3. 자산 탭을 클릭하면 데이터 세트와 모델러 흐름을 볼 수 있습니다.

진행 상황 확인

다음 이미지는 프로젝트 자산 탭을 보여줍니다. 이제 이 튜토리얼과 관련된 샘플 모델러 플로우로 작업할 준비가 되었습니다.

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소매 판매 프로모션에는 여러 노드가 포함됩니다. 다음 단계에 따라 데이터 자산, 파생 및 유형 노드를 검토합니다:

데이터 자산 노드

1. 자산 탭에서 소매 판매 프로모션 모델러 흐름을 열고 캔버스가 로드될 때까지 기다립니다.
2. goods1n.csv 노드를 더블클릭합니다. 이 노드는 프로젝트의 goods1n.csv 파일을 가리키는 데이터 에셋 노드입니다.
3. 파일 형식 속성을 검토합니다.
4. 데이터 미리 보기를 클릭하여 전체 데이터 집합을 확인합니다.
5. 각 레코드에는 다음이 포함됩니다:
   • Class. 제품 유형.
   • Cost. 단가.
   • Promotion. 특정 프로모션에 지출한 금액의 인덱스입니다.
   • Before. 프로모션 전 수익입니다.
   • After. 프로모션 후 수익입니다.

   두 수입 필드(Before 및 After)는 절대 조건으로 표현됩니다. 그러나 프로모션 이후(그리고 아마도 프로모션의 결과로 인한) 매출 증가가 더 유용한 수치일 수 있습니다.

6. 데이터 미리 보기와 속성 사이드 창을 닫습니다.

파생 노드

1. 증가(파생) 노드를 두 번 클릭합니다. 이 노드는 수익 증가의 가치를 도출합니다.
2. 프로모션 전 수익의 백분율로 증가율을 도출하는 수식이 포함된 표현식 필드, 특히 ' (After - Before) / Before * 100.0 설정을 검토합니다.
3. 데이터 미리 보기를 클릭하여 파생된 값이 포함된 데이터 집합을 확인합니다.
4. 증가 열을 확인합니다.

   각 제품 클래스에 대해 매출 증가와 판촉 비용 사이에 거의 선형 관계가 존재합니다. 따라서 의사결정 트리 또는 신경망이 상당한 정확도로 사용 가능한 기타 필드에서 수입이 증가함을 예측할 수 있습니다.

5. 데이터 미리 보기와 속성 사이드 창을 닫습니다.

유형 노드

1. 유형 정의(유형) 노드를 두 번 클릭합니다. 이 노드는 측정 수준(필드에 포함된 데이터 유형), 모델링에서 대상 또는 입력으로서 각 필드의 역할과 같은 필드 속성을 지정합니다. 측정 수준은 필드에서 데이터 유형을 나타내는 범주입니다. 소스 데이터 파일은 세 가지 측정 수준을 사용합니다:
   • 연속형 필드(예: ' Age 필드)에는 연속형 숫자 값이 포함됩니다.
   • 명목 필드(예: ' Education 필드)에는 두 개 이상의 고유한 값(이 경우 ' College ' 또는 ' High school')이 있습니다.
   • 서수 필드(예: ' Income level 필드)는 고유한 순서를 가진 여러 개의 고유 값(이 경우 ' Low, ' Medium' , ' High')이 있는 데이터를 설명합니다.

     각 필드에 대해 유형 노드는 각 필드가 모델링에서 수행하는 역할을 나타내는 역할도 지정합니다. 역할은 파생된 필드인 ' Increase' 필드에 대한 타깃으로 설정됩니다. ' target '은 값을 예측하려는 필드입니다.

     대부분의 다른 필드에서는 역할이 입력으로 설정됩니다. 입력 필드는 때때로 predictors 또는 목표 필드의 값을 예측하기 위해 모델링 알고리즘에서 값을 사용하는 필드로 알려져 있습니다.

     ' After ' 필드의 역할이 없음으로 설정되어 있으므로 이 필드는 모델링 알고리즘에서 사용되지 않습니다.

2. 선택 사항입니다: 데이터 미리 보기를 클릭하여 파생된 값이 포함된 데이터 집합을 확인합니다.

진행 상황 확인

다음 이미지는 Type 노드를 보여줍니다. 이제 모델을 생성하고 비교할 준비가 되었습니다.

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이 흐름은 이러한 수익 증가를 예측하기 위해 신경망과 의사결정 트리를 교육합니다. 다음 단계에 따라 두 모델을 생성합니다:

모델 생성

1. 증가(신경망 ) 노드를 두 번 클릭하여 해당 속성을 검토합니다.
   1. 기본 사항 섹션을 확장하여 멀티레이어 퍼셉트론이 모델 유형인지 확인합니다. 이 속성은 네트워크가 숨겨진 레이어를 통해 예측자를 타겟에 연결하는 방법을 결정합니다. 다층 퍼셉트론을 사용하면 훈련 및 채점 시간이 늘어날 수 있는 대신 더 복잡한 관계를 만들 수 있습니다.
   2. 모델 옵션 섹션을 펼쳐 평가 및 채점 속성을 확인합니다.
2. 증가(C&R 트리) 노드를 두 번 클릭하여 해당 속성을 확인합니다.
3. 를 모두 실행하고, 모델 덩어리가 생성될 때까지 기다리십시오.

진행 상황 확인

다음 이미지는 분석 노드의 출력을 보여줍니다.

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