教師なし学習: セグメンテーション
Data Science の教師なし学習デモは、Consumer Expenditure データを使用してセグメンテーションを実施します。このデモでは、Spectrum™ Technology Platform の Data Science ソリューションの機能を Enterprise Designer で示すための複数のファイルを利用します。
Spectrum_DataScience_Unsupervised_Learning.zip には、以下のファイルが含まれています。
- Spectrum_DataScience_Unsupervised_Learning.pdf — プライマリ データフロー、サブフロー、スコアリング データフロー、およびすべてのサポート ファイルを作成および使用する方法を紹介しているドキュメント
- Data.zip — 付属の各データフロー用の必須の入力ファイルと出力ファイル
- Input フォルダ — 付属の各データフロー用の必須の入力ファイル
- Output フォルダ — 付属の各データフロー用の必須の出力ファイル
- PythonBased フォルダ — プライマリ データフローの Group Statistics および Transformer ステージの代替としてオプションの Python 処理を使用するための必須の入力ファイルと出力ファイル
- Consumer_Expenditure_Demo_DF_(v12.1).zip — Spectrum™ Technology Platform 12.1 用のデータフロー
- ConsumerExpenditure_v121_sampleandcluster.df
- ConsumerExpenditure_v121_sampleandcluster_subflow.df
- ConsumerExpenditure_v121_score.df
- ConsumerExpenditure_v121_subflow.df
- PythonBased フォルダ — プライマリ データフローの Group Statistics および Transformer ステージの代替としてオプションの Python 処理を使用するための、必須のデータフロー、プロセス フロー、バッチ スクリプト、Python スクリプト、およびドキュメント
- Consumer_Expenditure_Demo_DF_(v12.2).zip — Spectrum™ Technology Platform 12.2 用のデータフロー
- ConsumerExpenditure_v122_sampleandcluster.df
- ConsumerExpenditure_v122_sampleandcluster_subflow.df
- ConsumerExpenditure_v122_score.df
- ConsumerExpenditure_v122_subflow.df
- PythonBased フォルダ — プライマリ データフローの Group Statistics および Transformer ステージの代替としてオプションの Python 処理を使用するための、必須のデータフロー、プロセス フロー、バッチ スクリプト、Python スクリプト、およびドキュメント
- ReadMe.txt — これまでに述べたファイルに関する大まかな説明と手順です。