克尼姆分析平台:模式在克尼姆中意味着什么？

Question

作为我项目的一部分，我正在开发KNIME分析平台。我是这个分析平台的新手。

预测分析是从现有数据集中提取信息，以便确定模式、和预测未来结果和趋势的实践。..。Knime基于Eclipse平台，并提供了一种基于数据流的可视化编程语言，以快速创建易于理解的分析过程。

My Approach

使用现有的数据，我试图形成一个模式。说就像..。

有几个客户需要支付未决金额，但很少有人支付。我的情况是，他们可能有一个或更多的订单从客户，

假设客户1,2和3在那里。Cust_1有3份订单，Cust_2有2份订单，Cust_3有1份订单，其中有些订单金额已支付，有些订单未支付。

我的问题

我的问题是，我们能否产生一个模式，以客户为基础。

是否知道客户订购的颜色超过2种，并将其排列成图案？基尼姆中的哪些节点构成了我的模式？

有谁能解决这个问题吗。

Answer 1

在这种情况下，客户共同购买的模式，这些模式都是用关联规则表示的。这些规则可以适用于新的数据，并可以帮助预测新的购买，建议这些产品时，其中之一在篮子。

如果有更多关于客户的信息，这些信息可用于根据这些属性将它们聚在一起(这种情况下，模式是客户的相似性)，如果一个新客户适合这些集群中的一个，则可以向她/他/它推荐最常见的产品。令人高兴的是，一旦您有了数据，并且熟悉了KNIME (这本身就是用户友好，有许多可用的免费源代码：https://www.knime.com/resources)，KNIME就会使这个过程变得非常简单。

显然，其他模式也可能有用。如果您有更多的数据，您可能会看到购买单个客户订单的趋势(模式)(或者订单数量( ARIMA节点可能有用))，或者不同产品的流行程度。这些也可以称为模式。

对于复杂的模型，您可能也需要使用其他工具，如R、Python或其他工具。我要强调的是，KNIME具有非常好的PMML支持，所以您不依赖于单个工具，您可以使用KNIME创建/训练您的模型，并使用其他工具根据该模型或相反的方式进行预测。