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01_​Basic_​Customer_​Segmentation_​Use_​Case_​YourInitials

Ejercicio: Ejecución Remota de Flujo de TrabajoEste flujo de trabajo de ejemplo implementa una segmentación básica de clientes a través de un procedimiento de agrupación en unconjunto de datos preconfigurado. No se requiere ninguna entrada adicional. Lectura de Datos Datos de ContratoDatos de la operaciónDatos de Geocoordenadas Pre-Procesamiento 1. Si se requiere: Conversion a String Discretización (binning) Agregación2. Normalización Clustering 1. k-Means2. Desnormalización para los datos y centrosde clusters Reportería Generaci{on de un reportecon inforamción sobre loscentros de los clusters Actividad 2- Cree una copia del wf y cámbiele el nombre de la siguiente manera:01_Basic_Customer_Segmentation_Use_Case_YourInitials- Cargue el flujo de trabajo en KNIME Server, en el directorio: Soluciones -> Flujos de trabajo cargados- Programe la ejecución de un flujo de trabajo en 5 minutos y envíe una notificación al finalizar. Actividad 3- Realice algunos cambios en el flujo de trabajo (por ejemplo, cree 5 clústeres en lugar de 4) “01_Basic_Customer_Segmentation_Use_Case_YourInitials” y cárgueloen KNIME Server, en el directorio: “Server Course_My wf”. Cree una instantánea del flujo de trabajo y verifique la instantánea creada con la vista Historial del servidor- Descargue la instantánea creada en el espacio de trabajo LOCAL- Utilice la función WorkDiff para comparar el flujo de trabajo descargado con el último flujo de trabajo cargado en el servidor KNIME Node 138back to originaldata rangeback to originaldata rangeCitiesLongitudeLatitudeinput datain [0,1]Cluster CentersContract DataChurn -> StringCalls DataJoiner k-Means Denormalizer (PMML) Denormalizer (PMML) Table Reader Joiner Normalizer (PMML) Data to Report File Reader Number To String Excel Reader (XLS)(deprecated) Ejercicio: Ejecución Remota de Flujo de TrabajoEste flujo de trabajo de ejemplo implementa una segmentación básica de clientes a través de un procedimiento de agrupación en unconjunto de datos preconfigurado. No se requiere ninguna entrada adicional. Lectura de Datos Datos de ContratoDatos de la operaciónDatos de Geocoordenadas Pre-Procesamiento 1. Si se requiere: Conversion a String Discretización (binning) Agregación2. Normalización Clustering 1. k-Means2. Desnormalización para los datos y centrosde clusters Reportería Generaci{on de un reportecon inforamción sobre loscentros de los clusters Actividad 2- Cree una copia del wf y cámbiele el nombre de la siguiente manera:01_Basic_Customer_Segmentation_Use_Case_YourInitials- Cargue el flujo de trabajo en KNIME Server, en el directorio: Soluciones -> Flujos de trabajo cargados- Programe la ejecución de un flujo de trabajo en 5 minutos y envíe una notificación al finalizar. Actividad 3- Realice algunos cambios en el flujo de trabajo (por ejemplo, cree 5 clústeres en lugar de 4) “01_Basic_Customer_Segmentation_Use_Case_YourInitials” y cárgueloen KNIME Server, en el directorio: “Server Course_My wf”. Cree una instantánea del flujo de trabajo y verifique la instantánea creada con la vista Historial del servidor- Descargue la instantánea creada en el espacio de trabajo LOCAL- Utilice la función WorkDiff para comparar el flujo de trabajo descargado con el último flujo de trabajo cargado en el servidor KNIME Node 138back to originaldata rangeback to originaldata rangeCitiesLongitudeLatitudeinput datain [0,1]Cluster CentersContract DataChurn -> StringCalls DataJoiner k-Means Denormalizer (PMML) Denormalizer (PMML) Table Reader Joiner Normalizer (PMML) Data to Report File Reader Number To String Excel Reader (XLS)(deprecated)

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