Contexte Métier
Une équipe Marketing souhaite exporter un modèle de scoring d'appétence client (Churn) entraîné sous CAS vers un répertoire partagé (Filesystem). Ce modèle sera ensuite consommé par une application batch externe qui ne dispose pas de connexion directe à CAS.
Préparation des Données
Simulation de données clients (âge, ancienneté, conso) et entraînement d'un arbre de décision simple.
Copié !
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | dataStep.runCode / code="data casuser.clients_marketing; do i=1 to 1000; age=int(rand('uniform')*60+18); anciennete=int(rand('uniform')*10); conso=rand('normal', 50, 10); if rand('uniform') > 0.8 then churn=1; else churn=0; output; end; run;"; |
| 3 | decisionTree.dtreeTrain / TABLE={name="clients_marketing", caslib="casuser"} target="churn" inputs={"age", "anciennete", "conso"} savestate={name="modele_churn", caslib="casuser", replace=true}; |
| 4 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Vérification de l'existence de la table de modèle source.
Copié !
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | |
| 4 | TABLE.tableExists / caslib="casuser" name="modele_churn"; |
| 5 | |
| 6 | RUN; |
| 7 |
2
Copie du modèle vers le système de fichiers (FS) avec écrasement activé.
Copié !
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | modelPublishing.copyModelExternal / |
| 3 | modelTable={name="modele_churn", caslib="casuser"} |
| 4 | modelName="churn_scoring_v1" |
| 5 | externalCaslib="casuser" |
| 6 | externalOptions={extType="FILESYSTEM", modelDir="/tmp/marketing_deploy/"} |
| 7 | modelOptions={replace=true}; |
| 8 | RUN; |
Résultat Attendu
L'action doit se terminer avec succès (Status OK). Les fichiers binaires ou descriptifs du modèle 'churn_scoring_v1' doivent être physiquement présents dans le répertoire '/tmp/marketing_deploy/' accessible via la caslib.