Struktur und Verwendung von DMX-Vorhersageabfragen
Gilt für: SQL Server Analysis Services
In Microsoft SQL Server Analysis Services können Sie die Vorhersageabfrage in Data Mining Extensions (QUERY) verwenden, um unbekannte Spaltenwerte in einem neuen Dataset basierend auf den Ergebnissen eines Miningmodells vorherzusagen.
Welchen Abfragetyp Sie verwenden, hängt davon ab, welche Informationen Sie aus einem Modell erhalten möchten. Wenn Sie einfache Vorhersagen in Echtzeit erstellen möchten (beispielsweise um zu ermitteln, ob ein möglicher Kunde auf einer Website zur Rolle eines Fahrradkäufers passt), verwenden Sie eine SINGLETON-Abfrage. Wenn Sie einen Vorhersagebatch aus einer Menge von Fällen erstellen möchten, die in einer Datenquelle enthalten sind, verwenden Sie eine normale Vorhersageabfrage.
Vorhersagetypen
Mit DMX können Sie folgende Typen von Vorhersagen erstellen:
PREDICTION JOIN-Abfrage
Wird dazu verwendet, Vorhersagen zu Eingabedaten auf Basis von Mustern zu erstellen, die im Miningmodell vorhanden sind. Auf diese Abfrageausweisung muss eine ON-Klausel folgen, die die Verknüpfungsbedingungen zwischen den Miningmodellspalten und den Eingabespalten bereitstellt.
Natürliche PREDICTION JOIN-Abfrage
Wird zum Erstellen von Vorhersagen verwendet, die auf Spaltennamen im Miningmodell basieren, die genau mit den Spaltennamen der Tabelle übereinstimmen, für die Sie die Abfrage ausführen. Diese Abfrageausweisung erfordert keine ON-Klausel , da die Verknüpfungsbedingung basierend auf den übereinstimmenden Namen zwischen den Miningmodellspalten und den Eingabespalten automatisch generiert wird.
Leere PREDICTION JOIN-Abfrage
Wird dazu verwendet, die wahrscheinlichste Vorhersage zu ermitteln, ohne Eingabedaten bereitstellen zu müssen. Es wird eine Vorhersage zurückgegeben, die nur auf dem Inhalt des Miningmodells basiert.
SINGLETON-Abfrage
Wird zum Erstellen einer Vorhersage verwendet, indem die Daten in der Abfrage bereitgestellt werden. Diese Anweisung ist hilfreich, weil Sie in der Abfrage einen Einzelfall bereitstellen können, um schnell ein Ergebnis zu erzielen. Beispielsweise können Sie eine solche Abfrage dazu verwenden vorherzusagen, ob eine Person, die weiblich, 35 Jahre alt und verheiratet ist, voraussichtlich ein Fahrrad kauft. Diese Abfrage erfordert keine externe Datenquelle.
Abfragestruktur
Zum Erstellen einer Vorhersageabfrage in DMX kombinieren Sie die folgenden Elemente:
SELECT [FLATTENED]
TOP
FROM <Model> PREDICTION JOIN
ON
WHERE
ORDER BY
Das SELECT-Element einer Vorhersageabfrage definiert die Spalten und Ausdrücke, die im Resultset angezeigt werden, und kann die folgenden Daten enthalten:
Vorhersage - oder PredictOnly-Spalten aus dem Miningmodell.
Jede Spalte aus den Eingabedaten, mit denen die Vorhersagen erstellt werden.
Funktionen, die eine Datenspalte zurückgeben.
Das FROM-ModellVORHERSAGE>< JOIN-Element definiert die Quelldaten, die zum Erstellen der Vorhersage verwendet werden sollen. Für eine SINGLETON-Abfrage ist dies eine Reihe von Werten, die Spalten zugewiesen sind. Für eine leere PREDICTION JOIN-Abfrage bleibt dieses Element leer.
Das ON-Element ordnet die Spalten, die im Miningmodell definiert sind, Spalten in einem externen Dataset zu. Sie müssen dieses Element nicht einfügen, wenn Sie eine leere oder natürliche PREDICTION JOIN-Abfrage erzeugen.
Mit der WHERE-Klausel können Sie die Ergebnisse einer Vorhersageabfrage filtern. Sie können eine TOP- oder ORDER BY-Klausel verwenden, um höchstwahrscheinlich Vorhersagen auszuwählen. Weitere Informationen zur Verwendung dieser Klauseln finden Sie unter SELECT (EINGABETASTE).
Weitere Informationen zur Syntax einer Vorhersage-Anweisung finden Sie unter SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN (SHAPE) und SELECT FROM model (SELECT FROM <model> , SHAPE).
Weitere Informationen
Data Mining Extensions (EXTENSIONS) Referenz
Data Mining Extensions (EXTENSION) Funktionsreferenz
Data Mining Extensions (OPERATOR Reference)
Data Mining-Erweiterungen (DMX) - Anweisungsreferenz
Syntaxkonventionen für Data Mining-Erweiterungen (DATA Mining Extensions, SYNTAX)
Syntaxelemente von Data Mining-Erweiterungen (DATA Mining Extensions, SHAPE)
General Prediction Functions (DMX) (Allgemeine Vorhersagefunktionen (DMX))
Understanding the DMX Select Statement (Grundlegendes zur SELECT-Anweisung)