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Erweiterter Data Mining-Abfrage-Editor

Die Data Mining-Abfrage Erweiterter Editor ist ein Tool, mit dem Sie benutzerdefinierte Modelle und Abfragen erstellen können.

Der Editor enthält eine Reihe von Vorlagen mit klickbaren Links. Klicken Sie einfach auf die einzelnen Links, und verwenden Sie die Dialogfelder, um Objekte oder Werte auszuwählen und komplexe DMX-Anweisungen (Data Mining Extensions) zu erstellen. Sie können zur Textbearbeitungsmodell-Ansicht wechseln, um die DMX-Anweisung manuell zu ändern.

Klicken Sie auf Abfrage und dann auf Erweitert, um zum Erweiterter Editor Data Mining-Abfrage zu gelangen.

Liste der Benutzeroberflächenelemente

DMX-Abfrage
Hier ist die aktuelle DMX-Anweisung zu sehen.

Klicken Sie mit der rechten Maustaste in den Bereich, um die aktuelle DMX-Anweisung zu kopieren.

Sie können auf einen hervorgehobenen Teil der Anweisung klicken, um spezielle Optionen für die jeweilige Klausel aufzurufen. Wenn Sie beispielsweise eine Ausgabe löschen, hinzufügen oder bearbeiten möchten, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den <Link Ausgabe> .

Abfrage bearbeiten/Abfrage-Generator
Verwenden Sie diese Schaltfläche, um den Editor zwischen einem Text-Editor zu wechseln, in dem Sie DMX-Anweisungen direkt schreiben können. und den Abfrage-Generator, mit dem Sie eine DMX-Anweisung erstellen können.

Hinweis

Warnung: Wenn Sie die Ansichten wechseln, bevor die Abfrage ausgeführt wurde, wird eine Meldung angezeigt, die besagt, dass möglicherweise einige Änderungen verloren gehen. Wenn die DMX-Anweisung gültig ist, kann der Abfrage-Generator diese Änderungen in vielen Fällen erfolgreich konvertieren. Wenn Sie jedoch eine besonders komplexe DMX-Anweisung erstellt haben, sollten Sie Ihre Arbeit unbedingt speichern, bevor Sie die Ansicht wechseln.

DMX-Vorlagen
Klicken Sie auf diese Option, und wählen Sie aus einer Liste von Vorlagen aus, die DMX-Beispiele enthalten. Die Vorlagen stellen praktisch alle Modell- oder Vorhersageabfragetypen bereit, die Sie benötigen, einschließlich Abfragen, die geschachtelte Tabellen verwenden, und DMX-Anweisungen zur Verwaltung von Modellen. Auch wenn Sie mit der Verwendung von DMX vertraut sind, können Sie mit den Vorlagen u. U. Zeit sparen, weil Sie direkt die richtige Syntax erhalten.

Auswählen eines Modells
Klicken Sie auf diese Option, um eine Liste der über die aktuelle Verbindung verfügbaren Data Mining-Modelle anzuzeigen.

Sie können auch eine Liste der verfügbaren Modelle anzeigen, indem Sie im BEREICH DMX-Abfrage in der DMX-Anweisung auf den Modellnamen klicken. Der Modellname ist in der Regel rot hervorgehoben.

Auswählen der Eingabe
Klicken Sie auf diese Option, um die Daten auszuwählen, die als Eingabe für das Miningmodell verwendet werden sollen. Wenn keine Datenquelle angegeben wurde, können Sie auch auf den Link Eingabe> klicken, der< im BEREICH DMX-Abfrage rot hervorgehoben ist.

Wählen Sie in der Dropdownliste @InputRowset aus, um das Dialogfeld InputRowset ersetzen zu öffnen und eine vorhandene Eingabe zu ändern.

Wählen Sie Eingabe hinzufügen aus, um das Dialogfeld Eingabe hinzufügen zu öffnen und eine neue Datenquelle anzugeben.

Sie können auch eine vorhandene Eingabe ändern, indem Sie auf den link @InputRowset klicken, der im BEREICH DMX-Abfrage rot hervorgehoben ist.

Spalten zuordnen
Wählen Sie Spalten aus dem Miningmodell aus, und ordnen Sie sie dann Spalten in der externen Datenquelle zu.

Sie können auch im BEREICH DMX-Abfrage auf den hervorgehobenen <Link Zuordnung> klicken.

Ausgabe hinzufügen
Klicken Sie auf diese Option, um die Spalten auszuwählen, die als Bestandteil einer Vorhersageabfrage ausgegeben werden sollen.

Sie können auch im BEREICH DMX-Abfrage auf den hervorgehobenen <Link Ausgabe> hinzufügen klicken.

Modellspalten
Listet die Spalten im ausgewählten Miningmodell auf. Mit einem Rautenzeichen neben dem Spaltennamen wird angegeben, dass die Spalte vorhersagbar ist.

Eingabespalten
Listet die Spalten aus der externen Datenquelle auf, die als Eingaben hinzugefügt wurden.

Weitere Informationen

Abfrage (SQL Server Data Mining-Add-Ins)