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Erstellen einer Lösung und Datenquelle (Fortgeschrittenes Data-Mining-Tutorial)

Zum Arbeiten mit Data Mining müssen Sie zunächst ein Projekt in SQL Server Data Tools (SSDT) mit der Vorlage Analysis Services Multidimensional and Data Mining Project erstellen. Wenn Sie die Vorlage öffnen, werden alle Schemas, die Sie möglicherweise für Data Mining benötigen, in den Designer geladen: Datenquellen, Miningstrukturen und Miningmodelle und sogar Cubes, wenn Ihre Miningstruktur multidimensionale Daten verwendet.

Wenn Sie das Projekt erstellen, wird Ihre Lösung als lokale Datei gespeichert, bis die Lösung bereitgestellt wird. Wenn Sie die Lösung bereitstellen, sucht Analysis Services nach dem in den Projekteigenschaften angegebenen Analysis Services-Server und erstellt eine neue Analysis Services-Datenbank mit demselben Namen wie das Projekt. Standardmäßig verwendet Analysis Services die localhost-Instanz für neue Projekte. Wenn Sie eine benannte Instanz verwenden oder einen anderen Namen für die Standardinstanz angegeben haben, müssen Sie die Bereitstellungsdatenbankeigenschaft des Projekts in den Speicherort ändern, an dem Sie Ihre Data Mining-Objekte erstellen möchten.

Weitere Informationen zu Analysis Services-Projekten finden Sie unter Erstellen eines Analysis Services-Projekts (SSDT).

So erstellen Sie ein neues Analysis Services-Projekt für dieses Lernprogramm

  1. Öffnen Sie SQL Server Data Tools (SSDT).

  2. Zeigen Sie im Menü Datei auf Neu, und klicken Sie dann auf Projekt.

  3. Wählen Sie im Bereich "Installierte Vorlagen" die Option "Analysis Services Multidimensional" und "Data Mining Project" aus.

  4. Benennen Sie im Feld "Name " das neue Projekt DM Intermediate.

  5. Klicke auf OK.

So ändern Sie die Instanz, in der Data Mining-Objekte gespeichert werden (optional)

  1. Klicken Sie in SQL Server Data Tools (SSDT) im Menü "Projekt " auf "Eigenschaften".

  2. Klicken Sie auf der linken Seite des Bereichs "Eigenschaftenseiten" auf "Bereitstellung".

  3. Stellen Sie sicher, dass der Servername"localhost" ist. Wenn Sie eine andere Instanz verwenden, geben Sie den Namen der Instanz ein. Wenn Sie eine benannte Instanz von Analysis Services verwenden, geben Sie den Computernamen und dann den Instanznamen ein. Klicke auf OK.

So ändern Sie die Bereitstellungseigenschaften für ein Projekt (optional)

  1. Klicken Sie im Projektmappen-Explorer mit der rechten Maustaste auf das Projekt, und wählen Sie dann "Eigenschaften" aus.

    --oder--

    Wählen Sie in SQL Server Data Tools (SSDT) im Menü "Project " die Option "Eigenschaften" aus.

  2. Klicken Sie auf der linken Seite des Bereichs Eigenschaftenseiten, auf Bereitstellung.

    Wählen Sie im Bereich "Optionen " den Bereitstellungsmodus aus, und legen Sie die Optionen auf "Alle zum Überschreiben bereitstellen" oder auf "Änderungen nur bereitstellen " fest, um Objekte zu aktualisieren oder Objekte hinzuzufügen.

Erstellen einer Datenquelle

Im Lernprogramm "Grundlegendes Data Mining" haben Sie eine Datenquelle erstellt, die Verbindungsinformationen für die AdventureWorksDW2012-Datenbank speichert. Führen Sie die gleichen Schritte aus, um die AdventureWorksDW2012-Datenquelle in dieser Lösung zu erstellen.

So erstellen Sie eine Datenquelle

Eine einzelne Datenquelle kann mehrere Datenquellenansichten unterstützen, und jede Datenquellenansicht kann mehrere Tabellen enthalten. Da die Datenquellen- und Datenquellenansicht jedoch zusammen mit den von Ihnen erstellten Data Mining-Modellen in Ihrer Microsoft SQL Server Analysis Services-Datenbank bereitgestellt werden, sollten Sie in jeder Datenquellenansicht nur die Tabellen einschließen, die für jedes Data Mining-Modell oder jede Gruppe von Modellen erforderlich sind.

In den folgenden Lektionen fügen Sie Datenquellenansichten hinzu, um jedes der neuen Szenarien zu unterstützen. Nur der Marktkorb und die Sequenzclustering-Lektionen verwenden dieselbe Datenquellenansicht; andernfalls verwendet jedes Szenario eine andere Datenquellenansicht, sodass die Lektionen voneinander unabhängig sind und separat abgeschlossen werden können.

Szenario In der Datenquellenansicht enthaltene Daten
Lektion 2: Erstellen eines Prognoseszenarios (Data-Mining-Tutorial für Fortgeschrittene) Monatliche Verkaufsberichte für Fahrradmodelle in verschiedenen Regionen, gesammelt als einzelne Ansicht.
Lektion 3: Erstellung eines Warenkorbszenarios (Data-Mining-Tutorial für Fortgeschrittene) Eine Tabelle mit einer Liste von Kundenbestellungen und einer geschachtelten Tabelle mit den einzelnen Einkäufen für jeden Kunden.
Lektion 4: Erstellen eines Sequenz-Clustering-Szenarios (Fortgeschrittenes Data-Mining-Tutorial) Die gleichen Daten, die für die Marktkorbanalyse verwendet werden, mit dem Zusatz eines Bezeichners, der die Bestellung anzeigt, in der Artikel gekauft wurden.
Lektion 5: Erstellen von neuronalen Netzwerk- und logistischen Regressionsmodellen (Tutorial für fortgeschrittenes Data Mining) Eine einzelne Tabelle, die einige vorläufige Daten zur Leistungsnachverfolgung aus einem Callcenter enthält.

Nächste Lektion

Lektion 2: Erstellen eines Prognoseszenarios (Data-Mining-Tutorial für Fortgeschrittene)

Siehe auch

Data Mining-Projekte
Datenquellenansichten in mehrdimensionalen Modellen

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