Erstellen einer Projektmappe und einer Datenquelle (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)

Artikel
05/07/2013

Um mit Data Mining zu arbeiten, müssen Sie zunächst mit der Vorlage für multidimensionale Projekte bzw. Data Mining-Projekte von Analysis Services ein Projekt in SQL Server-Datentools (SSDT) erstellen. Wenn Sie die Vorlage öffnen, werden alle Schemas in den Designer geladen, die Sie möglicherweise für Data Mining benötigen: Datenquellen, Miningstrukturen und Miningmodelle und sogar Cubes, wenn die Miningstruktur mehrdimensionale Daten verwendet.

Wenn Sie das Projekt erstellen, wird Ihre Lösung bis zur Bereitstellung als lokale Datei gespeichert. 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 dem gleichen Namen wie das Projekt. Analysis Services verwendet standardmäßig die localhost-Instanz für neue Projekte. Wenn Sie eine benannte Instanz verwenden oder einen anderen Namen für die Standardinstanz angegeben haben, müssen Sie für die Eigenschaft der Bereitstellungsdatenbank des Projekts den Speicherort angeben, an dem Data Mining-Objekte erstellt werden sollen.

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

Öffnen Sie SQL Server-Datentools (SSDT).
Zeigen Sie im Menü Datei auf Neu, und klicken Sie dann auf Projekt.
Wählen Sie die Vorlage für multidimensionale Projekte bzw. Data Mining-Projekte von Analysis Services aus dem Bereich Installierte Vorlagen aus.
Geben Sie im Feld Name den Namen DM Intermediate für das neue Projekt ein.
Klicken Sie auf OK.

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

Klicken Sie in SQL Server-Datentools (SSDT) im Menü Projekt auf Eigenschaften.
Klicken Sie auf der linken Seite des Bereichs Eigenschaftenseiten auf Bereitstellung.
Überprüfen Sie, dass als Servername der Name localhost verwendet wird. 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 Namen der Instanz ein. Klicken Sie auf OK.

So ändern Sie die Bereitstellungseigenschaften für ein Projekt (optional)

Klicken Sie im Projektmappen-Explorer mit der rechten Maustaste auf das Projekt und klicken Sie dann auf Eigenschaften.

-- oder --

Wählen Sie in SQL Server-Datentools (SSDT) im Menü Projekt den Befehl Eigenschaften aus.
Klicken Sie auf der linken Seite des Bereichs Eigenschaftenseiten auf Bereitstellung.

Wählen Sie im Bereich Optionen den Bereitstellungsmodus aus. Wählen Sie Alle Objekte bereitstellen aus, um Objekte zu überschreiben, oder wählen Sie Nur geänderte Objekte bereitstellen aus, um Objekte zu aktualisieren oder neue Objekte hinzuzufügen.

Erstellen einer Datenquelle

Im Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen haben Sie eine Datenquelle zur Speicherung der Verbindungsinformationen für die AdventureWorksDW2012 -Datenbank erstellt. Führen Sie die gleichen Schritte aus, um die AdventureWorksDW2012 -Datenquelle in dieser Lösung zu erstellen.

So erstellen Sie eine Datenquelle

Erstellen einer Datenquelle (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)

Eine Datenquelle kann mehrere Datenquellensichten unterstützten und die einzelnen Datenquellensichten können mehrere Tabellen aufweisen. Da die Datenquelle und die Datenquellensicht jedoch für die Microsoft SQL Server Analysis Services-Datenbank zusammen mit den von Ihnen erstellten Data Mining-Modellen bereitgestellt werden, wird empfohlen, nur die Tabellen in die Datenquellensicht aufzunehmen, die für das jeweilige Data Mining-Modell oder die entsprechende Gruppe von Modellen erforderlich sind.

In den folgenden Lektionen fügen Sie Datenquellensichten zur Unterstützung jedes neuen Szenarios hinzu. Nur in der Market Basket- und der Sequenzcluster-Lektion wird die gleiche Datenquellensicht verwendet. Sonst wird für jedes Szenario eine andere Datenquellensicht verwendet, sodass die Lektionen keine weiteren Gemeinsamkeiten aufweisen und unabhängig voneinander abgeschlossen werden können.

Szenario	In der Datenquellensicht enthaltene Daten
Lektion 2: Erstellen eines Planungserstellungsszenarios (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)	Monatliche Verkaufsberichte für Fahrradmodelle in unterschiedlichen Regionen (als einzelne Sicht gesammelt).
Lektion 3: Erstellen eines Warenkorbszenarios (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)	Eine Tabelle, die eine Liste mit Kundenaufträgen und eine geschachtelte Tabelle, in der die einzelnen Käufe für jeden Kunden angezeigt werden, enthält.
Lektion 4: Erstellen eines Sequenzclusterszenarios (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)	Die gleichen Daten, die für die Warenkorbanalyse verwendet werden, sowie ein Bezeichner, der die Reihenfolge anzeigt, in der Elemente gekauft wurden.
Lektion 5: Erstellen von neuronalen Netzwerk- und logistischen Regressionsmodellen (Data Mining-Lernprogramm für Fortgeschrittene)	Eine einzelne Tabelle, die vorläufige Nachverfolgungsdaten für die Leistung in einem Callcenter enthält.