Crear consultas de predicción DMX
El objetivo principal de la mayoría de los proyectos de minería de datos es usar modelos de minería de datos para crear predicciones de los nuevos datos. Por ejemplo, es posible que desee predecir cuántas bicicletas venderá su empresa en diciembre del próximo año, o si un cliente potencial adquirirá una bicicleta en respuesta a una campaña de publicidad. También puede utilizar las predicciones para explorar la información que descubren los algoritmos cuando entrenan los modelos de minería de datos.
Las consultas de predicción se basan en el lenguaje DMX (Extensiones de minería de datos). DMX amplía el lenguaje SQL para proporcionar compatibilidad y poder trabajar con modelos de minería de datos.
Para obtener más información:Referencia de Extensiones de minería de datos (DMX), Descripción de la instrucción Select (DMX), Consultas de predicción (DMX)
Herramientas de consulta de predicción
SQL Server proporciona dos herramientas para la generación de consultas de predicción: el Generador de consultas de predicción y el Editor de consultas. El Generador de consultas de predicción se incluye en la ficha Predicción de modelo de minería de datos del Diseñador de minería de datos. Cuando usa el generador de consultas, puede utilizar herramientas gráficas para diseñar una consulta, el editor de texto para modificar manualmente la consulta y un panel de resultados para ver los resultados de la consulta. El Editor de consultas ofrece herramientas que se pueden utilizar para generar y ejecutar consultas DMX.
También puede incluir consultas de predicción como parte de un paquete de SQL Server 2005 Integration Services (SSIS).
Para obtener más información:Usar el Generador de consultas de predicción para crear consultas de predicción DMX, Crear consultas DMX en SQL Server Management Studio
Vea también
Conceptos
Conceptos de minería de datos
Trabajar con minería de datos
Otros recursos
Referencia de Extensiones de minería de datos (DMX)
Temas de procedimientos de la ficha Predicción de modelo de minería de datos