Lección 4: Examinar los modelos de minería de datos de Bike Buyer
Se aplica a: SQL Server 2016 Preview
En esta lección, usará el SELECT (DMX) instrucción para explorar el contenido en el árbol de decisión y clústeres de minería de datos que creó en modelos lección 2: agregar modelos de minería de datos a la estructura de minería de datos predictivos.
Las columnas incluidas en un modelo de minería de datos no son las columnas definidas por la estructura de minería de datos, sino un conjunto específico de columnas que describen las tendencias y los patrones encontrados por el algoritmo. Estas columnas del modelo de minería de datos se describen en la de filas DMSCHEMA_MINING_MODEL_CONTENT de filas de esquema. Por ejemplo, la columna MODEL_NAME del conjunto de filas del esquema de contenido incluye el nombre del modelo de minería de datos. Para un modelo de minería de datos de agrupación en clústeres, la columna NODE_CAPTION contiene el nombre de cada clúster y la columna NODE_DESCRIPTION, una descripción de las características de cada clúster. Puede examinar estas columnas mediante el uso de SELECT FROM . Instrucción contenido en DMX. También puede utilizar esta instrucción para explorar los datos utilizados para crear el modelo de minería de datos. La obtención de detalles debe estar habilitada en la estructura de minería de datos para poder usar esta instrucción. Para obtener más información acerca de la instrucción, vea SELECT FROM &60; modelo >. CASOS ( DMX ).
También se pueden devolver todos los estados de una columna discreta mediante la instrucción SELECT DISTINCT. Por ejemplo, si realiza esta operación en una columna de género, la consulta devolverá macho y femenino.
Tareas de la lección
En esta lección realizará las tareas siguientes:
Explorar el contenido incluido en los modelos de minería de datos
Devolver los casos de los datos de origen utilizados para entrenar los modelos de minería de datos
Explorar los distintos estados disponibles para una columna discreta específica
Devolver el contenido de un modelo de minería de datos
En esta lección, usará el SELECT FROM &60; modelo >. CONTENIDO ( DMX ) instrucción para devolver el contenido del modelo de agrupación en clústeres.
El siguiente es un ejemplo genérico de SELECT FROM . Instrucción de contenido:
SELECT <select list> FROM [<mining model>].CONTENT
WHERE <where clause>
En la primera línea del código se definen las columnas que deben devolverse a partir del contenido del modelo de minería de datos y el modelo de minería de datos al que están asociadas:
SELECT <select list> FROM [<mining model].CONTENT
La cláusula .CONTENT junto al nombre del modelo de minería de datos especifica que se devuelve el contenido del modelo de minería de datos. Para obtener más información acerca de las columnas contenidas en el modelo de minería de datos, consulte filas DMSCHEMA_MINING_MODEL_CONTENT.
Opcionalmente, puede utilizar la última línea del código para filtrar los resultados devueltos por la instrucción:
WHERE <where clause>
Por ejemplo, si desea restringir los resultados de la consulta a solo los clústeres que contengan un gran número de casos, puede agregar la siguiente cláusula WHERE a la instrucción SELECT:
WHERE NODE_SUPPORT > 100
Para obtener más información acerca del uso de la instrucción WHERE, vea Seleccione ( DMX ).
Para devolver el contenido del modelo de minería de datos de agrupación en clústeres
En Explorador de objetos, haga clic en la instancia de Analysis Services, elija nueva consulta, y, a continuación, haga clic en DMX.
Se abre el Editor de consultas, que contiene una consulta nueva en blanco.
Copie el ejemplo genérico de SELECT FROM . Instrucción de contenido en la consulta en blanco.
Reemplace lo siguiente:
<select list>por:
También puede reemplazar * con una lista de cualquiera de las columnas contenidas en el de filas DMSCHEMA_MINING_MODEL_CONTENT.
Reemplace lo siguiente:
[<mining model>]por:
[Clustering]Ahora la apariencia de la instrucción completa debe ser como la siguiente:
SELECT * FROM [Clustering].CONTENTEn el archivo menú, haga clic en Guardar DMXQuery1.dmx como.
En el Guardar como cuadro de diálogo, busque la carpeta correspondiente y nombre de archivo SELECT_CONTENT.dmx.
En la barra de herramientas, haga clic en el Execute botón.
La consulta devuelve el contenido del modelo de minería de datos.
Usar la obtención de detalles
El paso siguiente es usar la instrucción de obtención de detalles para devolver el muestreo de los casos utilizados para entrenar el modelo de minería de datos del árbol de decisión. En esta lección, usará el SELECT FROM &60; modelo >. CASOS ( DMX ) instrucción para devolver el contenido del modelo de árbol de decisión.
El siguiente es un ejemplo genérico de SELECT FROM . Instrucción de casos:
SELECT <select list>
FROM [<mining model>].CASES
WHERE IsInNode('<node id>')
En la primera línea del código se definen las columnas que deben devolverse a partir de los datos de origen y el modelo de minería de datos en el que se incluyen:
SELECT <select list> FROM [<mining model>].CASES
La cláusula .CASES especifica que se está realizando una consulta de obtención de detalles. Para poder utilizar la obtención de detalles, debe habilitarla al crear el modelo de minería de datos.
La última línea del código es opcional y especifica el nodo del modelo de minería de datos del que se solicitan casos:
WHERE IsInNode
('<node id>')
Para obtener más información acerca del uso de la instrucción WHERE con IsInNode, vea SELECT FROM &60; modelo >. CASOS ( DMX ).
Para devolver los casos utilizados para entrenar el modelo de minería de datos
En Explorador de objetos, haga clic en la instancia de Analysis Services, elija nueva consulta, y, a continuación, haga clic en DMX.
Se abre el Editor de consultas, que contiene una consulta nueva en blanco.
Copie el ejemplo genérico de SELECT FROM . Instrucción de casos en la consulta en blanco.
Reemplace lo siguiente:
<select list>por:
También puede reemplazar * por una lista de las columnas incluidas dentro de los datos de origen (como [Bike Buyer]).
Reemplace lo siguiente:
[<mining model>]por:
[Decision Tree]Ahora la apariencia de la instrucción completa debe ser como la siguiente:
SELECT * FROM [Decision Tree].CASESEn el archivo menú, haga clic en Guardar DMXQuery1.dmx como.
En el Guardar como cuadro de diálogo, busque la carpeta correspondiente y nombre de archivo SELECT_DRILLTHROUGH.dmx.
En la barra de herramientas, haga clic en el Execute botón.
La consulta devuelve los datos de origen utilizados para entrenar el modelo de minería de datos del árbol de decisión.
Devolver los estados de una columna discreta del modelo de minería de datos
El paso siguiente es utilizar la instrucción SELECT DISTINCT para devolver los distintos estados posibles en la columna del modelo de minería de datos que se ha especificado.
A continuación, se incluye un ejemplo genérico de la instrucción SELECT DISTINCT:
SELECT DISTINCT [<column>]
FROM [<mining model>]
En la primera línea del código se definen las columnas del modelo de minería de datos para las que se devolverán estados:
SELECT DISTINCT [<column>]
Debe incluir DISTINCT para devolver todos los estados de la columna. Si no incluye DISTINCT, la instrucción completa se convierte en un acceso directo para una predicción y devuelve el estado más probable de la columna especificada. Para más información, vea SELECT (DMX).
Para devolver los estados de una columna discreta
En Explorador de objetos, haga clic en la instancia de Analysis Services, elija nueva consulta, y, a continuación, haga clic en DMX.
Se abre el Editor de consultas, que contiene una consulta nueva en blanco.
Copie el ejemplo genérico de la instrucción SELECT DISTINCT en la consulta en blanco.
Reemplace lo siguiente:
[<column,name>por:
[Bike Buyer]Reemplace lo siguiente:
[<mining model>]por:
[Decision Tree]Ahora la apariencia de la instrucción completa debe ser como la siguiente:
SELECT DISTINCT [Bike Buyer] FROM [Decision Tree]En el archivo menú, haga clic en Guardar DMXQuery1.dmx como.
En el Guardar como cuadro de diálogo, busque la carpeta correspondiente y nombre de archivo SELECT_DISCRETE.dmx.
En la barra de herramientas, haga clic en el Execute botón.
La consulta devuelve los estados posibles de la columna Bike Buyer.
En la siguiente lección predecirá si los clientes potenciales serán compradores de bicicletas, utilizando el modelo de minería de datos del árbol de decisión.