Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
A következőkre vonatkozik:
SQL Server 2019 és korábbi Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Fontos
Az adatbányászat elavult az SQL Server 2017 Analysis Servicesben, és megszűnt az SQL Server 2022 Analysis Servicesben. Az elavult és megszűnt funkciók dokumentációja nem frissül. További információkért tekintse meg az Analysis Services visszamenőleges kompatibilitását.
Az adatbányászati megoldás egy SQL Server Analysis Services-megoldás, amely egy vagy több adatbányászati projektet tartalmaz.
Az ebben a szakaszban található témakörökből megtudhatja, hogyan tervezhet és valósíthat meg integrált adatbányászati megoldást az SQL Server SQL Server Analysis Services használatával. Az adatbányászat tervezési folyamatának és a kapcsolódó eszközöknek az áttekintéséhez tekintse meg az adatbányászati fogalmakat.
Az adatbányászat szempontjából hasznos további projekttípusokról további információt a Kapcsolódó projektek adatbányászati megoldásokhoz című témakörben talál.
Relációs és többdimenziós megoldások
Adatbányászati megoldások üzembe helyezése
Relációs és többdimenziós megoldások
Az adatbányászati megoldások többdimenziós adatokon, azaz meglévő kockán vagy tisztán relációs adatokon alapulhatnak, például az adattárházban lévő táblákon és nézeteken, illetve szövegfájlokon, Excel-munkafüzeteken vagy más külső adatforrásokon.
Adatbányászati objektumokat létrehozhat egy meglévő többdimenziós adatbázis-megoldásban.
Általában akkor hozna létre ilyen megoldást, ha már létrehozott egy kockát, és adatbányászatot szeretne végezni a kocka adatforrásként való használatával. Ha kockán alapuló modelleket helyez át és készít biztonsági másolatot, a kockát is át kell helyezni vagy át kell másolni.
Létrehozhat olyan adatbányászati megoldást, amely csak adatbányászati objektumokat tartalmaz, beleértve a támogató adatforrásokat és adatforrásnézeteket, és csak relációs adatforrást használ.
Ez az adatbányászati modellek létrehozásának előnyben részesített módszere, mivel a feldolgozás és a lekérdezés általában a relációs adatforrásokkal szemben a leggyorsabb. Az EXPORT és AZ IMPORT parancsok használatával a modelleket egyszerűen áthelyezheti és biztonsági másolatot készíthet a kiszolgálók között.
Adatbányászati megoldások üzembe helyezése
Az SQL Server Analysis Services azon példányának, amelyre a megoldást telepíti, többdimenziós objektumokat és adatbányászati objektumokat támogató módban kell futnia; vagyis nem helyezhet üzembe adatbányászati objektumokat táblázatos modelleket vagy Power Pivot-adatokat tároló példányon.
Ezért amikor adatbányászati megoldást hoz létre a Visual Studióban, mindenképpen használja a sablont, az Analysis Services többdimenziós és az adatbányászati projektet.
A megoldás üzembe helyezésekor az adatbányászathoz használt objektumok a megadott SQL Server Analysis Services-példányban, a megoldásfájl nevével megegyező nevű adatbázisban jönnek létre.
További információ a relációs és a többdimenziós megoldások üzembe helyezéséről: Adatbányászati megoldások üzembe helyezése.
Megoldás – útmutató
Áttekintést nyújt arról, hogyan hozhat létre adatbányászati megoldásokat az Adatbányászat varázslóval.
Relációs bányászati struktúra létrehozása
Bányászati struktúrát hozhat létre relációs adatokból, szövegfájlokból és más forrásokból, amelyek adatforrásnézetben kombinálhatók.
OLAP-bányászati struktúra létrehozása
Hozzon létre egy bányászati struktúrát egy OLAP-kockában lévő adatok alapján. Az OLAP-adatokból létrehozott modellek adatbányászati dimenzióként menthetők, vagy új kockaként mentheti az adatkészletet és a modelleket.
Ebben a részben
Adatbányászati objektumok feldolgozása
Kapcsolódó projektek adatbányászati megoldásokhoz
Adatbányászati megoldások üzembe helyezése
Kapcsolódó feladatok és témakörök
Miután létrehozott egy alapszintű adatbányászati megoldást, beleértve az adatforrásokat és a bányászati struktúrát, új modellek hozzáadásával, modellek tesztelésével és összehasonlításával, előrejelzések létrehozásával és az adatok részhalmazaival való kísérletezéssel építhet a megoldásra.
További információk az alábbi hivatkozásokra kattintva érhetők el:
| Tasks | Témakörök |
|---|---|
| Tesztelje a létrehozott modelleket, ellenőrizze a betanítási adatok minőségét, és hozzon létre olyan diagramokat, amelyek az adatbányászati modellek pontosságát jelölik. | Tesztelés és érvényesítés (adatbányászat) |
| A modell betanítása a struktúra és a kapcsolódó modellek adatokkal való feltöltésével. Modellek frissítése és kiterjesztése új adatokkal. | Adatbányászati objektumok feldolgozása |
| A bányászati modell testreszabása szűrők alkalmazásával a betanítási adatokra, egy másik algoritmus kiválasztásával vagy speciális algoritmusparaméterek beállításával. | Bányászati modellek és struktúra testreszabása |
| A bányászati modell testreszabása szűrők alkalmazásával a mód betanításához használt adatokra. | Bányászati modellek hozzáadása egy struktúrához (Analysis Services – Adatbányászat) |
| Adatbányászati megoldások frissítése és kezelése. | TBD link |