Membuat Struktur Penambangan OLAP Baru
Berlaku untuk:
SQL Server 2019 dan Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium sebelumnya
Penting
Penambangan data tidak digunakan lagi pada SQL Server 2017 Analysis Services dan sekarang dihentikan di SQL Server 2022 Analysis Services. Dokumentasi tidak diperbarui untuk fitur yang tidak digunakan lagi dan dihentikan. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat Kompatibilitas mundur Analysis Services.
Anda dapat menggunakan Panduan Penggalian Data di Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services untuk membuat struktur penambangan yang menggunakan data dari model multidaya. Model penambangan yang didasarkan pada kubus OLAP dapat menggunakan kolom dan nilai dalam tabel fakta, dimensi, dan grup pengukuran sebagai atribut untuk analisis.
Untuk membuat struktur penambangan OLAP baru
Di Penjelajah Solusi di SQL Server Data Tools, klik kanan folder Struktur Penambangan dalam proyek SQL Server Analysis Services, lalu klik Struktur Penambangan Baru untuk membuka Panduan Penggalian Data.
Pada halaman Selamat Datang di Panduan Penggalian Data , klik Berikutnya.
Pada halaman Pilih Metode Definisi , pilih Dari kubus yang ada, lalu klik Berikutnya.
Jika Anda mendapatkan kesalahan dengan pesan, Tidak dapat mengambil daftar algoritma penggalian data yang didukung, buka kotak dialog Properti Proyek dan verifikasi bahwa Anda telah menentukan nama instans Analysis Services yang mendukung model multidimensi. Anda tidak dapat membuat model penambangan pada instans SQL Server Analysis Services yang mendukung pemodelan tabular.
Pada halaman Buat Struktur Penggalian Data , putuskan apakah Anda hanya akan membuat struktur penambangan, atau struktur penambangan ditambah satu model penambangan terkait. Umumnya lebih mudah untuk membuat model penambangan pada saat yang sama, sehingga Anda dapat diminta untuk menyertakan kolom yang diperlukan.
Jika Anda akan membuat model penambangan, pilih algoritma penggalian data yang ingin Anda gunakan, lalu klik Berikutnya. Untuk informasi selengkapnya tentang cara memilih algoritma, lihat Algoritma Penggalian Data (Analysis Services - Penggalian Data).
Pada halaman Pilih Dimensi Kubus Sumber , di bawah Pilih Dimensi Kubus Sumber, temukan dimensi yang berisi sebagian besar data kasus Anda.
Misalnya, jika Anda mencoba mengidentifikasi pengelompokan pelanggan, Anda dapat memilih dimensi Pelanggan; jika Anda mencoba menganalisis pembelian di seluruh transaksi, Anda dapat memilih dimensi Detail Pesanan Penjualan Internet. Anda tidak dibatasi untuk hanya menggunakan data dalam dimensi ini, tetapi harus berisi atribut penting untuk digunakan dalam analisis.
Klik Berikutnya.
Pada halaman Pilih Kunci Kasus , di bawah Atribut, pilih atribut yang akan menjadi kunci struktur penambangan, lalu klik Berikutnya.
Biasanya atribut yang Anda gunakan sebagai kunci untuk struktur penambangan juga merupakan kunci untuk dimensi dan akan dipilih sebelumnya.
Pada halaman Pilih Kolom Tingkat Kasus , di bawah Atribut dan Pengukuran Terkait, pilih atribut dan pengukuran yang berisi nilai yang ingin Anda tambahkan ke struktur penambangan sebagai data kasus. Klik Berikutnya.
Pada halaman Tentukan Penggunaan Kolom Model Penambangan , di bawah Struktur model penambangan, pertama-tama atur kolom yang dapat diprediksi, lalu pilih kolom untuk digunakan sebagai input.
Pilih kotak centang di kolom paling kiri untuk menyertakan data dalam struktur penambangan. Anda dapat menyertakan kolom dalam struktur yang akan Anda gunakan untuk referensi, tetapi tidak menggunakannya untuk analisis.
Pilih kotak centang di kolom Input untuk menggunakan atribut sebagai variabel dalam analisis.
Pilih kotak centang di kolom Prediksi hanya untuk atribut yang dapat diprediksi.
Perhatikan bahwa kolom yang telah Anda tetapkan sebagai kunci tidak dapat digunakan untuk input atau prediksi.
Klik Berikutnya.
Pada halaman Tentukan Penggunaan Kolom Model Penambangan , Anda juga dapat menambahkan dan menghapus tabel berlapis ke struktur penambangan, menggunakan Tambahkan Tabel Berlapis dan Tabel Berlapis.
Dalam model penambangan OLAP, tabel berlapis adalah sekumpulan data lain dalam kubus yang memiliki hubungan satu-ke-banyak dengan dimensi yang mewakili atribut kasus. Oleh karena itu, saat kotak dialog terbuka, kotak dialog telah memilih grup pengukuran yang sudah terkait dengan dimensi yang Anda pilih sebagai tabel kasus. Pada titik ini, Anda akan memilih dimensi berbeda yang berisi informasi tambahan yang berguna untuk analisis.
Misalnya, jika Anda menganalisis pelanggan, Anda akan menggunakan dimensi [Pelanggan] sebagai tabel kasus. Untuk tabel berlapis, Anda mungkin menambahkan alasan yang dikutip pelanggan saat melakukan pembelian, yang disertakan dalam dimensi [Alasan Penjualan].
Jika Anda menambahkan data berlapis, Anda harus menentukan dua kolom tambahan:
Kunci tabel berlapis: Ini harus dipilih sebelumnya di halaman, Pilih Kunci Tabel Berlapis.
Atribut atau atribut yang akan digunakan untuk analisis: Halaman, Pilih Kolom Tabel Berlapis, menyediakan daftar pengukuran dan atribut dalam pilihan tabel berlapis.
Untuk setiap atribut yang Anda sertakan dalam model, centang kotak di kolom kiri.
Jika Anda ingin menggunakan atribut hanya untuk analisis, periksa Input.
Jika Anda ingin menyertakan kolom sebagai salah satu atribut yang dapat diprediksi untuk model, pilih Prediksi.
Item apa pun yang Anda sertakan dalam struktur tetapi tidak menentukan sebagai atribut input atau yang dapat diprediksi ditambahkan ke struktur dengan bendera Abaikan; ini berarti bahwa data diproses saat Anda membangun model tetapi tidak digunakan dalam analisis, dan hanya tersedia untuk penelusuran. Ini bisa berguna jika Anda ingin menyertakan detail seperti nama pelanggan tetapi tidak ingin menggunakannya dalam analisis.
Klik Selesai untuk menutup bagian wizard yang berfungsi dengan tabel berlapis. Anda dapat mengulangi proses untuk menambahkan beberapa kolom berlapis.
Pada halaman Tentukan Konten dan Tipe Data Kolom , di bawah Struktur model penambangan, atur tipe konten dan jenis data untuk setiap kolom.
Catatan
Model penambangan OLAP tidak mendukung penggunaan fitur Deteksi untuk secara otomatis mendeteksi apakah kolom berisi data berkelanjutan atau diskrit.
Klik Berikutnya.
Pada halaman Slice Source Cube , Anda dapat memfilter data yang digunakan untuk membuat struktur penambangan.
Mengiris kubus memungkinkan Anda membatasi data yang digunakan untuk membangun model. Misalnya, Anda dapat membangun model terpisah untuk setiap wilayah dengan mengiris hierarki Geografi dan
Dimensi: Pilih dimensi terkait dari daftar dropdown.
Hierarki: Pilih tingkat hierarki dimensi tempat Anda ingin menerapkan filter. Misalnya, jika Anda mengiris berdasarkan dimensi [Geografi], Anda akan memilih tingkat hierarki seperti [Nama Negara Wilayah] .
Operator: Pilih operator dari daftar.
Ekspresi Filter: Ketik nilai atau ekspresi untuk berfungsi sebagai kondisi filter, atau gunakan daftar dropdown untuk memilih nilai dari daftar anggota pada tingkat hierarki yang ditentukan.
Misalnya, jika Anda memilih [Geografi] sebagai dimensi dan [Nama Negara Wilayah] sebagai tingkat hierarki, daftar dropdown berisi semua negara/wilayah valid yang dapat Anda gunakan sebagai kondisi filter. Anda dapat membuat beberapa pilihan. Akibatnya, data dalam struktur penambangan akan terbatas pada data kubus dari area geografis ini.
Parameter: Abaikan kotak centang ini. Kotak dialog ini mendukung beberapa skenario pemfilteran kubus dan opsi ini tidak relevan untuk membangun struktur penambangan.
Klik Berikutnya.
Pada halaman Pisahkan data menjadi set pelatihan dan pengujian , tentukan persentase data struktur penambangan untuk dicadangkan untuk pengujian, atau tentukan jumlah maksimum kasus pengujian. Klik Berikutnya.
Jika Anda menentukan kedua nilai, batas digabungkan untuk menggunakan mana pun yang terendah.
Pada halaman Menyelesaikan Wizard , berikan nama untuk struktur penambangan OLAP baru dan model penambangan awal.
Klik Selesai.
Pada halaman Menyelesaikan Wizard , Anda juga memiliki opsi untuk membuat dimensi model penambangan dan/atau kubus menggunakan dimensi model penambangan. Opsi ini hanya didukung untuk model yang dibuat menggunakan algoritma berikut:
Algoritma Pengklusteran Microsoft
Algoritma Pohon Keputusan Microsoft
Algoritma Aturan Asosiasi Microsoft
Buat dimensi model penambangan: Pilih kotak centang ini dan berikan nama jenis untuk dimensi model penambangan. Saat Anda menggunakan opsi ini, dimensi baru dibuat dalam kubus asli yang digunakan untuk membangun struktur penambangan. Anda dapat menggunakan dimensi ini untuk menelusuri paling detail dan melakukan analisis lebih lanjut. Karena dimensi terletak di dalam kubus, dimensi secara otomatis dipetakan ke dimensi data kasus.
Buat kubus menggunakan dimensi model penambangan: Pilih kotak centang ini, dan berikan nama untuk kubus baru. Saat Anda menggunakan opsi ini, kubus baru dibuat yang berisi dimensi yang ada yang digunakan dalam membangun struktur, dan dimensi penambangan data baru yang berisi hasil dari model.
Lihat juga
Saran dan Komentar
Segera hadir: Sepanjang tahun 2024 kami akan menghentikan penggunaan GitHub Issues sebagai mekanisme umpan balik untuk konten dan menggantinya dengan sistem umpan balik baru. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Kirim dan lihat umpan balik untuk