Bagikan melalui

UBAH STRUKTUR PENAMBANGAN (DMX)

  • Artikel

Berlaku untuk: SQL Server Analysis Services

Membuat model penambangan baru yang didasarkan pada struktur penambangan yang ada. Saat Anda menggunakan pernyataan ALTER MINING STRUCTURE untuk membuat model penambangan baru, struktur harus sudah ada. Sebaliknya, ketika Anda menggunakan pernyataan, CREATE MINING MODEL (DMX), Anda membuat model dan secara otomatis menghasilkan struktur penambangan yang mendasarnya secara bersamaan.

Sintaks

  
ALTER MINING STRUCTURE <structure>  
ADD MINING MODEL <model>  
(  
    <column definition list>  
  [(<nested column definition list>) [WITH FILTER (<nested filter criteria>)]]  
)  
USING <algorithm> [(<parameter list>)]   
[WITH DRILLTHROUGH]  
[,FILTER(<filter criteria>)]

Argumen

struktur
Nama struktur penambangan tempat model penambangan akan ditambahkan.

model
Nama unik untuk model penambangan.

daftar definisi kolom
Daftar definisi kolom yang dipisahkan koma.

daftar definisi kolom berlapis
Daftar kolom yang dipisahkan koma dari tabel berlapis, jika berlaku.

kriteria filter berlapis
Ekspresi filter yang diterapkan ke kolom dalam tabel berlapis.

algoritma
Nama algoritma penggalian data, seperti yang didefinisikan oleh penyedia.

Catatan

Daftar algoritma yang didukung oleh penyedia saat ini dapat diambil dengan menggunakan DMSCHEMA_MINING_SERVICES Rowset. Untuk melihat algoritma yang didukung dalam instans Analysis Services saat ini, lihat Properti Penggalian Data.

daftar parameter
Opsional. Daftar parameter yang ditentukan penyedia yang dipisahkan koma untuk algoritma.

kriteria filter
Ekspresi filter yang diterapkan ke kolom dalam tabel kasus.

Keterangan

Jika struktur penambangan berisi kunci komposit, model penambangan harus menyertakan semua kolom kunci yang ditentukan dalam struktur.

Jika model tidak memerlukan kolom yang dapat diprediksi, misalnya, model yang dibangun dengan menggunakan algoritma Pengklusteran Microsoft dan Pengklusteran Urutan Microsoft, Anda tidak perlu menyertakan definisi kolom dalam pernyataan. Semua atribut dalam model yang dihasilkan akan diperlakukan sebagai input.

Dalam klausa WITH yang berlaku untuk tabel kasus, Anda dapat menentukan opsi untuk pemfilteran dan penelusuran:

  • Tambahkan kata kunci FILTER dan kondisi filter. Filter berlaku untuk kasus dalam model penambangan.

  • Tambahkan kata kunci DRILLTHROUGH untuk memungkinkan pengguna model penambangan menelusuri paling detail dari hasil model ke data kasus. Di Ekstensi Penggalian Data (DMX), penelusuran hanya dapat diaktifkan saat Anda membuat model.

Untuk menggunakan pemfilteran kasus dan penelusuran, Anda menggabungkan kata kunci dalam satu klausa WITH dengan menggunakan sintaks yang diperlihatkan dalam contoh berikut:

WITH DRILLTHROUGH, FILTER(Gender = 'Male')

Daftar Definisi Kolom

Anda menentukan struktur model dengan menentukan daftar definisi kolom yang menyertakan informasi berikut untuk setiap kolom:

  • Nama (wajib)

  • Alias (opsional)

  • Bendera pemodelan

  • Permintaan prediksi, yang menunjukkan algoritma apakah kolom berisi nilai yang dapat diprediksi, yang ditunjukkan oleh klausa PREDICT atau PREDICT_ONLY

Gunakan sintaks berikut untuk daftar definisi kolom untuk menentukan satu kolom:

<structure column name>  [AS <model column name>]  [<modeling flags>]    [<prediction>]

Nama Kolom dan Alias

Nama kolom yang Anda gunakan dalam daftar definisi kolom harus berupa nama kolom seperti yang digunakan dalam struktur penambangan. Namun, Anda dapat secara opsional menentukan alias untuk mewakili kolom struktur dalam model penambangan. Anda juga dapat membuat beberapa definisi kolom untuk kolom struktur yang sama, dan menetapkan alias dan penggunaan prediksi yang berbeda untuk setiap salinan kolom. Secara default, nama kolom struktur digunakan jika Anda tidak menentukan alias. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat Alias untuk Kolom Model.

Untuk kolom tabel berlapis, Anda menentukan nama tabel berlapis, menentukan jenis data sebagai TABLE, lalu menyediakan daftar kolom berlapis untuk disertakan dalam model, yang diapit dalam tanda kurung.

Anda dapat menentukan ekspresi filter yang diterapkan ke tabel berlapis dengan membubuhkan ekspresi kriteria filter setelah definisi kolom tabel berlapis.

Bendera Pemodelan

Analysis Services mendukung bendera pemodelan berikut untuk digunakan dalam kolom model penambangan:

Catatan

Bendera pemodelan NOT_NULL berlaku untuk kolom struktur penambangan. Untuk informasi selengkapnya, lihat MEMBUAT STRUKTUR PENAMBANGAN (DMX).

Term Definisi
REGRESSOR Menunjukkan bahwa algoritma dapat menggunakan kolom yang ditentukan dalam rumus regresi algoritma regresi.
MODEL_EXISTENCE_ONLY Menunjukkan bahwa nilai untuk kolom atribut kurang penting daripada keberadaan atribut.

Anda dapat menentukan beberapa bendera pemodelan untuk kolom. Untuk informasi selengkapnya tentang cara menggunakan bendera pemodelan, lihat Bendera Pemodelan (DMX).

Klausul Prediksi

Klausa prediksi menjelaskan bagaimana kolom prediksi digunakan. Tabel berikut mencantumkan kemungkinan klausul.

Klausul Deskripsi
PREDICT Kolom ini dapat diprediksi oleh model, dan nilainya dapat digunakan sebagai input untuk memprediksi nilai kolom lain yang dapat diprediksi.
PREDICT_ONLY Kolom ini dapat diprediksi oleh model, tetapi nilainya tidak dapat digunakan dalam kasus input untuk memprediksi nilai kolom lain yang dapat diprediksi.

Filter Ekspresi Kriteria

Anda dapat menentukan filter yang membatasi kasus yang digunakan dalam model penambangan. Filter dapat diterapkan ke kolom dalam tabel kasus atau baris dalam tabel berlapis, atau ke keduanya.

Ekspresi kriteria filter adalah predikat DMX yang disederhanakan, mirip dengan klausa WHERE. Ekspresi filter dibatasi untuk rumus yang menggunakan operator matematika dasar, skalar, dan nama kolom. Pengecualiannya adalah operator EXISTS; ini mengevaluasi ke true jika setidaknya satu baris dikembalikan untuk subkueri. Predikat dapat dikombinasikan dengan menggunakan operator logis umum: AND, OR, dan NOT.

Untuk informasi selengkapnya tentang filter yang digunakan dengan model penambangan, lihat Filter untuk Model Penambangan (Analysis Services - Data Mining).

Catatan

Kolom dalam filter harus berupa kolom struktur penambangan. Anda tidak dapat membuat filter pada kolom model atau kolom alias.

Untuk informasi selengkapnya tentang operator dan sintaks DMX, lihat Menambang Kolom Model.

Daftar Definisi Parameter

Anda dapat menyesuaikan performa dan fungsionalitas model dengan menambahkan parameter algoritma ke daftar parameter. Parameter yang dapat Anda gunakan bergantung pada algoritma yang Anda tentukan dalam klausa USING. Untuk daftar parameter yang terkait dengan setiap algoritma, lihat Algoritma Penggalian Data (Analysis Services - Data Mining).

Sintaks daftar parameter adalah sebagai berikut:

[<parameter> = <value>, <parameter> = <value>,...]

Contoh 1: Menambahkan Model ke Struktur

Contoh berikut menambahkan model penambangan Naive Bayes ke struktur penambangan Surat Baru dan membatasi jumlah maksimum status atribut hingga 50.

ALTER MINING STRUCTURE [New Mailing]  
ADD MINING MODEL [Naive Bayes]  
(  
    CustomerKey,   
    Gender,  
    [Number Cars Owned],  
    [Bike Buyer] PREDICT  
)  
USING Microsoft_Naive_Bayes (MAXIMUM_STATES = 50)

Contoh 2: Menambahkan Model yang Difilter ke Struktur

Contoh berikut menambahkan model penambangan, Naive Bayes Women, ke struktur penambangan Surat Baru. Model baru memiliki struktur dasar yang sama dengan model penambangan yang ditambahkan dalam contoh 1; namun, model ini membatasi kasus dari struktur penambangan untuk pelanggan perempuan di atas usia 50 tahun.

ALTER MINING STRUCTURE [New Mailing]  
ADD MINING MODEL [Naive Bayes Women]  
(  
    CustomerKey,   
    Gender,  
    [Number Cars Owned],  
    [Bike Buyer] PREDICT  
)  
USING Microsoft_Naive_Bayes  
WITH FILTER([Gender] = 'F' AND [Age] >50)

Contoh 3: Menambahkan Model yang Difilter ke Struktur dengan Tabel Berlapis

Contoh berikut menambahkan model penambangan ke versi yang dimodifikasi dari struktur penambangan ke basket pasar. Struktur penambangan yang digunakan dalam contoh telah dimodifikasi untuk menambahkan kolom Wilayah , yang berisi atribut untuk wilayah pelanggan, dan kolom Grup Pendapatan, yang mengategorikan pendapatan pelanggan dengan menggunakan nilai Tinggi, Sedang, atau Rendah.

Struktur penambangan juga menyertakan tabel berlapis yang mencantumkan item yang telah dibeli pelanggan.

Karena struktur penambangan berisi tabel berlapis, Anda dapat menentukan filter pada tabel kasus, tabel berlapis, atau keduanya. Contoh ini menggabungkan filter kasus dan filter baris berlapis untuk membatasi kasus kepada pelanggan Kaya Eropa yang membeli salah satu model ban jalan.

ALTER MINING STRUCTURE [Market Basket with Region and Income]  
ADD MINING MODEL [Decision Trees]  
(  
    CustomerKey,   
    Region,  
    [Income Group],  
    [Product] PREDICT (Model)   
WITH FILTER (EXISTS (SELECT * FROM [v Assoc Seq Line Items] WHERE   
 [Model] = 'HL Road Tire' OR  
 [Model] = 'LL Road Tire' OR  
 [Model] = 'ML Road Tire' )  
)  
) WITH FILTER ([Income Group] = 'High' AND [Region] = 'Europe')  
USING Microsoft_Decision Trees

Lihat Juga

Pernyataan Definisi Data Ekstensi Penggalian Data (DMX)
Pernyataan Manipulasi Data Ekstensi Penggalian Data (DMX)
Referensi Pernyataan Ekstensi Penggalian Data (DMX)