Aggiungere modelli di data mining a una struttura (Analysis Services - Data mining)

Si applica a: SQL Server 2019 e versioni precedenti di Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

Il data mining è stato deprecato in SQL Server 2017 Analysis Services e ora è stato interrotto in SQL Server 2022 Analysis Services. La documentazione non viene aggiornata per le funzionalità deprecate e non più disponibili. Per altre informazioni, vedere Compatibilità con le versioni precedenti di Analysis Services.

Una struttura di data mining può supportare più modelli di data mining. Pertanto dopo avere completato la procedura guidata è possibile aprire la struttura e aggiungere nuovi modelli di data mining. Ogni volta che si crea un modello, è possibile utilizzare un algoritmo diverso, modificare i parametri o applicare filtri per utilizzare un subset di dati diverso.

Aggiunta di nuovi modelli di data mining

Quando si utilizza Creazione guidata modello di data mining per creare un nuovo modello di data mining, per impostazione predefinita è sempre necessario creare prima una struttura di data mining. Tramite la procedura guidata è quindi possibile aggiungere un modello di data mining iniziale alla struttura. Tuttavia, non è necessario creare immediatamente un modello. Se si crea solo la struttura, non è necessario prendere una decisione in merito alla colonna da utilizzare come attributo stimabile o su come utilizzare i dati in un determinato modello. Al contrario, è sufficiente impostare la struttura dei dati generale da utilizzare in futuro e in seguito utilizzare Data Mining Designer per aggiungere nuovi modelli di data mining basati su tale struttura.

Nota

In DMX l'istruzione CREATE MINING MODEL inizia con il modello di data mining. In altre parole, si definisce la scelta del modello di data mining e SQL Server Analysis Services genera automaticamente la struttura sottostante. In seguito è possibile continuare ad aggiungere nuovi modelli di data mining a tale struttura, usando ALTER STRUCTURE... Istruzione ADD MODEL.

Scelta di un algoritmo

Quando si aggiunge un nuovo modello a una struttura esistente, la prima operazione da eseguire è la selezione di un algoritmo di data mining da utilizzare in tale modello. La scelta dell'algoritmo è importante perché ogni algoritmo esegue un tipo diverso di analisi e presenta requisiti diversi.

Quando si seleziona un algoritmo incompatibile con i dati, viene visualizzato un avviso. In alcuni casi, potrebbe essere necessario ignorare le colonne che non è possibile elaborare tramite l'algoritmo. In altri casi le modifiche verranno effettuate automaticamente dall'algoritmo. Ad esempio, se la struttura contiene dati numerici e l'algoritmo può funzionare solo con valori discreti, i valori numerici verranno automaticamente raggruppati in intervalli discreti. In alcuni casi, potrebbe essere necessario correggere prima i dati manualmente, scegliendo una chiave o un attributo stimabile.

Non è necessario modificare l'algoritmo quando si crea un nuovo modello. Spesso con lo stesso algoritmo si possono ottenere risultati molto diversi, ma occorre applicare un filtro ai dati o modificare un parametro come il metodo di clustering o le dimensioni minime del set di elementi. È consigliabile provare a utilizzare più modelli per individuare i parametri che consentono di ottenere risultati migliori.

Si noti che tutti i nuovi modelli devono essere elaborati prima di poterli utilizzare.

Specifica dell'utilizzo di colonne in un nuovo modello di data mining

Quando si aggiungono nuovi modelli di data mining a una struttura di data mining esistente, è necessario specificare come ciascuna colonna di dati dovrà essere utilizzata dal modello. A seconda del tipo di algoritmo scelto per il modello, è possibile che alcune scelte siano effettuate per impostazione predefinita. Le colonne di cui non si specifica la modalità di utilizzo non vengono incluse nella struttura di data mining. Tuttavia, i dati nella colonna possono essere ancora disponibili per il drill-through, se è supportato dal modello.

Le colonne della struttura di data mining utilizzate dal modello (se non impostate su Ignora) devono essere una chiave, una colonna di input, una colonna stimabile o una colonna stimabile i cui valori vengono anche utilizzati come input nel modello.

• Le colonne chiave contengono l'identificatore univoco di ogni riga di una tabella. Alcuni modelli di data mining, ad esempio quelli basati sul clustering delle sequenze o gli algoritmi Time Series, possono includere più colonne chiave. Queste chiavi tuttavia non sono chiavi composte nel senso relazionale, ma devono essere selezionate per supportare l'analisi delle serie temporali e del clustering delle sequenze.

• Le colonne di input contengono informazioni per l'esecuzione di stime. Nella Creazione guidata modello di data mining è disponibile la funzionalità Suggerisci , che risulta abilitata quando si seleziona una colonna stimabile. Se si fa clic su questo pulsante, nella procedura guidata verranno campionati i valori stimabili e verrà determinato quali altre colonne della struttura possono fungere da variabili. Verranno rifiutate le colonne chiave o altre colonne con molti valori univoci e verranno suggerite le colonne che risultano essere correlate con il risultato.

  Questa funzionalità è particolarmente utile quando i set di dati contengono un numero di colonne più elevato di quanto sia necessario per compilare un modello di data mining. La funzionalità Suggerisci calcola un valore numerico compreso tra 0 e 1 che descrive la relazione tra ogni colonna del set di dati e la colonna stimabile. In base a questo valore vengono indicate le colonne da utilizzare come input per il modello. Se si utilizza la funzionalità Suggerisci , è possibile utilizzare la selezione di colonne indicate, modificare la selezione in base alle specifiche esigenze o ignorare la selezione di colonne suggerita.

• Le colonne stimabili contengono le informazioni che vengono stimate nel modello di data mining. È possibile selezionare più colonne come attributi stimabili. I modelli di clustering costituiscono un'eccezione in quanto un attributo stimabile è facoltativo.

  A seconda del tipo di modello, può essere necessario che la colonna stimabile sia un tipo di dati specifico: ad esempio un modello di regressione lineare richiede una colonna numerica come valore stimato; l'algoritmo Naive Bayes richiede un valore discreto (anche tutti gli input devono essere discreti).

Specifica del contenuto delle colonne

In alcuni casi può anche essere necessario specificare il contenuto della colonna. In SQL Server data mining, la proprietà Content Type di ogni colonna di dati indica all'algoritmo come deve elaborare i dati in tale colonna. Se ad esempio i dati includono una colonna Income, è necessario specificare che la colonna contiene numeri continui impostando il tipo di contenuto su Continuous. Tuttavia, è anche possibile specificare che i numeri della colonna Income devono essere raggruppati in bucket impostando il tipo di contenuto su Discretized e, se si desidera, specificando il numero esatto di bucket. È possibile creare modelli diversi che gestiscono le colonne in modo diverso. Ad esempio, è possibile provare con un modello che raggruppa i clienti in tre bucket di età e un altro che li raggruppa in 10 bucket di età.

Vedere anche

Strutture di data mining (Analysis Services – Data mining)
Creare una struttura di data mining relazionale
Proprietà dei modelli di data mining
Colonne del modello di data mining