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Creazione di una soluzione e di un'origine dati (Esercitazione intermedia sul data mining)

In ogni progetto di Microsoft SQL Server Analysis Services viene definito lo schema degli oggetti in un unico database di Analysis Services. Un database di Analysis Services contiene strutture e modelli di data mining, cubi OLAP (Online Analytical Processing) e oggetti supplementari quali origini dati e viste origine dati.

Quando si crea un progetto di Analysis Services tramite Business Intelligence Development Studio, la soluzione viene archiviata come file locale finché non viene distribuita. Con la distribuzione della soluzione, in Analysis Services viene creato automaticamente un database con lo stesso nome del progetto. Per impostazione predefinita, Analysis Services utilizza l'istanza** localhost** per i nuovi progetti. Se si utilizza un'istanza denominata o si specifica un nome diverso per l'istanza predefinita, è necessario impostare la proprietà del database di distribuzione del progetto sul percorso in cui si desidera creare gli oggetti di data mining.

Dopo aver creato il database, è possibile esplorarlo, visualizzare i modelli o creare stime tramite SQL Server Management Studio o Business Intelligence Development Studio. È possibile continuare ad aggiungere oggetti al database utilizzando la libreria AMO (Analysis Management Objects) o aprendo nuovamente il file di progetto in Business Intelligence Development Studio.

È inoltre possibile creare un progetto ma modificare il nome del database, in modo da poter riutilizzare un database esistente e aggiungervi i nuovi oggetti di data mining. Se si esegue questa operazione, tuttavia, è necessario controllare le proprietà del progetto per verificare se il database esistente verrà aggiornato o sovrascritto.

Per ulteriori informazioni sui progetti di Analysis Services, vedere Definizione di un progetto di Analysis Services.

Per creare un nuovo progetto di Analysis Services per questa esercitazione

  1. Aprire Business Intelligence Development Studio.

  2. Scegliere Nuovo dal menu File e quindi fare clic su Progetto.

  3. Verificare che Progetto di Analysis Services sia selezionato nel riquadro Modelli.

  4. Nella casella Nome assegnare al nuovo progetto il nome DM_Intermediate.

  5. Fare clic su OK.

Per modificare l'istanza in cui sono archiviati gli oggetti di data mining (facoltativo)

  1. In Business Intelligence Development Studio scegliere Proprietà dal menu Progetto.

  2. Fare clic su Distribuzione sul lato sinistro del riquadro Pagine delle proprietà.

  3. Verificare che il nome di Server sia localhost. Se si utilizza un'altra istanza, digitarne il nome. Fare clic su OK.

Per modificare le proprietà di distribuzione di un progetto (facoltativo)

  1. In Esplora soluzioni fare clic con il pulsante destro del mouse sul progetto, quindi scegliere Proprietà.

    -oppure-

    In Business Intelligence Development Studio scegliere Proprietà dal menu Progetto.

  2. Fare clic su Distribuzione sul lato sinistro del riquadro Pagine delle proprietà.

    Nel riquadro Opzioni selezionare Modalità di distribuzione e impostare le opzioni su Distribuisci tutto per sovrascrivere o su Distribuisci solo modifiche per aggiornare gli oggetti esistenti o aggiungere altri oggetti.

Creazione di un'origine dati

Nell'esercitazione di base sul data mining è stata creata un' origine dati in cui vengono archiviate le informazioni di connessione per il database AdventureWorksDW2008R2. Eseguire gli stessi passaggi per creare l'origine dati AdventureWorksDW2008R2 in questa soluzione.

Per creare un'origine dati

Un'unica origine dati può supportare più viste origine dati, ognuna delle quali può includere più tabelle. Tuttavia, poiché l'origine dati e la vista origine dati vengono distribuite nel database di Microsoft SQL Server Analysis Services insieme ai modelli di data mining creati dall'utente, è consigliabile includere nella vista origine dati solo le tabelle necessarie per ogni modello di data mining o gruppo di modelli.

Nelle lezioni successive verranno aggiunte delle viste origine dati per supportare i nuovi modelli e strutture di data mining. Nelle lezioni relative alle analisi degli acquisti e al clustering delle sequenze viene utilizzata la stessa origine dati, ma per qualsiasi altro aspetto le lezioni sono indipendenti l'una dall'altra e possono essere completate separatamente.

Lezione

Vista origine dati

Lezione 2: Compilazione di uno scenario di previsione (Esercitazione intermedia sul data mining)

Report mensili sulle vendite per le versioni di bicicletta nelle diverse aree geografiche.

Lezione 3: Creazione di uno scenario Market Basket (Esercitazione intermedia sul data mining)

Dati ricavati dall'analisi degli acquisti dei clienti. In questa vista origine dati è inclusa una tabella nidificata.

Lezione 4: Creazione di uno scenario di clustering delle sequenze (Esercitazione intermedia sul data mining)

Dati ricavati dall'analisi degli acquisti dei clienti, con l'aggiunta di un identificatore di sequenza.

Lezione 5: Creazione dei modelli di rete neurale e di regressione logistica (Esercitazione intermedia sul data mining)

Dati preliminari sul monitoraggio delle prestazioni provenienti da un call center.