Guida di riferimento alle istruzioni DMX (Data Mining Extensions)
L'utilizzo dei modelli di data mining in Microsoft SQL Server Analysis Services implica l'esecuzione delle attività principali indicate di seguito.
Creazione di strutture e modelli di data mining.
Elaborazione di strutture e modelli di data mining.
Eliminazione di strutture e modelli di data mining.
Copia di modelli di data mining.
Visualizzazione di modelli di data mining.
Generazione di stime basate su modelli di data mining.
È possibile utilizzare istruzioni DMX (Data Mining Extensions) per eseguire tali attività a livello di programmazione.
Creazione di strutture e modelli di data mining
Utilizzare l'istruzione CREATE MINING STRUCTURE (DMX) per aggiungere una nuova struttura di data mining a un database. È quindi possibile utilizzare l'istruzione ALTER MINING STRUCTURE (DMX) per aggiungere modelli di data mining alla struttura di data mining.Utilizzare l'istruzione CREATE MINING MODEL (DMX) per compilare un nuovo modello di data mining e la struttura di data mining associata.
Elaborazione di strutture e modelli di data mining
Utilizzare l'istruzione INSERT INTO (DMX) per elaborare una struttura e un modello di data mining.Eliminazione di strutture e modelli di data mining
Utilizzare l'istruzione DELETE (DMX) per rimuovere tutti i dati sottoposti a training da un modello o struttura di data mining. Utilizzare l'istruzione DROP MINING STRUCTURE (DMX) o DROP MINING MODEL (DMX) per rimuovere completamente un modello o una struttura di data mining da un database.Copia di modelli di data mining
Utilizzare l'istruzione SELECT INTO (DMX) per copiare la struttura di un modello di data mining esistente in un nuovo modello di data mining ed eseguire il training del nuovo modello con gli stessi dati.Visualizzazione di modelli di data mining
Utilizzare l'istruzione SELECT (DMX) per visualizzare le informazioni calcolate dall'algoritmo di data mining e archiviate nel modello di data mining durante il training del modello. In modo analogo a Transact-SQL, è possibile utilizzare numerose clausole con l'istruzione SELECT per estenderne le funzionalità. Tali clausole includono DISTINCT FROM <model>, FROM <model>.CASES, FROM <model>.SAMPLE_CASES, FROM <model>.CONTENT e FROM <model>.DIMENSION_CONTENT.Generazione di stime basate su modelli di data mining
Utilizzare la clausola PREDICTION JOIN dell'istruzione SELECT per creare stime basate su un modello di data mining esistente.
È inoltre possibile importare ed esportare modelli utilizzando le istruzioni IMPORT (DMX) e EXPORT (DMX).
Queste attività rientrano in due categorie, istruzioni per la definizione dei dati e istruzioni per la manipolazione dei dati, descritte nella tabella seguente.
Argomento |
Descrizione |
|---|---|
Istruzioni DMX (Data Mining Extensions) per la definizione dei dati |
Fanno parte del linguaggio DDL (Data Definition Language). Consentono di definire un nuovo modello di data mining (incluso il training) o di eliminare un modello di data mining esistente da un database. |
Istruzioni DMX (Data Mining Extensions) per la manipolazione dei dati |
Fanno parte del linguaggio DML (Data Manipulation Language). Consentono di utilizzare modelli di data mining esistenti, eseguendo operazioni quali la visualizzazione di un modello o la creazione di stime. |
Vedere anche
Riferimento
Guida di riferimento alle funzioni DMX (Data Mining Extensions)
Guida di riferimento agli operatori DMX (Data Mining Extensions)