Tipi di dati (data mining)
Quando si crea un modello di data mining o una struttura di data mining in Microsoft SQL Server Analysis Services, è necessario definire i tipi di dati per ogni colonna della struttura. Il tipo di dati indica al motore di data mining se i dati presenti nell'origine dati sono numerici o di testo e il modo in cui devono essere elaborati. Se nei dati di origine ad esempio sono contenuti dati numerici, è possibile specificare se i numeri devono essere considerati come numeri interi o se devono essere utilizzate posizioni decimali.
Ogni tipo di dati supporta uno o più tipi di contenuto. Se si imposta il tipo di contenuto, è possibile personalizzare le modalità di elaborazione o di calcolo dei dati presenti nella colonna nel modello di data mining.
Se ad esempio in una colonna sono presenti dati numerici, è possibile scegliere di gestirli come tipi di dati numerici o di testo. Se si sceglie il tipo di dati numerico, è possibile impostare numerosi tipi di contenuto diversi, ovvero discretizzare i numeri o gestirli come valori continui. Per un elenco di tutti i tipi di contenuto, vedere Tipi di contenuto (Data mining).
In Analysis Services sono supportati i tipi di dati riportati di seguito per le colonne della struttura di data mining:
Tipo di dati |
Tipi di contenuto supportati |
|---|---|
Text |
Cyclical, Discrete, Discretized, Key Sequence, Ordered, Sequence |
Long |
Continuous, Cyclical, Discrete, Discretized, Key, Key Sequence, Key Time, Ordered, Sequence, Time Classified |
Boolean |
Cyclical, Discrete, Ordered |
Double |
Continuous, Cyclical, Discrete, Discretized, Key, Key Sequence, Key Time, Ordered, Sequence, Time Classified |
Date |
Continuous, Cyclical, Discrete, Discretized, Key, Key Sequence, Key Time, Ordered |
[!NOTA]
I tipi di contenuto Time e Sequence sono supportati solo da algoritmi di terze parti. I tipi di contenuto Cyclical e Ordered sono supportati, ma la maggior parte degli algoritmi li tratta come valori discreti e non esegue un'elaborazione speciale.
Specifica di un tipo di dati
Se si crea il modello di data mining direttamente tramite DMX (Data Mining Extensions), è possibile definire il tipo di dati per ogni colonna in modo analogo a come si definisce il modello e in Analysis Services verrà creata contemporaneamente la struttura di data mining corrispondente ai tipi di dati specificati. Se si crea il modello di data mining o la struttura di data mining tramite una procedura guidata, in Analysis Services viene indicato un tipo di dati oppure è possibile scegliere un tipo di dati da un elenco.
Modifica di un tipo di dati
Se si modifica il tipo di dati di una colonna, è necessario rielaborare sempre la struttura di data mining e qualsiasi modello di data mining basato su tale struttura. Se si modifica il tipo di dati, in alcuni casi tale colonna non può più essere utilizzata in un modello particolare. In una situazione di questo tipo in Analysis Services verrà generato un errore quando si rielabora il modello oppure verrà rielaborato il modello senza la colonna specifica.
Vedere anche
Riferimento
Concetti
Tipi di contenuto (Data mining)
Algoritmi di data mining (Analysis Services - Data mining)
Strutture di data mining (Analysis Services – Data mining)