Classi di data mining AMO

Articolo
08/01/2012

Le classi di data mining consentono di creare, modificare, eliminare ed elaborare oggetti di dati mining. L'utilizzo di oggetti di data mining include la creazione di strutture e di modelli di data mining e l'elaborazione di tali modelli.

Per ulteriori informazioni sulle modalità di impostazione dell'ambiente e sugli oggetti Server, Database, DataSource e DataSourceView, vedere Classi fondamentali AMO.

Per la definizione degli oggetti nella libreria AMO (Analysis Management Objects), è necessario impostare alcune proprietà per ciascun oggetto in modo da configurare il contesto corretto. Per oggetti complessi, ad esempio oggetti OLAP e di data mining, è necessaria una codifica lunga e dettagliata.

In questo argomento sono contenute le sezioni seguenti:

Oggetti MiningStructure
Oggetti MiningModel

Nella figura seguente viene illustrata la relazione delle classi descritte in questo argomento.

Classi di data mining AMO

Oggetti MiningStructure

Una struttura di data mining rappresenta il contenitore per i modelli di data mining. La struttura definisce tutte le possibili colonne che i modelli di data mining possono utilizzare. Ogni modello di data mining definisce le proprie colonne dal set di colonne definite nella struttura.

Un oggetto MiningStructure semplice è costituito da informazioni di base, una vista origine dati, uno o più oggetti ScalarMiningStructureColumn, zero o più oggetti TableMiningStructureColumn e un oggetto MiningModelCollection.

Le informazioni di base includono il nome e l'ID (identificatore interno) dell'oggetto MiningStructure.

Nell'oggetto DataSourceView è contenuto il modello di data mining sottostante per la struttura di data mining.

L'oggetto ScalarMiningStructureColumn è costituito da colonne o attributi con valori singoli.

L'oggetto TableMiningStructureColumn è costituito da colonne o attributi con valori multipli per ciascun case.

Nell'oggetto MiningModelCollection sono contenuti tutti i modelli di data mining compilati in base agli stessi dati.

Per creare un oggetto MiningStructure, aggiungerlo all'oggetto MiningStructureCollection del database e aggiornare l'oggetto MiningStructure nel server tramite il metodo Update.

Per rimuovere un oggetto MiningStructure, è necessario eliminarlo tramite il metodo Drop dell'oggetto MiningStructure. La rimozione di un oggetto MiningStructure dalla raccolta non influisce sul server.

L'oggetto MiningStructure può essere elaborato tramite il proprio metodo Process oppure nel momento in cui un oggetto padre elabora se stesso tramite il proprio metodo Process.

Colonne

Le colonne contengono i dati del modello e possono essere di tipi diversi, ovvero Key, Input, Predictable o InputPredictable a seconda dell'utilizzo. Le colonne stimabili rappresentano la destinazione della compilazione del modello di data mining.

In AMO le colonne a valore singolo sono note come oggetti ScalarMiningStructureColumn, mentre le colonne con valori multipli sono note come oggetti TableMiningStructureColumn.

ScalarMiningStructureColumn

Un oggetto ScalarMiningStructureColumn semplice è costituito da informazioni di base, dal tipo, dal contenuto e dall'associazione dati.

Le informazioni di base includono il nome e l'ID (identificatore interno) dell'oggetto ScalarMiningStructureColumn.

Il tipo è rappresentato dal tipo di dati del valore, ovvero LONG, BOOLEAN, TEXT, DOUBLE o DATE.

Il contenuto indica al motore il modo in cui la colonna può essere modellata, in base ai valori possibili, ovvero Discrete, Continuous, Discretized, Ordered, Cyclical, Probability, Variance, StdDev, ProbabilityVariance, ProbabilityStdDev e Support, Key.

L'associazione dati consente di collegare la colonna di data mining con il modello di dati sottostante tramite un elemento della vista origine dati.

Per creare un oggetto ScalarMiningStructureColumn, aggiungerlo all'oggetto MiningStructureCollection padre e aggiornare l'oggetto MiningStructure padre nel server tramite il metodo Update.

Per rimuovere un oggetto ScalarMiningStructureColumn, è necessario eliminarlo dalla raccolta dell'oggetto MiningStructure padre e aggiornare l'oggetto MiningStructure padre nel server tramite il metodo Update.

TableMiningStructureColumn

Un oggetto TableMiningStructureColumn semplice è costituito da informazioni di base e da colonne scalari.

Le informazioni di base includono il nome e l'ID (identificatore interno) dell'oggetto TableMiningStructureColumn.

Le colonne scalari sono costituite dall'oggetto ScalarMiningStructureColumn.

Per creare un oggetto TableMiningStructureColumn, aggiungerlo alla raccolta MiningStructure padre e aggiornare l'oggetto TableMiningStructureColumn padre nel server tramite il metodo Update.

Oggetti MiningModel

Un oggetto MiningModel consente di scegliere le colonne della struttura e un algoritmo da utilizzare, nonché eventuali parametri specifici per ottimizzare il modello. Potrebbe essere necessario ad esempio definire nella stessa struttura di data mining diversi modelli di data mining che utilizzano gli stessi algoritmi, ma ignorare alcune colonne della struttura di data mining in un modello e utilizzarle come colonne di input in un altro modello e come colonne di input e di stima in un terzo modello. Queste operazioni possono risultare utili se si desidera considerare continua una colonna in un modello di data mining, ma discretizzata in un altro modello.

Un oggetto MiningModel semplice è costituito da informazioni di base, dalla definizione di algoritmo e da colonne.

Le informazioni di base includono il nome e l'ID (identificatore interno) del modello di data mining.

Una definizione di algoritmo fa riferimento a uno qualsiasi degli algoritmi standard disponibili in Analysis Services oppure a qualsiasi algoritmo personalizzato abilitato nel server.

Le colonne sono costituite da una raccolta delle colonne utilizzate dall'algoritmo e dalla definizione del relativo utilizzo.

Per creare un oggetto MiningModel, aggiungerlo all'oggetto MiningModelCollection del database e aggiornare l'oggetto MiningModel nel server tramite il metodo Update.

Per rimuovere un oggetto MiningModel, è necessario eliminarlo tramite il metodo Drop dell'oggetto MiningModel. La rimozione di un oggetto MiningModel dalla raccolta non influisce sul server.

Dopo la creazione, un oggetto MiningModel può essere elaborato tramite il proprio metodo Process oppure nel momento in cui un oggetto padre elabora se stesso tramite il proprio metodo Process.