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Istruzioni DMX (Data Mining Extensions)

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Si applica a: SQL Server Analysis Services

L'uso di modelli di data mining in Microsoft SQL Server Analysis Services prevede le attività principali seguenti:

  • 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 una struttura di data mining associata.

Elaborazione di strutture e modelli di data mining
Utilizzare l'istruzione INSERT INTO (DMX) per elaborare una struttura di data mining 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 di data mining o da una struttura di data mining. Utilizzare le istruzioni DROP MINING STRUCTURE (DMX) o DROP MINING MODEL (DMX) per rimuovere completamente una struttura di data mining o un modello 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 e per eseguire il training del nuovo modello con gli stessi dati.

Visualizzazione di modelli di data mining
Utilizzare l'istruzione SELECT (DMX) per esplorare le informazioni calcolate e archiviate dall'algoritmo di data mining nel modello di data mining durante il training del modello. Analogamente a Transact-SQL, è possibile usare diverse clausole con l'istruzione SELECT per estenderne la potenza. Queste clausole includono distinct FROM <model>, FROM <model>. CASE, MODELLO FROM><. SAMPLE_CASES, modello> FROM<. Modello CONTENT e FROM><. 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 anche possibile importare ed esportare modelli usando le istruzioni IMPORT (DMX) ed 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) Data Definitions 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 di manipolazione dei dati DMX (Data Mining Extensions) 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.

Vedi anche

Informazioni di riferimento sulle funzioni DMX (Data Mining Extensions)
Informazioni di riferimento per gli operatori DMX (Data Mining Extensions)
Convenzioni di sintassi DMX (Data Mining Extensions)
Elementi della sintassi DMX (Data Mining Extensions)