AMO データ マイニング クラス

適用対象: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

データ マイニング クラスは、データ マイニング オブジェクトの作成、変更、削除、および処理を行うのに役立ちます。 データ マイニング オブジェクトでの作業には、データ マイニング構造の作成、データ マイニング モデルの作成、およびモデルの処理が含まれます。

環境を設定する方法、および 、DatabaseDataSource、、および DataSourceView オブジェクトのServer詳細については、「AMO の基本クラス」を参照してください。

分析管理オブジェクト (AMO) でオブジェクトを定義するには、各オブジェクトで多くのプロパティを設定し、正しいコンテキストを設定する必要があります。 OLAP やデータ マイニング オブジェクトなどの複雑なオブジェクトには、長くて詳細なコーディングが必要となります。

次の図は、このトピックで説明するクラスの関係を示しています。

MiningStructure オブジェクト

マイニング構造はマイニング モデルのコンテナーです。 この構造では、マイニング モデルが使用する可能性のあるすべての列を定義します。 各マイニング モデルでは、構造で定義された列のセットから独自の列を定義します。

単純な MiningStructure オブジェクトは、基本情報、データ ソース ビュー、1 つ以上 ScalarMiningStructureColumnの 、0 個以上 TableMiningStructureColumn、および で MiningModelCollection構成されます。

基本情報には、オブジェクトの名前と ID (内部識別子) が MiningStructure 含まれます。

オブジェクトは DataSourceView 、マイニング構造の基になるデータ モデルを保持します。

ScalarMiningStructureColumn は、それぞれが単一の値を持つ列または属性です。

TableMiningStructureColumn は、それぞれの場合について複数の値を持つ列または属性です。

MiningModelCollection には、同じデータ上に作成されたすべてのマイニング モデルが含まれます。

MiningStructureオブジェクトは、データベースの にMiningStructureCollection追加し、Update メソッドをMiningStructure使用してオブジェクトをサーバーに更新することによって作成されます。

オブジェクトを MiningStructure 削除するには、オブジェクトの Drop メソッドを使用して削除する MiningStructure 必要があります。 コレクションからオブジェクトを MiningStructure 削除しても、サーバーには影響しません。

は MiningStructure 、独自のプロセス メソッドを使用して処理することも、親オブジェクトが独自のプロセス メソッドを使用して自身を処理するときに処理することもできます。

列

列は、モデルのデータを保持し、その用途により、異なる種類、つまり Key、Input、Predictable、または InputPredictable となることができます。 Predictable 列はマイニング モデルを構築する対象です。

単一値列は AMO と呼ばれます ScalarMiningStructureColumn 。 複数値列は と呼ばれます TableMiningStructureColumn。

ScalarMiningStructureColumn

単純な ScalarMiningStructureColumn オブジェクトは、基本情報、Type、Content、およびデータ バインディングで構成されます。

基本情報には、 の名前と ID (内部識別子) が ScalarMiningStructureColumn含まれます。

型は、値のデータ型で、LONG、BOOLEAN、TEXT、DOUBLE、DATE があります。

コンテンツは、列をどのようにモデル化できるかをエンジンに指示します。 値として、Discrete、Continuous、Discretized、Ordered、Cyclical、Probability、Variance、StdDev、ProbabilityVariance、ProbabilityStdDev、Support、Key を取ることができます。

データ バインドは、データ ソース ビュー要素を使用して、データ マイニング列を基になるデータ モデルにリンクします。

ScalarMiningStructureColumnは、親 MiningStructureCollectionに追加し、 Update メソッドを使用して親MiningStructureオブジェクトをサーバーに更新することによって作成されます。

を ScalarMiningStructureColumn削除するには、親 のコレクションから削除する必要があります。また MiningStructure、Update メソッドを使用して親 MiningStructure オブジェクトをサーバーに更新する必要があります。

TableMiningStructureColumn

単純な TableMiningStructureColumn オブジェクトは、基本情報とスカラー列で構成されます。

基本情報には、 の名前と ID (内部識別子) が TableMiningStructureColumn含まれます。

スカラー列は です ScalarMiningStructureColumn。

TableMiningStructureColumnは、親MiningStructureコレクションに追加し、Update メソッドを使用して親TableMiningStructureColumnオブジェクトをサーバーに更新することによって作成されます。

を ScalarMiningStructureColumn削除するには、親 のコレクションから削除する必要があります。また MiningStructure、Update メソッドを使用して親 MiningStructure オブジェクトをサーバーに更新する必要があります。

MiningModel オブジェクト

MiningModelは、使用する構造体の列、使用するアルゴリズム、および必要に応じてモデルを調整するための特定のパラメーターを選択できるオブジェクトです。 たとえば、同じアルゴリズムを使用する同じマイニング構造で、いくつかのマイニング モデルを定義したいが、1 つのモデルのマイニング構造のいくつかの列を無視し、これらを別のモデルで入力として使用し、第 3 のモデルでこれらを入力および予測として使用したいという場合があります。 このオブジェクトは、1 つのマイニング モデルで列を連続的なものとして扱い、別のモデルでこの列を分離されているものとして扱う場合に便利です。

単純な MiningModel オブジェクトは、基本情報、アルゴリズム定義、列で構成されます。

基本情報には、マイニング モデルの名前および ID (内部識別子) が含まれます。

アルゴリズム定義とは、Analysis Services で提供されている標準アルゴリズムのいずれか、またはサーバーで有効になっているカスタム アルゴリズムを指します。

いくつかの列とは、アルゴリズムおよび使用方法の定義によって使用される列のコレクションです。

は MiningModel 、データベースの に MiningModelCollection 追加し、Update メソッドを MiningModel 使用してオブジェクトをサーバーに更新することによって作成されます。

を MiningModel削除するには、 の Drop メソッドを使用して削除する MiningModel必要があります。 コレクションから を MiningModel 削除しても、サーバーには影響しません。

を作成した後、 MiningModel 独自のプロセス メソッドを使用して を処理することも、親オブジェクトが独自のプロセス メソッドを使用して自身を処理するときに処理することもできます。