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データ マイニング オブジェクトの処理

  • [アーティクル]

適用対象:SQL Server 2019 以前の Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

重要

データ マイニングは SQL Server 2017 Analysis Services で非推奨となり、SQL Server 2022 Analysis Services で停止されました。 非推奨および停止された機能については、ドキュメントの更新は行われません。 詳細については、「Analysis Services 下位互換性」を参照してください。

データ マイニング オブジェクトは、処理されるまでは単なる空のコンテナーです。 データ マイニング モデルの処理 は トレーニングとも呼ばれます。

マイニング構造の処理: マイニング構造は、列バインドと使用方法のメタデータの定義に従って外部のデータ ソースからデータを取得し、データを読み取ります。 このデータの全体が読み取られて分析され、さまざまな統計情報が抽出されます。 Analysis Services では、データ マイニング アルゴリズムによる分析に適した、簡潔な表現のデータがローカル キャッシュに格納されます。 モデルを処理した後、このキャッシュを保持することも削除することもできます。 既定では、キャッシュが保存されます。 詳細については、「 マイニング構造の処理」を参照してください。

マイニング モデルの処理: マイニング モデルは処理されるまで空で、定義だけが含まれています。 マイニング モデルを処理するには、基になるマイニング構造の処理が完了している必要があります。 マイニング モデルは、マイニング構造のキャッシュからデータを取得し、モデルに対して作成されたフィルターがあれば適用した後、データセットをアルゴリズムに渡してパターンを検出します。 処理後のモデルには、データ自体ではなく処理結果だけが保存されます。 詳細については、「 マイニング モデルの処理」を参照してください。

次の図は、マイニング構造とマイニング モデルの処理時のデータ フローを示しています。

データの処理: ソースから構造、モデルへの

処理結果の表示

処理後のマイニング構造には、統計分析に使用できる、簡潔な表現のデータが含まれています。 キャッシュが消去されていない場合、このキャッシュ内のデータには次の方法でアクセスできます。

処理後のマイニング モデルには、分析によって生成されたパターンと、モデルの結果からキャッシュ内のトレーニング データへのマッピングだけが含まれています。 モデルの結果 ( モデル コンテンツ) に対して参照やクエリを実行できます。また、キャッシュされている場合は、モデル ケースや構造ケースに対してクエリを実行することもできます。

各マイニング モデルのモデル コンテンツは、作成に使用されたアルゴリズムによって異なります。 たとえば、クラスター モデルとデシジョン ツリー モデルでは、まったく同じデータを使用した場合でも、モデル コンテンツが大きく異なります。 詳細については、「 マイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。

処理の要件

処理の要件は、マイニング モデルがリレーショナル データのみに基づいているか多次元データ ソースに基づいているかに応じて異なる場合があります。

リレーショナル データソースの処理には、トレーニング データを作成し、そのデータでマイニング アルゴリズムを実行することだけが必要です。 ただし、マイニング モデルがディメンション、メジャーなどの OLAP オブジェクトに基づいている場合は、基になるデータが処理済みの状態であることが必要です。 これには、多次元オブジェクトを処理して、マイニング モデルを作成する必要があります。

詳細については、「 処理の要件と考慮事項 (データ マイニング)」を参照してください。

参照

ドリルスルー クエリ (データ マイニング)
マイニング構造 (Analysis Services - データ マイニング)
マイニング モデル (Analysis Services - データ マイニング)
論理アーキテクチャ (Analysis Services - データ マイニング)