データ マイニング オブジェクトの処理

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

Important

データ マイニングは SQL Server 2017 Analysis Services で非推奨となり、現在は SQL Server 2022 Analysis Services で廃止されました。 非推奨および廃止された機能については、ドキュメントは更新されません。 詳細については、「 Analysis Services の下位互換性」を参照してください。

Analysis Services が処理するまで、データ マイニング オブジェクトは空のコンテナーのままです。 トレーニング とは、データ マイニング モデルの処理を指します。

マイニング構造の処理: マイニング構造は、列バインドと使用状況メタデータによって定義された外部データ ソースからデータを取得し、データを読み取ります。 このデータは完全に読み取られ、分析されてさまざまな統計が抽出されます。 Analysis Services は、データ マイニング アルゴリズムによる分析に適したデータのコンパクトな表現をローカル キャッシュに格納します。 このキャッシュを保持するか、モデルの処理後に削除することができます。 既定では、キャッシュは格納されます。 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、定義のみを含む空です。 マイニング モデルを処理するには、基になっているマイニング構造が処理されている必要があります。 マイニング モデルは、マイニング構造キャッシュからデータを取得し、モデルで作成された可能性のあるフィルターを適用した後、アルゴリズムを介してデータ セットを渡してパターンを検出します。 モデルが処理されると、モデルはデータ自体ではなく、処理の結果のみを格納します。 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、Analysis Services がマイニング構造とマイニング モデルを処理する場合のデータ フローを示しています。

ソースからマイニング構造、およびマイニング モデルに流れるデータを示す図。

処理結果の表示

マイニング構造を処理すると、統計分析用のデータがコンパクトに表現されます。 キャッシュにデータが残っている場合は、次の方法で使用します。

マイニング モデルを処理すると、モデルの結果からキャッシュされたトレーニング データへの分析とマッピングのパターンのみが含まれます。 モデル コンテンツという用語は、モデルの結果を指します。 モデルのコンテンツを参照または検索します。 また、キャッシュにモデルと構造のケースがある場合にもクエリを実行します。

モデルの内容はアルゴリズムによって異なります。 たとえば、クラスタリング モデルとデシジョン ツリー モデルでは、同じデータを使用する場合でも、異なるコンテンツが生成されます。 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。

処理要件

マイニング モデルでリレーショナル データのみを使用するか、多次元データ ソースを使用するかによって、処理要件が異なる場合があります。

リレーショナル データ ソースの場合は、トレーニング データを作成し、そのデータに対してマイニング アルゴリズムを実行します。 ディメンションやメジャーなどの OLAP オブジェクトを使用するマイニング モデルでは、処理された基になるデータも必要です。 マイニング モデルを設定するには、多次元オブジェクトの処理が必要になる場合があります。

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

こちらもご覧ください

ドリルスルー クエリ (データ マイニング)
マイニング ストラクチャー (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)

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