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テンプレートからの単一予測クエリの作成

シングルトン クエリは、予測に使用するモデルがあるが、外部入力データ セットにマップしたり、一括予測を行ったりしたくない場合に便利です。 単一クエリでは、モデルに 1 つまたは複数の値を提供し、予測される値を即時に参照できます。

たとえば、次の DMX クエリは、メーリング対象モデル TM_Decision_Tree に対する単一クエリを表しています。

SELECT * FROM [TM_Decision_tree] ;  
NATURAL PREDICTION JOIN  
(SELECT '2' AS [Number Children At Home], '45' as [Age])  
AS [t]  

次の手順では、SQL Server Management Studioのテンプレート エクスプローラーを使用して、このクエリをすばやく作成する方法について説明します。

SQL Server Management Studio で Analysis Services テンプレートを開くには

  1. SQL Server Management Studioで、[表示] メニューの [テンプレートのエクスプローラー] をクリックします。

  2. キューブ アイコンをクリックして、 [分析サーバー]テンプレートを開きます。

予測クエリ テンプレートを開くには

  1. [テンプレート エクスプローラー]の分析サーバー テンプレートの一覧から [DMX]を展開し、 [予測クエリ]を展開します。

  2. [単一予測]をダブルクリックします。

  3. [ Analysis Services への接続 ] ダイアログ ボックスで、クエリを実行するマイニング モデルを含む Analysis Services のインスタンスを持つサーバーの名前を入力します。

  4. [Connect] をクリックします。

  5. 指定したデータベースでテンプレートが開き、データ マイニング関数と、データ マイニング構造および関連するモデルの一覧を示す、マイニング モデルのオブジェクト ブラウザーが表示されます。

単一クエリ テンプレートをカスタマイズするには

  1. テンプレートで、 [使用できるデータベース] ドロップダウン リストをクリックし、一覧から Analysis Services インスタンスをクリックします。

  2. [マイニング モデル] ボックスの一覧から、クエリの対象とするマイニング モデルをクリックします。

    マイニング モデルの列の一覧がオブジェクト ブラウザーの [メタデータ] ペインに表示されます。

  3. [クエリ] メニューの [テンプレート パラメーターの値の指定]をクリックします。

  4. select list 行に「*」と入力するとすべての列が返され、列と式のコンマ区切りの一覧を入力すると特定の列が返されます。

    「*」と入力すると、予測可能列と、手順 6. で新しい値を指定する列が返されます。

    このトピックの冒頭に示したサンプル コードでは、 select list 行を * に設定していました。

  5. mining model 行には、 オブジェクト エクスプローラーに表示されるマイニング モデルの一覧からマイニング モデルの名前を入力します。

    このトピックの先頭に示すサンプル コードでは、 マイニング モデル の行が という名前 TM_Decision_Treeに設定されています。

  6. value 行には、予測を行う新しいデータを入力します。

    このトピックの最初に示したサンプル コードでは、自宅の子供の数に基づいて自転車購入の動作を予測する 行が に 2 設定されました。

  7. column 行には、新しいデータをマップするマイニング モデルの列名を入力します。

    このトピックの先頭に表示されるサンプル コードでは、 行が に Number Children at Home設定されています。

    注意

    [テンプレート パラメーターの値の指定] ダイアログ ボックスを使用する場合、列名を角かっこで囲む必要はありません。 角かっこは自動的に追加されます。

  8. 入力エイリアスは のままにtします。

  9. [OK] をクリックします。

  10. クエリのテキスト ペインで、コンマと省略記号の下に構文エラーを示す赤い波線がある箇所を見つけます。 省略記号を削除し、必要なクエリ条件を追加します。 他の条件を追加しない場合はコンマを削除します。

    このトピックの冒頭に示したサンプル コードでは、追加のクエリ条件として '45' as [Age] を設定していました。

  11. [実行] をクリックします。

参照

予測の作成 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)