マーケット バスケット モデルを作成するには、連想データをサポートするデータ ソース ビューを使用する必要があります。 このデータ ソース ビューは、シーケンス クラスタリング シナリオにも使用されます。
このデータ ソース ビューは、入れ子になったテーブルが含まれているため、これまで操作した他のビューと異なります。 入れ子テーブルは、ケーステーブルの1行に関連する複数の行が含まれるテーブルです。 たとえば、モデルが顧客の購買行動を分析する場合、通常はケース テーブルとして顧客ごとに一意の行を持つテーブルを使用します。 ただし、各顧客が複数の購入を行い、一連の購入、または頻繁に一緒に購入される製品を分析したい場合があります。 モデルでこれらの購入を論理的に表すには、各顧客の購入を一覧表示する別のテーブルをデータ ソース ビューに追加します。
この入れ子になった購入テーブルは、多対一リレーションシップによって顧客テーブルに関連付けられます。 入れ子になったテーブルには、顧客ごとに多数の行が含まれている場合があります。各行には、購入された 1 つの製品が含まれます。購入が行われた注文、注文時の価格、または適用されたプロモーションに関する追加情報が含まれている可能性があります。 入れ子になったテーブルの情報は、モデルへの入力として、または予測可能な属性として使用できます。
このレッスンでは、次のタスクを実行します。
Adventure Works DW 多次元 2012 データ ソースにデータ ソース ビューを追加します。
ケースおよび入れ子状のテーブルをこのビューに追加します。
ケースと入れ子になったテーブルの間に多対一リレーションシップを指定します。
注
. ケース テーブルと入れ子になったテーブルの間のリレーションシップを正しく指定し、モデルを処理するときにエラーを回避するには、説明した手順に正確に従う必要があります。
モデルでデータの列を使用する方法を定義します。
ケース テーブルと入れ子になったテーブルの操作と、入れ子になったテーブル キーの選択方法の詳細については、「 入れ子になったテーブル (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。
データ ソース ビューを追加するには
ソリューション エクスプローラーで、[ データ ソース ビュー] を右クリックし、[ 新しいデータ ソース ビュー] を選択します。
データ ソース ビュー ウィザードが開きます。
[ データ ソース ビュー ウィザードへようこそ] ページで、[ 次へ] をクリックします。
[ データ ソースの選択 ] ページの [リレーショナル データ ソース] で、基本的なデータ マイニング チュートリアルで作成した Adventure Works DW 多次元 2012 データ ソースを選択します。 [次へ] をクリックします。
[ テーブルとビューの選択 ] ページで、次のテーブルを選択し、右矢印をクリックして新しいデータ ソース ビューに含めます。
vAssocSeqOrdersvAssocSeqLineItems
[次へ] をクリックします。
[ ウィザードの完了 ] ページの既定では、データ ソース ビューの名前は Adventure Works DW 多次元 2012 です。 名前を
Ordersに変更し、[ 完了] をクリックします。データ ソース ビュー デザイナーが開き、
Ordersデータ ソース ビューが表示されます。
テーブル間のリレーションシップを作成するには
データ ソース ビュー デザイナーで、左側に vAssocSeqLineItems テーブル、右側に vAssocSeqOrders テーブルを使用して、テーブルが水平方向に配置されるように、2 つのテーブルを配置します。
vAssocSeqLineItems テーブルの OrderNumber 列を選択します。
列を vAssocSeqOrders テーブルにドラッグし、 OrderNumber 列に配置します。
重要
結合の多側を表す vAssocSeqLineItems の入れ子テーブルから、OrderNumber 列を結合の一側を表す vAssocSeqOrders ケーステーブルへドラッグしてください。
vAssocSeqLineItems テーブルと vAssocSeqOrders テーブルの間に新しい 多対一リレーションシップ が存在するようになりました。 テーブルを正しく結合した場合、データ ソース ビューは次のように表示されます。
このレッスンの次の作業
マーケット バスケット構造とモデルの作成 (中間データ マイニング チュートリアル)
こちらもご覧ください
中間データ マイニング チュートリアル (Analysis Services - 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)