レッスン 3: Market Basket マイニング構造の処理

[アーティクル]
05/07/2013

このレッスンでは、INSERT INTO (DMX) ステートメントと AdventureWorksDW2012 サンプルデータベースの vAssocSeqLineItems および vAssocSeqOrders を使用して、「レッスン 1: Market Basket マイニング構造の作成」および「レッスン 2: Market Basket マイニング構造へのマイニングモデルの追加」で作成したマイニング構造とマイニングモデルを処理します。

マイニング構造の処理では、Analysis Services でソースデータが読み込まれ、マイニングモデルをサポートする構造が構築されます。マイニングモデルの処理では、マイニング構造で定義されたデータが、選択したデータマイニングアルゴリズムを介して受け渡されます。このアルゴリズムでは傾向とパターンが検索され、結果の情報がマイニングモデルに保存されます。したがって、マイニングモデルには、実際のソースデータではなく、アルゴリズムで検出された情報が含まれます。マイニングモデルの処理の詳細については、「処理の要件および注意事項 (データマイニング)」を参照してください。

マイニング構造の再処理は、構造列またはソースデータを変更した場合にのみ必要です。処理済みのマイニング構造にマイニングモデルを追加する場合は、INSERT INTO MINING MODEL ステートメントを使用して既存のデータに対して新しいマイニングモデルをトレーニングできます。

Market Basket マイニング構造には入れ子になったテーブルが含まれるため、入れ子になったテーブル構造でトレーニングするようにマイニング列を定義する必要があります。また、SHAPE コマンドを使用して、ソーステーブルからトレーニングデータを抽出するクエリを定義する必要があります。

INSERT INTO ステートメント

Market Basket マイニング構造と、それに関連するマイニングモデルをトレーニングするには、INSERT INTO (DMX) ステートメントを使用します。ステートメントのコードは次の部分に分けられます。

マイニング構造の指定
マイニング構造の列の一覧
SHAPE によるトレーニングデータの定義

INSERT INTO ステートメントの汎用例を次に示します。

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]
(
   <mining structure columns>
   [<nested table>]
   ( SKIP, <skipped column> )
)
SHAPE {
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }
APPEND
( 
  {OPENQUERY([<datasource>],'<nested SELECT statement>')
}
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]
) AS [<nested table>]

コードの最初の行では、トレーニングするマイニング構造を指定します。

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

コードの次の数行では、マイニング構造で定義される列を指定します。ここではマイニング構造の各列を指定する必要があります。各列はソースクエリデータ内の列にマップされている必要があります。 SKIP を使用すると、ソースデータに存在するがマイニング構造に存在しない列を無視できます。 SKIP の使用方法の詳細については、「INSERT INTO (DMX)」を参照してください。

(
   <mining structure columns>
   [<nested table>]
   ( SKIP, <skipped column> )
)

コードの最後の行では、マイニング構造のトレーニングに使用されるデータを定義します。ソースデータは 2 つのテーブルに格納されているため、SHAPE を使用してテーブルを関連付けます。

SHAPE {
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }
APPEND
( 
  {OPENQUERY([<datasource>],''<nested SELECT statement>'')
}
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]
) AS [<nested table>]

このレッスンでは、OPENQUERY を使用してソースデータを定義します。ソースデータに対するクエリを定義する他の方法については、「<source data query>」を参照してください。

このレッスンの作業

このレッスンでは、次の作業を行います。

Market Basket マイニング構造の処理

Market Basket マイニング構造の処理

INSERT INTO を使用してマイニング構造を処理するには

オブジェクトエクスプローラーで、Analysis Services インスタンスを右クリックし、[新しいクエリ] をポイントして [DMX] をクリックします。

クエリエディターが開き、新しい空のクエリが表示されます。
上の INSERT INTO ステートメントの汎用例を空のクエリにコピーします。
次の部分を探します。
```
[<mining structure>]
```
これを次の文字列に置き換えます。
```
Market Basket
```
次の部分を探します。
```
   <mining structure columns>
   [<nested table>]
   ( SKIP, <skipped column> )
```
これを次の文字列に置き換えます。
```
[OrderNumber],
[Products] 
(SKIP, [Model])
```
このステートメントでは、Products は SHAPE ステートメントで定義される Products テーブルを参照します。 SKIP は、ソースデータにキーとして存在する Model 列を無視するために使用します。マイニング構造に対しては使用できません。
次の部分を探します。
```
SHAPE {
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }
APPEND
( 
  {OPENQUERY([<datasource>],'<nested SELECT statement>')
}
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]
) AS [<nested table>]
```
これを次の文字列に置き換えます。
```
SHAPE {
  OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber
            FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')}
APPEND
( 
  {OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber, Model FROM 
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')
}
RELATE OrderNumber to OrderNumber 
) AS [Products]
```
このソースクエリは、 AdventureWorksDW2012 サンプルプロジェクトで定義されている AdventureWorksDW2012 データソースを参照します。ソースクエリはこのデータソースを使用して、vAssocSeqLineItems および vAssocSeqOrders ビューにアクセスします。これら 2 つのビューには、マイニングモデルのトレーニングに使用されるソースデータが含まれます。このプロジェクトやこれらのビューをまだ作成していない場合は、「基本的なデータマイニングチュートリアル」を参照してください。

SHAPE コマンド内では、OPENQUERY を使用して 2 つのクエリを定義します。最初のクエリでは親テーブルを定義し、2 つ目のクエリでは入れ子になったテーブルを定義します。 2 つのテーブルは、両方のテーブルに存在する OrderNumber 列を使用して関連付けられます。

最終的なステートメントは次のようになります。
```
INSERT INTO MINING STRUCTURE [Market Basket]
(
   [OrderNumber],[Products] (SKIP, [Model])
)
SHAPE {
  OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber
            FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')}
APPEND
( 
  {OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber, Model FROM 
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')
}
RELATE OrderNumber to OrderNumber 
) AS [Products]
```
[ファイル] メニューで、[名前を付けて DMXQuery1.dmx を保存] をクリックします。
[名前を付けて保存] ダイアログボックスで、適切なフォルダーを参照して指定し、ファイルに「Process Market Basket.dmx」という名前を付けます。
ツールバーの [実行] ボタンをクリックします。

クエリの実行終了後、見つかったパターンとアイテムセットを表示したり、関連付けを表示したり、アイテムセット、確率、または重要度でフィルタリングしたりできます。この情報を表示するには、SQL Server Management Studio でデータモデルの名前を右クリックし、[参照] をクリックします。

次のレッスンでは、Market Basket 構造に追加したマイニングモデルに基づいて、いくつかの予測を作成します。

次のレッスン

レッスン 4: マーケットバスケット予測の実行

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