создать новую структуру интеллектуального анализа OLAP

Применимо к: SQL Server 2019 и более ранних версий Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Важно!

Интеллектуальный анализ данных не рекомендуется использовать в службах SQL Server 2017 Analysis Services, а в SQL Server 2022 Analysis Services его поддержка прекращена. Документация не обновляется для устаревших и неподдерживаемых функций. Дополнительные сведения см. в статье об обратной совместимости служб Analysis Services.

Мастер интеллектуального анализа данных в Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services позволяет создать структуру интеллектуального анализа данных, которая использует данные из многомерной модели. Модели интеллектуального анализа данных, основанные на кубах OLAP, способны использовать столбец и его значения в таблицах фактов, измерениях и в группах мер в качестве атрибутов для анализа.

Создание новой структуры интеллектуального анализа OLAP

1. В Обозреватель решений в SQL Server Data Tools щелкните правой кнопкой мыши папку Структуры интеллектуального анализа данных в проекте SQL Server Analysis Services и выберите команду Создать структуру интеллектуального анализа данных, чтобы открыть мастер интеллектуального анализа данных.

2. На странице Вас приветствует мастер интеллектуального анализа данных нажмите кнопку Далее.

3. На странице Выбор метода определения установите флажок На основе существующего куба, а затем нажмите кнопку Далее.

   При получении сообщения об ошибке "Не удается получить список поддерживаемых алгоритмов интеллектуального анализа данных" откройте диалоговое окно Свойства проекта и убедитесь, что вы указали имя экземпляра служб Analysis Services, который поддерживает многомерные модели. Нельзя создавать модели интеллектуального анализа данных на экземпляре SQL Server Analysis Services, поддерживающем табличное моделирование.

4. На странице Создать структуру интеллектуального анализа данных примите решение, нужно создавать только структуру интеллектуального анализа данных либо структуру интеллектуального анализа данных вместе со связанной с ней моделью интеллектуального анализа данных. Обычно проще создать модель интеллектуального анализа данных одновременно, поскольку в этом случае вам будет выведено предложение о включении необходимых столбцов.

   Если создается модель интеллектуального анализа данных, выберите нужный алгоритм интеллектуального анализа данных и нажмите кнопку Далее. Дополнительные сведения о выборе алгоритма см. в разделе Алгоритмы интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

5. На странице Выбор измерения исходного куба в разделе Выбрать измерения исходного кубанайдите измерение, содержащее большую часть данных варианта.

   Например, если вам нужно распознать группы заказчиков, можно выбрать измерение "Customer". Если нужно проанализировать приобретения по всем транзакциям, можно выбрать измерение "Sales Order Details". Для пользователя нет ограничений, связанных с использованием только этого измерения, однако запрос должен содержать все важные свойства, необходимые для анализа.

   Щелкните Далее.

6. На странице Выбор ключа варианта в разделе Атрибутывыберите атрибут, который будет ключом структуры интеллектуального анализа данных, а затем нажмите кнопку Далее.

   Обычно атрибут, который используется в качестве ключа в структуре интеллектуального анализа данных, также является ключом для измерения. Поэтому он будет также предварительно выбран.

7. На странице Выбор столбцов уровня вариантов в разделе Связанные атрибуты и мерывыберите атрибуты и меры, содержащие значения, которые требуется добавить в качестве данных вариантов в структуру интеллектуального анализа данных. Щелкните Далее.

8. На странице Использование столбцов для модели в разделе Структура модели интеллектуального анализасначала задайте прогнозируемый столбец, а затем выберите столбцы, которые следует использовать в качестве входных.

   • Установите флажок в самом левом столбце, чтобы включить данные в структуру интеллектуального анализа данных. В структуру можно включать столбцы, которые будут использоваться в качестве справочных, но не будут использоваться при анализе.

   • Установите флажок в столбце Входные , чтобы использовать атрибут как переменную при анализе.

   • Установите флажок в столбце Predict только для прогнозируемых атрибутов.

   Обратите внимание, что столбцы, назначенные в качестве ключей, не могут использоваться для ввода или прогноза.

   Щелкните Далее.

9. На странице Использование столбцов для модели можно также добавлять и удалять вложенные таблицы в структуре интеллектуального анализа данных при помощи функций Добавить вложенные таблицы и Вложенные таблицы.

   В модели интеллектуального анализа данных OLAP вложенная таблица представляет собой еще один набор данных куба, в котором установлена связь «один ко многим» с измерением, представляющим атрибуты варианта. Поэтому при открытии диалогового окна происходит предварительный выбор групп мер, которые уже связаны с измерением, выбранным в качестве таблицы варианта. В это время выполняется выбор другого измерения, которое содержит дополнительные сведения, нужные для выполнения анализа.

   Например, при анализе заказчиков в качестве таблицы вариантов будет использоваться измерение [Customer]. Для вложенной таблицы можно также добавить причину, высказанную заказчиком при приобретении товара, которая содержится в измерении [Sales Reason].

   При добавлении вложенных данных необходимо указать два дополнительных столбца:

   • Ключ вложенной таблицы. Этот пункт необходимо выбрать на странице Выбор ключа вложенной таблицы.

   • Атрибуты или атрибуты для анализа. Страница Выбор столбцов вложенной таблицысодержит список мер и атрибутов выбора вложенной таблицы.

     • Для каждого атрибута, включаемого в модель, отметьте флажком пункт в левом столбце.

     • Если атрибут требуется использовать только для анализа, отметьте флажком пункт Ввод.

     • Если столбец требуется включить в качестве одного из прогнозируемых атрибутов для модели, выберите Прогноз.

     • Любой объект, который включается в структуру, но не указывается как вводимые данные или прогнозируемый атрибут, добавляется в структуру с флажком Ignore. Это означает, что данные обрабатываются при построении модели, однако не используются при анализе данных и доступны только при детализации. Это может быть удобно, если вы хотите включить такие сведения, как имена клиентов, но не хотите использовать их при анализе.

   Нажмите кнопку Завершить , чтобы закрыть ту часть мастера, которая работает с вложенными таблицами. Если требуется добавить несколько вложенных столбцов, процесс можно повторить.

10. На странице Задание содержимого и типа данных столбцов в разделе Структура модели интеллектуального анализа данныхукажите тип содержимого и тип данных для каждого столбца.

    Примечание

    Модели интеллектуального анализа OLAP не поддерживают использование функции Определить для автоматического определения того, содержит ли столбец непрерывные или дискретные данные.

    Щелкните Далее.

11. На странице Срез исходного куба можно отфильтровать данные, используемые для создания структуры интеллектуального анализа данных.

    Создание срезов куба позволяет ограничить данные, использующиеся для построения модели. Например, можно строить отдельные модели для каждого региона, создав срез иерархии Geography и

    • Измерение: выбор соответствующего измерения из раскрывающегося списка.

    • Иерархия. Выберите уровень иерархии измерений, на котором требуется применить фильтр. Например, при создании среза по измерению [Geography] выбирается такой уровень иерархии, как [Region Country Name].

    • Оператор: выберите оператор из списка.

    • Критерий фильтра: введите значение или выражение, которые будут использоваться в качестве условия фильтрации, или воспользуйтесь раскрывающимся списком, чтобы выбрать значение из списка членов, принадлежащих указанному уровню иерархии.

      Например, если вы выбрали [География] в качестве измерения и [Название страны региона] в качестве уровня иерархии, раскрывающийся список будет содержать все допустимые страны или регионы, которые можно использовать в качестве условия фильтра. Можно выбрать несколько элементов. В результате данные в структуре интеллектуального анализа данных будут ограничены данными куба из этих географических областей.

    • Параметры: пропустить этот флажок. Это диалоговое окно поддерживает несколько сценариев фильтрации куба, однако он не важен при построении структуры интеллектуального анализа данных.

    Щелкните Далее.

12. На странице Разбиение данных на обучающий и проверочный наборы данных укажите, какой процент структуры интеллектуального анализа данных следует зарезервировать для проверки, или задайте максимальное количество проверочных вариантов. Щелкните Далее.

    Если указать оба значения, используется наименьшее ограничение.

13. На странице Завершение работы мастера введите имя новой структуры интеллектуального анализа данных OLAP и соответствующей первоначальной модели интеллектуального анализа данных.

14. Нажмите кнопку Готово.

15. На странице Завершение работы мастера появится возможность создания измерения модели интеллектуального анализа данных и/или куба при помощи измерения модели интеллектуального анализа данных. Эти параметры поддерживаются только для моделей, построенных с использованием следующих алгоритмов:

    • Алгоритм кластеризации (Майкрософт)

    • Алгоритм дерева принятия решений (Майкрософт)

    • Алгоритм ассоциативных правил Майкрософт

    Создать измерение модели интеллектуального анализа данных: отметьте флажком этот пункт и введите имя измерения модели интеллектуального анализа данных. При использовании этого режима будет создано новое измерение в пределах первоначального куба, который использовался для построения структуры интеллектуального анализа данных. Это измерение можно использовать для детализации и проведения дальнейшего анализа. Поскольку измерение располагается в пределах куба, оно автоматически сопоставляется с измерением данных вариантов.

    Создать куб с использованием измерения модели интеллектуального анализа данных: отметьте флажком этот пункт и введите имя нового куба. При использовании этого режима будет создан новый куб, который будет содержать как существующие измерения, которые использовались для построения структуры, так и новое измерение интеллектуального анализа данных, содержащее результаты из модели.

См. также:

Задачи и инструкции по структуре интеллектуального анализа данных