Столбцы структуры добычи данных

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

Это важно

Интеллектуальный анализ данных был признан устаревшим в службах SQL Server 2017 Analysis Services и теперь прекращён в службах SQL Server 2022 Analysis Services. Документация не обновляется для устаревших и прекращённых функций. Дополнительные сведения см. в статье о обратной совместимости служб Analysis Services.

Вы определяете столбцы в структуре при её создании, выбрав столбцы внешних данных и указав, как данные будут использоваться для моделирования. Поэтому столбцы структуры интеллектуального анализа данных больше, чем копии данных из источника данных: они определяют, как данные из источника используются моделью интеллектуального анализа данных. Вы можете назначить свойства, определяющие, как данные дискретизированы, свойства, описывающие распределение значений данных.

Столбцы структуры интеллектуального анализа данных предназначены для гибкой и расширяемой структуры, так как каждый алгоритм, используемый для построения модели интеллектуального анализа данных, может использовать различные столбцы из структуры для интерпретации данных. Вместо того чтобы иметь один набор данных для каждой модели, можно использовать одну структуру интеллектуального анализа данных и использовать в ней столбцы для настройки данных для каждой модели.

Определение столбцов структуры майнинга данных

Основные типы данных и типы контента, определяющие столбцы структуры, являются производными от источника данных, используемого для создания структуры. Эти параметры можно изменить в структуре интеллектуального анализа данных, а также задать флаги моделирования и задать распределение для непрерывных столбцов.

Определение столбца структуры интеллектуального анализа данных должно содержать следующие сведения:

• Идентификатор: уникальное имя столбца, часто совпадает с именем. Это нельзя изменить после создания структуры интеллектуального анализа данных, тогда как имя можно изменить.

• Имя: имя или псевдоним для столбца.

• Содержимое: перечисление, описывающее, являются ли данные дискретными или непрерывными.

• Тип: перечисление, указывающее общий тип данных.

• Распределение: перечисление, описывающее ожидаемое распределение значений. Распределение учитывается, если столбец является непрерывным.

• Флаги моделирования: перечисление, указывающее, как обрабатывать отсутствующие значения и т. д. Флаги моделирования также можно определить в модели интеллектуального анализа данных, но флаги этой модели отличаются от флагов, используемых для столбцов структуры.

• Привязки: свойства, указывающие исходные данные.

Сторонние алгоритмы также могут включать настраиваемые свойства, которые можно определить в столбце структуры майнинга.

Дополнительные сведения о структуре интеллектуального анализа данных и модели интеллектуального анализа данных см. в разделе "Структуры интеллектуального анализа данных" (Analysis Services — Data Mining).

Связанные материалы

Для получения дополнительной информации о том, как определять и использовать столбцы структуры интеллектуального анализа данных, обратитесь к следующим темам.

Тема	Links
Описывает типы данных, которые можно использовать для определения столбца майнинг-структуры.	Типы данных (интеллектуальный анализ данных)
Описывает типы контента, доступные для каждого типа данных, содержащихся в столбце структуры интеллектуального анализа данных. Типы контента зависят от типа данных. Тип контента назначается на уровне модели и определяет, как данные столбца используются моделью.	Типы контента (интеллектуальный анализ данных)
Представляет концепцию вложенных таблиц и объясняет, как вложенные таблицы можно добавлять в источник данных в виде столбцов структуры данных для интеллектуального анализа.	Классифицированные столбцы (интеллектуальный анализ данных)
Перечисляет и объясняет свойства распределения, которые можно задать в столбце структуры данных для интеллектуального анализа, тем самым определяя ожидаемое распределение значений в столбце.	Дистрибутивы столбцов (интеллектуальный анализ данных)
Объясняет концепцию дискретизации (иногда называемую binning) и описывает методы, предоставляемые службами Analysis Services для дискретизации непрерывных числовых данных.	Методы дискретизации (интеллектуальный анализ данных)
Описывает флаги моделирования, которые можно задать в столбце структуры анализа данных.	Флаги моделирования (интеллектуальный анализ данных)
Описывает классифицированные столбцы, которые являются особым типом столбца, используемым для связи одного столбца структуры данных с другим.	Классификационные столбцы (интеллектуальный анализ данных)
Узнайте, как добавлять и изменять столбцы структуры майнинга.	Задачи структуры интеллектуального анализа данных и инструкции

См. также

Структуры интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
Столбцы модели интеллектуального анализа данных