Обработка объектов интеллектуального анализа 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.

Объект интеллектуального анализа данных остается пустым контейнером, пока его не обработает Analysis Services. Обучение означает обработку модели интеллектуального анализа данных.

Обработка структур интеллектуального анализа данных: Структура интеллектуального анализа данных получает данные из внешнего источника данных, как определено привязками столбцов и метаданными использования, и считывает данные. Эти данные считываются в полном объеме, а затем анализируются для извлечения различных статистических данных. Службы Analysis Services хранят компактное представление данных, которое подходит для анализа алгоритмами интеллектуального анализа данных в локальном кэше. Вы можете сохранить этот кэш или удалить его после обработки моделей. По умолчанию кэш хранится. Дополнительные сведения см. в разделе "Обработка структуры интеллектуального анализа данных".

Обработка моделей интеллектуального анализа данных: Модель интеллектуального анализа данных пуста, содержащая только определения, пока она не будет обработана. Чтобы обработать модель интеллектуального анализа данных, необходимо предварительно обработать структуру интеллектуального анализа данных, на которой она основана. Модель интеллектуального анализа данных получает данные из кэша структуры майнинга, применяет все фильтры, которые могли быть созданы в модели, а затем передает набор данных через алгоритм для обнаружения шаблонов. После обработки модели модель сохраняет только результаты обработки, а не сами данные. Дополнительные сведения см. в разделе "Обработка модели интеллектуального анализа данных".

На следующей схеме показано, как перемещаются данные, когда службы Analysis Services обрабатывают структуру интеллектуального анализа данных и модель интеллектуального анализа данных.

Просмотр результатов обработки

После обработки структура интеллектуального анализа данных представляет данные в компактной форме для статистического анализа. Если кэш по-прежнему имеет данные, используйте его следующим образом:

• Создайте запрос расширений интеллектуального анализа данных (DMX) для модели и проверите структуру. Дополнительные сведения см. в разделе SELECT FROM <model>.CASES (DMX).

• Просматривайте модель по структуре и используйте параметр интерфейса, чтобы перейти к случаям структуры. Дополнительные сведения см. в разделах "Средства просмотра моделей интеллектуального анализа данных" или "Переход к данным вариантов из модели интеллектуального анализа данных".

• Создайте запрос DMX для случаев структуры. Дополнительные сведения см. в SELECT FROM <structure>.CASES.

После обработки модель интеллектуального анализа данных содержит только шаблоны, полученные в результате анализа, и сопоставления результатов модели с кэшированными обучающими данными. Термин содержимое модели относится к результатам модели. Просматривайте содержимое модели или выполняйте к нему запросы. Также запрашивайте варианты модели и структуры, если они есть в кэше.

Содержимое модели зависит от алгоритма. Например, модели кластеризации и дерева принятия решений создают разное содержимое, даже если они используют одни и те же данные. Дополнительные сведения см. в разделе "Содержимое модели интеллектуального анализа данных" (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Требования к обработке

Требования к обработке могут отличаться в зависимости от того, используют ли модели интеллектуального анализа данных только реляционные данные или используют многомерные источники данных.

Для реляционных источников данных создайте обучающие данные и запустите на этих данных алгоритмы интеллектуального анализа. Модели интеллектуального анализа данных, использующие такие объекты OLAP, как измерения и меры, также требуют предварительно обработанных исходных данных. Для заполнения модели интеллектуального анализа данных может потребоваться обработать многомерные объекты.

Дополнительные сведения см. в разделе "Требования к обработке и рекомендации" (интеллектуальный анализ данных).

См. также

Детализация запросов (интеллектуальный анализ данных)
Структуры интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
Модели анализа данных (службы Analysis Services - интеллектуальный анализ данных)
Логическая архитектура (Analysis Services — дата майнинг)