Мастер интеллектуального анализа данных
Мастер интеллектуального анализа данных в службах Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) запускается каждый раз при добавлении новой структуры интеллектуального анализа данных к проекту интеллектуального анализа данных. Мастер определяет новые структуры, а также определяет первоначальную модель интеллектуального анализа данных для каждой из структур. Структура первоначальной модели, включая таблицы и столбцы, выводится на основе существующего представления источника данных или куба.
В мастере интеллектуального анализа данных можно выполнить следующие задачи.
- Указать, необходимо ли строить структуру и модели интеллектуального анализа данных на основе реляционной базы данных или на основе существующего куба в базе данных OLAP.
- Указать алгоритм для использования при построении первоначальной модели.
- Указать представление источника данных или измерение куба, содержащее данные для обучения, на основе которых необходимо строить модель.
- Определить набор вариантов, указав таблицу вариантов и вложенные таблицы из реляционного источника данных или столбцы ключа вариантов и уровня вариантов из источника данных OLAP.
- Определить использование столбцов в наборе вариантов.
- Автоматически определить и установить содержимое и типы данных столбцов.
- Создать срез куба, если модель интеллектуального анализа данных основана на источнике данных OLAP.
- Указать имена новой структуры интеллектуального анализа данных и первоначальной модели интеллектуального анализа данных.
- Создать новое измерение интеллектуального анализа данных, если модель интеллектуального анализа данных основана на источнике данных OLAP.
После завершения выполнения мастера интеллектуального анализа данных используется конструктор интеллектуального анализа данных для измерения структуры и моделей интеллектуального анализа данных и для осуществления обзора и прогнозирования на основе моделей.
Дополнительные сведения см. в разделе Конструктор интеллектуального анализа данных
Использование мастера интеллектуального анализа данных
Чтобы запустить мастер интеллектуального анализа данных, добавьте новую структуру интеллектуального анализа данных к проекту служб Analysis Services, используя обозреватель решений или меню Проект в среде Business Intelligence Development Studio.
Мастер интеллектуального анализа данных имеет две ветви, по одной для каждого источника данных.
- Реляционные модели интеллектуального анализа данных
- Модели интеллектуального анализа данных OLAP
Реляционные модели интеллектуального анализа данных
При построении модели интеллектуального анализа данных на основе реляционного источника данных в службах Analysis Services сначала в мастере интеллектуального анализа данных указывается, что необходимо использовать существующую реляционную базу данных для определения структуры этой модели. Затем указывается методика интеллектуального анализа данных для использования: путем выбора алгоритма, наиболее подходящего для требуемого типа.
Дополнительные сведения см. в разделе Алгоритмы интеллектуального анализа данных
Указание представления источника данных и типов таблицы
В следующих шагах мастера осуществляется выбор конкретного представления источника данных, которое необходимо использовать для определения структуры интеллектуального анализа данных, а также указание таблицы вариантов. Таблица вариантов включает обучающие данные, которые будут использоваться для обучения модели интеллектуального анализа данных. Можно также указать таблицы для вложения в таблицу вариантов, если данные содержатся в нескольких таблицах.
Дополнительные сведения см. в разделе Вложенные таблицы
Указание использования столбцов
После указания таблицы вариантов и вложенных таблиц определяется тип использования для каждого столбца в таблицах, которые будут включены в структуру интеллектуального анализа данных. Если для столбца не указан тип использования, то этот столбец не будет включен в структуру интеллектуального анализа данных. Столбцы интеллектуального анализа данных могут быть: ключевыми, входными, прогнозируемыми или комбинацией входного и прогнозируемого. Ключевые столбцы содержат уникальный идентификатор для каждой строки в таблице. Некоторые модели интеллектуального анализа данных, например модели кластеризации последовательностей и временных рядов, могут содержать несколько ключевых столбцов. Входные столбцы предоставляют данные, на основе которых осуществляется прогнозирование. Прогнозируемые столбцы содержат данные, которые прогнозирует модель интеллектуального анализа данных.
Например, ряд таблиц может содержать идентификаторы заказчиков, демографические данные и сумму денег, которую каждый заказчик тратит в конкретном магазине. Идентификатор заказчика уникально идентифицирует заказчика, а также связывает таблицу вариантов с вложенными таблицами, поэтому его следует использовать в качестве ключевого столбца. Можно использовать набор столбцов из демографических данных как входной столбец, а столбец, описывающий сумму денег, которую тратит каждый заказчик, в качестве прогнозируемого столбца. После этого можно построить модель интеллектуального анализа данных, связывающую демографические данные с суммой денег, которую заказчик тратит в магазине. Эту модель можно использовать в качестве основы для целевого маркетинга.
Мастер интеллектуального анализа данных предоставляет функцию Предложить, которая включается при выборе прогнозируемого столбца. Наборы данных часто содержат больше столбцов, чем нужно использовать при построении модели интеллектуального анализа данных. Функция Предложить вычисляет численный показатель, от 0 до 1, описывающий связь между каждым столбцом в наборе данных и прогнозируемым столбцом. На основе этого показателя функция предполагает столбцы для использования в качестве входных для модели интеллектуального анализа данных. При использовании функции Предложить можно использовать предполагаемые столбцы, изменить выбор в соответствии с потребностями или пропустить предположения.
Указание типов содержимого и данных
После выбора одного или нескольких прогнозируемых и входных столбцов можно указать типы содержимого и данных для каждого из них.
Дополнительные сведения см. в разделах Типы данных (интеллектуальный анализ данных), Типы содержимого (интеллектуальный анализ данных)
Завершение работы мастера
На последнем шаге выполнения мастера указываются имена структуры интеллектуального анализа данных и связанной с ней модели интеллектуального анализа данных. При выборе параметра Разрешить детализацию в модели включается функция детализации. Это позволяет анализировать исходные данные, используемые для построения модели.
В начало
Модели интеллектуального анализа данных OLAP
При построении модели интеллектуального анализа данных на основе источника данных OLAP в службах Analysis Services сначала в мастере интеллектуального анализа данных указывается, что необходимо использовать существующий куб для определения структуры этой модели. Затем указывается методика интеллектуального анализа данных для использования: путем выбора алгоритма, наиболее подходящего для требуемого типа.
Дополнительные сведения см. в разделе Алгоритмы интеллектуального анализа данных
Указание источника данных и ключа варианта
Затем выбирается измерение куба для использования в качестве источника данных при определении структуры интеллектуального анализа данных. После этого выбирается атрибут для использования в качестве ключа или ключа варианта модели интеллектуального анализа данных.
.gif "ms175645.note(ru-ru,SQL.90).gif") Примечание. |
|---|
| Модель интеллектуального анализа OLAP, построение которой производится, и исходный куб, используемый при создании этой модели, должны содержаться в одной и той же базе данных служб Analysis Services. |
Указание столбцов и использования столбцов уровня вариантов
После выбора ключа варианта атрибуты и меры, связанные с этим ключом, отображаются в представлении дерева на следующей странице мастера. Из этого списка выбираются атрибуты и меры для использования в качестве столбцов структуры. Эти столбцы называются столбцами уровня вариантов. Как и в случае реляционной модели, сначала необходимо указать, как каждый из столбцов будет использоваться в структуре. Это можно сделать на следующей странице мастера. Столбцы могут быть ключевыми, входными, прогнозируемыми, входными и прогнозируемыми или не выбранными.
Добавление вложенных таблиц
Ветвь OLAP мастера интеллектуального анализа данных включает параметр для добавления структуры модели интеллектуального анализа данных. На странице Использование столбцов для модели мастера нажмите кнопку Добавить вложенные таблицы, чтобы открыть отдельное диалоговое окно, отображающее шаги для добавления вложенных таблиц. Отображаются только группы мер, применяемые к измерению. Выберите группу мер, содержащую внешний ключ измерения вариантов. Затем укажите использование для каждого столбца в группе мер, входного или прогнозируемого. После этого мастер добавит вложенную таблицу к таблице вариантов. Именем по умолчанию для вложенной таблицы является имя вложенного измерения, но можно переименовать вложенную таблицу и ее столбцы. Дополнительные сведения см. в разделе Вложенные таблицы
Указание типов содержимого и данных
После выбора одного или нескольких прогнозируемых и входных столбцов можно указать типы содержимого и данных для каждого из них.
Дополнительные сведения см. в разделахТипы данных (интеллектуальный анализ данных), Типы содержимого (интеллектуальный анализ данных)
Создание срезов исходного куба
В ветви OLAP мастера можно ограничить область модели интеллектуального анализа данных путем создания срезов исходного куба перед обучением модели интеллектуального анализа данных. Создание срезов куба аналогично добавлению предложения WHERE к инструкции SQL. Например, если куб содержит данные о покупках продуктов, то можно ограничить атрибут возраста значением более 30, столбец пола только женским полом, а дату покупки — не ранее марта 2000 года. Таким образом, можно ограничить модель для отражения области, содержащей женщин старше 30, которые приобретали продукт после марта 2000 года.
Завершение работы мастера
На последнем шаге выполнения мастера указываются имена структуры интеллектуального анализа данных и связанной с ней модели интеллектуального анализа данных. При выборе параметра Разрешить детализацию в модели включается функция детализации. Это позволяет анализировать исходные данные, используемые для построения модели. Можно также указать на основе модели интеллектуального анализа данных, необходимо ли добавить новое измерение к исходному кубу или создать новый куб.
В начало
См. также
Основные понятия
Создание новой структуры интеллектуального анализа данных
Управление моделями интеллектуального анализа данных в конструкторе интеллектуального анализа данных
Основные понятия интеллектуального анализа данных
Использование средств интеллектуального анализа данных
Работа с интеллектуальным анализом данных
Другие ресурсы
Разделы руководства по вкладке «Структура интеллектуального анализа данных»