Справочник по расширениям интеллектуального анализа данных

Статья
05/07/2013

Расширения интеллектуального анализа данных (DMX) представляют собой язык, позволяющий создавать модели интеллектуального анализа данных и использовать их в службах Microsoft SQL Server Службы Analysis Services. Расширения интеллектуального анализа данных могут использоваться для создания структуры новых моделей интеллектуального анализа данных, обучения этих моделей, а также для осуществления обзора, управления и прогнозирования по этим моделям. Расширения интеллектуального анализа данных состоят из инструкций языка определения данных (DDL), инструкций языка обработки данных (DML), а также функций и операторов.

Спецификация Microsoft OLE DB для интеллектуального анализа данных

Возможности интеллектуального анализа данных в службах Службы Analysis Services соответствуют спецификации Microsoft OLE DB для интеллектуального анализа данных.

Спецификацией Microsoft OLE DB для интеллектуального анализа данных определяется следующее:

Структура, содержащая сведения, определяющие модель интеллектуального анализа данных.
Язык для создания моделей интеллектуального анализа данных и работы с ними.

Спецификация определяет основу интеллектуального анализа данных как виртуальный объект модели интеллектуального анализа данных. В объекте модели интеллектуального анализа инкапсулируется все, что известно о конкретной модели. Объект модели интеллектуального анализа данных структурируется подобно таблице SQL, со столбцами, типами данных и метаданными, описывающими модель. Такая структура позволяет использовать язык расширений интеллектуального анализа данных, являющийся расширением SQL, для создания моделей и работы с ними.

Дополнительные сведения см. в разделе Структуры интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)

Инструкции расширений интеллектуального анализа данных

Инструкции расширений интеллектуального анализа данных могут использоваться для создания, обработки, удаления, копирования, обзора моделей интеллектуального анализа данных и выполнения прогнозирования по ним. В расширениях интеллектуального анализа данных существует два типа инструкций: инструкции определения данных и инструкции управления данными. Каждый тип инструкций может использоваться для выполнения различных видов задач.

В следующих разделах содержатся дополнительные сведения о работе с инструкциями расширений интеллектуального анализа данных:

Инструкции определения данных
Инструкции обработки данных
Основные принципы запросов

Инструкции определения данных

Инструкции определения данных в расширениях интеллектуального анализа данных используются для создания и определения новых структур и моделей интеллектуального анализа данных, импорта и экспорта моделей и структур, а также для удаления существующих моделей из базы данных. Инструкции определения данных в расширениях интеллектуального анализа данных являются частью языка определения данных (DDL).

С помощью инструкций определения данных в расширениях интеллектуального анализа данных можно выполнять следующие задачи.

Создание структуры интеллектуального анализа данных с помощью инструкции CREATE MINING STRUCTURE и добавление модели интеллектуального анализа данных к этой структуре с помощью инструкции ALTER MINING STRUCTURE.
Одновременное создание модели и связанной с ней структуры интеллектуального анализа данных с помощью инструкции CREATE MINING MODEL для построения пустого объекта модели интеллектуального анализа данных.
Экспорт модели и связанной с ней структуры интеллектуального анализа данных в файл с помощью инструкции EXPORT. Импорт из файла, созданного с помощью инструкции EXPORT, модели и связанной с ней структуры интеллектуального анализа данных, используя инструкцию IMPORT.
Копирование структуры существующей модели интеллектуального анализа данных в новую модель и обучение ее теми же данными (с помощью инструкции SELECT INTO).
Полное удаление модели интеллектуального анализа данных из базы данных с помощью инструкции DROP MINING MODEL. Полное удаление структуры и всех связанных с ней моделей интеллектуального анализа данных из базы данных с помощью инструкции DROP MINING STRUCTURE.

Дополнительные сведения о задачах интеллектуального анализа данных, которые можно выполнить с помощью инструкций расширений интеллектуального анализа данных, см. в разделе Справка по инструкции расширений интеллектуального анализа данных.

К списку инструкций DMX

Инструкции обработки данных

Инструкции обработки данных в расширениях интеллектуального анализа данных используются для работы с существующими моделями интеллектуального анализа данных, для обзора таких моделей и создания прогнозов по ним. Инструкции управления данными в расширениях интеллектуального анализа данных являются частью языка обработки данных (DML).

С помощью инструкций обработки данных в расширениях интеллектуального анализа данных можно выполнять следующие задачи.

Обучить модель интеллектуального анализа данных с помощью инструкции INSERT INTO. При этом фактические данные источника в объект модели интеллектуального анализа данных не вставляются, а вместо этого создается абстракция, описывающая модель интеллектуального анализа данных, создаваемую алгоритмом. Запрос источника для инструкции INSERT INTO описан в разделе <source data query>.
Расширить инструкцию SELECT для обзора сведений, получаемых в процессе обучения модели и хранимых в модели интеллектуального анализа данных, таких как статистика данных источника. Ниже приведены предложения, которые могут быть включены для расширения возможностей инструкции SELECT:
Создать прогноз на основе существующей модели интеллектуального анализа данных с помощью предложения PREDICTION JOIN инструкции SELECT. Запрос источника для инструкции PREDICTION JOIN описан в разделе <source data query>.
Удалить все данные обучения из модели или структуры с помощью инструкции DELETE (расширения интеллектуального анализа данных).

К списку инструкций DMX

Основы DMX-запросов

Инструкция SELECT является основой большинства запросов расширений интеллектуального анализа данных. В зависимости от предложений, используемых в таких инструкциях, можно осуществлять обзор, копирование моделей интеллектуального анализа данных или прогнозов по ним. Прогнозирующий запрос использует форму инструкции SELECT для создания прогнозов на основе существующих моделей интеллектуального анализа данных. Функции предоставляют дополнительные возможности для обзора и запроса моделей интеллектуального анализа данных, выходящие за рамки внутренних возможностей модели.

Функции расширений интеллектуального анализа данных могут использоваться для извлечения сведений, получаемых в процессе обучения моделей, и вычисления новых данных. Эти функции можно использовать в различных целях, например для получения статистики по базовым данным или точности прогноза, или для получения расширенного описания прогноза.

Дополнительные сведения см. в разделе Основные сведения об инструкции SELECT (расширения интеллектуального анализа данных), Общие функции прогнозирования (расширения интеллектуального анализа данных), Структура и методы использования прогнозирующих запросов расширений интеллектуального анализа данных, Справочник по функциям расширений интеллектуального анализа данных

К списку инструкций DMX