Общие сведения об инструкции расширения интеллектуального анализа данных SELECT
Область применения: SQL Server Analysis Services
Инструкция SELECT является основой для большинства запросов, создаваемых с помощью расширений интеллектуального анализа данных (DMX) в Службах Microsoft SQL Server Analysis Services. Она служит для выполнения множества различных видов задач, например обзора или прогноза по моделям интеллектуального анализа данных.
Ниже приведены задачи, которые можно выполнить с помощью инструкции SELECT :
Обзор модели интеллектуального анализа данных. Набор строк схемы определяет структуру модели.
Поиск возможных значений столбца модели интеллектуального анализа данных.
Обзор вариантов, назначенных узлам модели интеллектуального анализа данных, или получение представления варианта.
Создание прогнозов с помощью различных входных данных.
Копирование моделей интеллектуального анализа данных.
В каждой из этих задач используется другой набор данных, который мы будем вызывать домен данных. Домен данных определяется в предложении FROM инструкции.
Требуется найти объекты в самой модели интеллектуального анализа данных, например правило, которое определяет набор данных или формулу, которая используется для формирования прогнозов.
В этом случае необходимо просмотреть метаданные, которые хранятся в самой модели. Поэтому доменом данных являются столбцы в наборе строк схемы интеллектуального анализа данных.
Вам необходимо получить подробные сведения от вариантов, которые использовались для построения модели.
В этом случае необходимо выполнить детализацию структуру интеллектуального анализа данных, которая и является доменом данных, и посмотреть на отдельные строки в таких столбцах как Gender, Bike Buyer и так далее.
Внимание
Все, что входит в список выражений или в предложении WHERE , должно поступать из домена данных, определенного предложением FROM . Смешивать домены данных нельзя.
Типы SELECT
Синтаксис инструкции SELECT поддерживает множество различных задач. Для этого используются следующие шаблоны:
Прогнозирование
Прогнозы можно выполнять на основе модели интеллектуального анализа данных, используя следующие типы запросов.
Вы можете включить любой из инструкций SELECT или прогнозировать инструкции SELECT в предложения FROM и WHERE инструкции присоединения к прогнозу SELECT .
Тип запроса | Description |
---|---|
SELECT FROM [NATURAL] PREDICTION JOIN | Возвращает прогноз, созданный путем соединения столбцов модели интеллектуального анализа данных со столбцами внутреннего источника данных. Доменом для этого типа запроса являются прогнозируемые столбцы модели и столбцы входного источника данных. SELECT FROM <MODEL> PREDICTION JOIN (DMX) Запросы прогнозирования (интеллектуальный анализ данных) |
МОДЕЛЬ SELECT FROM <> | Возвращает наиболее вероятное состояние прогнозируемого столбца исключительно на основе модели интеллектуального анализа данных. Этот тип запроса представляет собой быстрый способ создания прогноза с пустым прогнозируемым соединением. Доменом для этого типа запроса являются прогнозируемые столбцы модели. SELECT FROM <model> (DMX) Запросы прогнозирования (интеллектуальный анализ данных) |
Просмотр
Можно выполнять обзор содержимого модели интеллектуального анализа данных, используя следующие типы запросов.
Тип запроса | Description |
---|---|
SELECT DISTINCT FROM <model> | Возвращает все значения состояний модели интеллектуального анализа данных для заданного столбца. Доменом данных для этого типа запроса является модель интеллектуального анализа данных. SELECT DISTINCT FROM <Model > (DMX) Запросы содержимого (интеллектуальный анализ данных) |
SELECT FROM <model>. СОДЕРЖАНИЕ | Возвращает содержимое, описывающее модель интеллектуального анализа данных. Доменом данных для этого типа запроса является набор строк схемы содержимого. SELECT FROM <model>. CONTENT (DMX) Запросы содержимого (интеллектуальный анализ данных) |
SELECT FROM <model>. DIMENSION_CONTENT | Возвращает содержимое, описывающее модель интеллектуального анализа данных. Доменом данных для этого типа запроса является набор строк схемы содержимого. SELECT FROM <model>. DIMENSION_CONTENT (DMX) |
SELECT FROM <model>. PMML | Возвращает представление модели интеллектуального анализа данных на языке разметки моделей прогнозов (PMML) для алгоритмов, поддерживающих такую функцию. Доменом для этого типа запроса является набор строк схемы PMML. Набор строк DMSCHEMA_MINING_MODEL_CONTENT_PMML |
Копирование
Можно копировать модель интеллектуального анализа данных и связанную с ней структуру интеллектуального анализа данных в новую модель, а затем переименовать эту модель в рамках инструкции.
Тип запроса | Description |
---|---|
SELECT INTO <new model> | Создает копию модели интеллектуального анализа данных. Доменом для этого типа запроса является модель интеллектуального анализа данных. SELECT INTO (DMX) |
Детализация
Можно осуществлять обзор вариантов или представления вариантов, используемых для обучения модели, используя следующие типы запросов:
Тип запроса | Description |
---|---|
SELECT FROM <model>. СЛУЧАЯХ | Возвращает варианты, использовавшиеся для обучения модели интеллектуального анализа данных. Доменом для этого типа запроса является модель интеллектуального анализа данных. SELECT FROM <model>. СЛУЧАИ (DMX) Создание запросов детализации с помощью расширений интеллектуального анализа данных |
SELECT FROM <model>. SAMPLE_CASES | Возвращает образец варианта, который представляет варианты, использовавшиеся для обучения модели интеллектуального анализа данных. Доменом для этого типа запроса является модель интеллектуального анализа данных. SELECT FROM <model>. SAMPLE_CASES (DMX) |
SELECT FROM <structure>. СЛУЧАЯХ | Возвращает строки подробных данных из базовой структуры интеллектуального анализа данных, даже если при обучении модели интеллектуального анализа данных какие-то сведения не использовались. SELECT FROM <structure>. СЛУЧАЯХ Детализация запросов (интеллектуальный анализ данных) |
См. также
Справочник по расширениям интеллектуального анализа данных (DMX)
Справочник по расширениям интеллектуального анализа данных (DMX)
Соглашения о синтаксисе расширений интеллектуального анализа данных