Madencilik Modelleri için Filtreler (Analysis Services - Veri Madenciliği)

Şunlar için geçerlidir: SQL Server 2019 ve önceki Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Önemli

Veri madenciliği SQL Server 2017 Analysis Services'da kullanım dışı bırakıldı ve artık SQL Server 2022 Analysis Services'da sonlandırıldı. Kullanım dışı bırakılan ve kullanımdan kaldırılan özellikler için belgeler güncelleştirilmez. Daha fazla bilgi edinmek için bkz. Analysis Services eski sürüm uyumluluğu.

Veri tabanlı model filtreleme, bir madencilik yapısında verilerin alt kümelerini kullanan madencilik modelleri oluşturmanıza yardımcı olur. Kapsamlı bir veri kaynağı görünümüne dayalı olarak tek bir madencilik yapısı oluşturabildiğiniz için filtreleme, madencilik yapılarınızı ve veri kaynaklarınızı tasarlarken size esneklik sağlar. Daha sonra, her veri alt kümesi için farklı bir yapı ve ilgili model oluşturmak yerine çeşitli modelleri eğitmek ve test etmek için bu verilerin yalnızca bir bölümünü kullanmak üzere filtreler oluşturabilirsiniz.

Örneğin, Müşteriler tablosunda ve ilgili tablolarda veri kaynağı görünümünü tanımlarsınız. Ardından, ihtiyacınız olan tüm alanları içeren tek bir madencilik yapısı tanımlarsınız. Son olarak, Region gibi belirli bir müşteri özniteliğine göre filtrelenmiş bir model oluşturursunuz. Daha sonra bu modelin bir kopyasını kolayca oluşturabilir ve yalnızca filtre koşulunu değiştirerek farklı bir bölgeyi temel alan yeni bir model oluşturabilirsiniz.

Bu özellikten yararlanabileceğiniz bazı gerçek hayattaki senaryolar şunlardır:

  • Cinsiyet, bölgeler vb. gibi ayrık değerler için ayrı modeller oluşturma. Örneğin bir giyim mağazası, satış verileri tüm müşteriler için tek bir veri kaynağından gelse bile cinsiyete göre ayrı modeller oluşturmak için müşteri demografik bilgilerini kullanabilir.

  • 20-30 yaş ile 20-40 yaş ve 20-25 yaş arası gibi aynı verilerin birden çok gruplandırması oluşturup test ederek modellerle denemeler yapın.

  • İç içe tablo içeriğinde karmaşık filtreler belirtme; örneğin, bir durumun yalnızca müşterinin belirli bir öğeden en az iki tane satın almış olması durumunda modele eklenmesi.

Bu bölümde, madencilik modellerinde filtreleri oluşturma, kullanma ve yönetme adımları açıklanmaktadır.

Model Filtreleri Oluşturma

Filtreleri aşağıdaki yollarla oluşturabilir ve uygulayabilirsiniz:

  • Filtre düzenleyicisi iletişim kutularının yardımıyla koşullar oluşturmak için Veri Madenciliği Tasarımcısı'ndaki Madencilik Modelleri sekmesini kullanma.

  • Doğrudan madencilik modelinin Filter özelliğine bir filtre ifadesi yazma.

  • AMO kullanarak modeldeki filtre koşullarını program aracılığıyla ayarlama.

Veri Madenciliği Tasarımcısı'nı kullanarak Model Filtreleri Oluşturma

Veri Madenciliği Tasarımcısı'nda bir modeli filtrelemek için madencilik modelinin Filter özelliğini değiştirin. Doğrudan Özellikler bölmesine bir filtre ifadesi yazabilir veya koşulları oluşturmak için bir filtre iletişim kutusu açabilirsiniz.

İki filtre iletişim kutusu vardır. İlk olarak, olgu tablosuna uygulanan koşullar oluşturmanıza olanak tanır. Veri kaynağı birden çok tablo içeriyorsa, önce bir tablo seçersiniz, sonra bir sütun seçersiniz ve bu sütuna uygulanan işleçleri ve koşulları belirtirsiniz. VE/VEYA işleçlerini kullanarak birden çok koşulu bağlayabilirsiniz. Değerleri tanımlamak için kullanılabilen işleçler, sütunun ayrık değerler mi yoksa sürekli değerler mi içerdiğine bağlıdır. Örneğin, sürekli değerlerle büyüktür ve küçüktür operatörlerini kullanabilirsiniz. Ancak, ayrık değerler için yalnızca = (eşittir), != (eşit değildir) ve null işleçler kullanabilirsiniz.

Uyarı

LIKE anahtar sözcüğü desteklenmez. Birden çok ayrı öznitelik eklemek istiyorsanız, ayrı koşullar oluşturmanız ve OR işlecini kullanarak bunları bağlamanız gerekir.

Koşullar karmaşıksa, aynı anda bir tabloyla çalışmak için ikinci filtre iletişim kutusunu kullanabilirsiniz. İkinci filtre iletişim kutusunu kapattığınızda ifade değerlendirilir ve ardından durum tablosundaki diğer sütunlarda ayarlanmış filtre koşullarıyla birleştirilir.

İç İçe Tablolarda Filtre Oluşturma

Veri kaynağı görünümü iç içe tablolar içeriyorsa, iç içe tablolardaki satırlarda koşullar oluşturmak için ikinci filtre iletişim kutusunu kullanabilirsiniz.

Örneğin, servis talebi tablonuz müşterilerle ilgiliyse ve iç içe tablo bir müşterinin satın aldığı ürünleri gösteriyorsa, iç içe tablo filtresinde aşağıdaki söz dizimini kullanarak belirli öğeleri satın alan müşteriler için bir filtre oluşturabilirsiniz: [ProductName]='Water Bottle' OR ProductName='Water Bottle Cage'.

Ayrıca EXISTS veya NOT EXISTS anahtar sözcüklerini ve bir alt sorguyu kullanarak iç içe tablodaki belirli bir değerin varlığına göre filtreleyebilirsiniz. Bu, gibi EXISTS (SELECT * FROM Products WHERE ProductName='Water Bottle')koşullar oluşturmanıza olanak tanır. İç içe tablo en az bir satırı içeren bir değer içeriyorsa, EXISTS SELECT(<subquery>)true olarak döner.Water Bottle

Vaka tablosundaki koşulları, iç içe geçmiş tablodaki koşullarla birleştirebilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki söz dizimi, durum tablosundaki (Age > 30) bir koşulu, iç içe tablodaki (EXISTS (SELECT * FROM Products)) bir alt sorguyu ve iç içe tablodaki (WHERE ProductName='Milk' AND Quantity>2) birden çok koşulu içerir.

(Age > 30 AND EXISTS (SELECT * FROM Products WHERE ProductName='Milk'  AND Quantity>2) )

Filtreyi oluşturmayı bitirdiğinizde, filtre metni SQL Server Analysis Services tarafından değerlendirilir, bir DMX ifadesine çevrilir ve ardından modelle birlikte kaydedilir.

SQL Server Veri Araçları'nda filtre iletişim kutularını kullanma yönergeleri için bkz. Araştırma Modeline Filtre Uygulama.

Madencilik Modeli Filtrelerini Yönetme

Veri tabanlı model filtreleme, madencilik yapılarını ve madencilik modellerini yönetme görevini büyük ölçüde basitleştirir, çünkü aynı yapıyı temel alan birden çok modeli kolayca oluşturabilirsiniz. Ayrıca mevcut madencilik modellerinin kopyalarını hızlı bir şekilde alabilir ve ardından yalnızca filtre koşulunu değiştirebilirsiniz. Ancak filtreler bazı karışıklıklara yol açabilir.

Madencilik modellerinde filtreleri yönetme ve yorumlama hakkında sık sorulan bazı sorular şunlardır:

Filtrenin kullanılıp kullanılmadığını nasıl anlayabilirim?

Modele filtre uygulanıp uygulanmadığını belirlemenin birden çok yolu vardır:

  • Tasarımcıda , Madencilik Modelleri sekmesine tıklayın, Özellikler'i açın ve madencilik modelinin Filter özelliğini görüntüleyin.

  • DMV DMSCHEMA_MINING_MODELS, filtre metnini içeren bir sütun çıktısı verir. Modellerin ve filtrelerinin adlarını döndürmek için DMV'de aşağıdaki sorguyu kullanabilirsiniz:

    SELECT MODEL_NAME, [FILTER]   
FROM $SYSTEM.DMSCHEMA_MINING_MODELS

  • AMO'da MiningModel nesnesinin Filter özelliğinin değerini alabilir veya XMLA'daki Filter öğesini inceleyebilirsiniz.

Ayrıca, modellerin filtrenin içeriğini yansıtması için bir adlandırma kuralı da oluşturabilirsiniz. Bu, ilgili modelleri ayırt etmelerini kolaylaştırabilir.

Filtreyi nasıl kaydedebilirim?

Filtre ifadesi, ilişkili madencilik modeli veya iç içe tablo ile depolanan bir betik olarak kaydedilir. Filtre metnini silerseniz, yalnızca filtre ifadesi el ile yeniden oluşturularak geri yüklenebilir. Bu nedenle, karmaşık filtre ifadeleri oluşturursanız, filtre metninin yedek bir kopyasını oluşturmanız gerekir.

Filtreden neden herhangi bir efekt göremiyorum?

Filtre ifadesini her değiştirdiğinizde veya eklediğinizde, filtrenin etkilerini görüntüleyebilmeniz için önce yapıyı ve modeli yeniden işlemeniz gerekir.

Tahmin sorgusu sonuçlarında neden filtrelenmiş öznitelikler görüyorum?

Modele filtre uyguladığınızda, bu yalnızca modeli eğitmek için kullanılan olguların seçimini etkiler. Filtre, model tarafından bilinen öznitelikleri etkilemez veya veri kaynağında bulunan verileri değiştirmez veya gizlemez. Sonuç olarak, modele yönelik sorgular diğer durum türleri için tahminler döndürebilir ve model tarafından kullanılan değer açılan listeleri filtre tarafından dışlanan öznitelik değerlerini gösterebilir.

Örneğin, [Bisiklet Alıcısı] modelini yalnızca 20-30 yaş arası kadınların dahil olduğu durumları kullanarak eğittığınızı varsayalım. Yine de bir erkeğin bisiklet satın alma olasılığını tahmin eden bir tahmin sorgusu çalıştırabilir veya 30-40 yaş aralığındaki bir kadının sonucunu tahmin edebilirsiniz. Bunun nedeni, veri kaynağında mevcut olan özniteliklerin ve değerlerin teorik olarak nelerin mümkün olduğunu tanımlaması, vakaların ise eğitim için kullanılan oluşumları tanımlamasıdır. Ancak, eğitim verileri hedef değerlerle ilgili hiçbir durum içermediğinden bu sorgular çok küçük olasılıklar döndürür.

Modeldeki öznitelik değerlerini tamamen gizlemeniz veya anonimleştirmeniz gerekiyorsa, çeşitli seçenekler vardır:

  • Gelen verileri, veri kaynağı görünümünün tanımının bir parçası olarak veya ilişkisel veri kaynağında filtreleyin.

  • Öznitelik değerini maskeler veya kodlar.

  • Dışlanan değerleri, madencilik yapısı tanımının bir parçası olarak bir kategoriye daraltın.

Filtre söz dizimi ve filtre ifadeleri örnekleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. Model Filtresi Söz Dizimi ve Örnekleri (Analysis Services - Veri Madenciliği).

Bir araştırma modelini test ederken model filtrelerini kullanma hakkında bilgi için bkz . Doğruluk Grafiği Türü Seçme ve Grafik Seçeneklerini Ayarlama.

Ayrıca Bkz.

Model Filtresi Söz Dizimi ve Örnekleri (Analysis Services - Veri Madenciliği)
Test ve Doğrulama (Veri Madenciliği)

  • Last updated on