Veri Madenciliği Nesnelerini İşleme

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 madenciliği nesnesi, işleninceye kadar yalnızca boş bir kapsayıcıdır. Veri madenciliği modelini işlemeyeeğitim de denir.

Madencilik yapılarını işleme: Araştırma yapısı, sütun bağlamaları ve kullanım meta verileri tarafından tanımlanan bir dış veri kaynağından veri alır ve verileri okur. Bu veriler tam olarak okunur ve ardından çeşitli istatistikleri ayıklamak için analiz edilir. Analysis Services, veri madenciliği algoritmaları tarafından analiz için uygun olan verilerin küçük bir gösterimini yerel önbellekte depolar. Bu önbelleği tutabilir veya modelleriniz işlendikten sonra silebilirsiniz. Varsayılan olarak önbellek depolanır. Daha fazla bilgi için bkz . Madencilik Yapısını İşleme.

Madencilik modellerini işleme: Madencilik modeli, işlenene kadar yalnızca tanımları içeren boş bir modeldir. Bir madencilik modelini işlemek için, dayandığı madencilik yapısının işlenmiş olması gerekir. Madencilik modeli, madencilik yapısı önbelleğinden verileri alır, modelde oluşturulmuş olabilecek tüm filtreleri uygular ve ardından desenleri algılamak için veri kümesini algoritmadan geçirir. Model işlendikten sonra, model verilerin kendisini değil yalnızca işleme sonuçlarını depolar. Daha fazla bilgi için bkz . Madencilik Modelini İşleme.

Aşağıdaki diyagramda, bir madencilik yapısı işlendiğinde ve bir madencilik modeli işlendiğinde veri akışı gösterilmektedir.

İşleme Sonuçlarını Görüntüleme

Bir madencilik yapısı işlendikten sonra, istatistiksel analizde kullanılmak üzere verilerin küçük bir gösterimini içerir. Önbellek temizlenmemişse, bu önbellekteki verilere aşağıdaki yollarla erişebilirsiniz:

• Model için Veri Madenciliği Uzantıları (DMX) sorgusu oluşturma ve yapıyı detaylandırma. Daha fazla bilgi için bkz SELECT FROM <model>.CASES (DMX).

• Yapıyı temel alan bir modeli inceleme ve kullanıcı arabirimindeki seçeneklerden birini kullanarak yapı durumlarına detaylı inceleme yapma. Daha fazla bilgi için Veri Madenciliği Modeli Görüntüleyicileri veya Bir Madencilik Modelinden Olay Verilerine detaylandırma bölümüne bakın.

• Yapı örnekleri üzerinde bir DMX sorgusu oluşturma. Daha fazla bilgi için SELECT FROM <yapısı>.CASES bölümüne bakın.

Bir madencilik modeli işlendikten sonra, yalnızca analizden türetilen desenleri ve model sonuçlarından önbelleğe alınmış eğitim verilerine eşlemeleri içerir. Model içeriği olarak adlandırılan model sonuçlarına göz atabilir veya sorgulayabilir ya da model ve yapı durumlarını önbelleğe alınmışsa sorgulayabilirsiniz.

Her bir madencilik modeli için model içeriği, oluşturulmasında kullanılan algoritmaya bağlıdır. Örneğin, bir model bir kümeleme modeli, diğeri karar ağacı modeliyse, modeller tam olarak aynı verileri kullansa bile model içeriği çok farklıdır. Daha fazla bilgi için Madencilik Modeli İçeriği (Analysis Services - Veri Madenciliği) bkz.

İşleme Gereksinimleri

İşlem gereksinimleri, madencilik modellerinizin yalnızca ilişkisel verilere mi yoksa çok boyutlu veri kaynağına mı dayandığına bağlı olarak farklılık gösterebilir.

İlişkisel veri kaynağı için işleme yalnızca eğitim verileri oluşturmanızı ve bu veriler üzerinde madencilik algoritmaları çalıştırmanızı gerektirir. Ancak, boyutlar ve ölçüler gibi OLAP nesnelerini temel alan araştırma modelleri, temel alınan verilerin işlenmiş durumda olmasını gerektirir. Bu, çok boyutlu nesnelerin madencilik modelini doldurmak için işlenmesini gerektirebilir.

Daha fazla bilgi için bkz . İşleme Gereksinimleri ve Önemli Noktalar (Veri Madenciliği).

Ayrıca Bkz.

Detaylandırma Sorguları (Veri Madenciliği)
Madencilik Yapıları (Analysis Services - Veri Madenciliği)
Madencilik Modelleri (Analysis Services - Veri Madenciliği)
Mantıksal Mimari (Analysis Services - Veri Madenciliği)