Yapıları ve modeller işleme (- Analysis Services veri madenciliği)
İşlendikten kadar bir veri madenciliği boş bir kapsayıcı nesnesidir.İşleme bir veri araştırma modeli olarak da adlandırılan Eğitim.
**Araştırma yapıları işleme:**bir araştırma yapısı bir dış veri kaynağından verileri alır kaynak, sütun bağlama ve kullanımı meta veriler ve veri okuma tarafından tanımlandığı gibi.Bu veriler tam olarak okumak ve için analiz edilen ayıklamak çeşitli istatistikleri.Analysis Services veri madenciliği algoritmaları tarafından analiz için uygun olan veri, kompakt bir gösterimini yerel önbellekte saklar.Bu önbellekte saklama veya modelleriniz işlendikten sonra silin.Varsayılan olarak, önbellekte saklanır.Daha fazla bilgi için bkz: Nasıl yapılır: Bir araştırma yapısı işlemek.
Veri madenciliği modelleri işleniyor: A araştırma modeli işlendiği kadar yalnızca, tanımları içeren, boştur.Bir araştırma modeli işlemek için bağlı olduğu araştırma yapısı işlenen gerekir.Veri madenciliği model alır araştırma yapısı önbellek, model üzerinde oluşturulan herhangi bir filtre uygular ve desenleri algılamak için kullanılan algoritma üzerinden veri küme geçirir.Model işlendikten sonra modeli, işleme, verinin kendisi değil yalnızca sonuçlar depolar.Daha fazla bilgi için bkz: Nasıl yapılır: Araştırma modeli.
Aşağıdaki diyagramda veri akışının bir araştırma yapısı işlenir ve zamanı gösterilmektedir bir araştırma modeli işlenir.
.gif "Veri işleme: kaynak - yapı - model")
İşleme sırasında ilişkisel deposunda sorguları
İşlem için üç aşama vardır: Ham istatistikleri belirleniyor ve araştırma modeli eğitmek için modeli tanım ve algoritmasını kullanarak kaynak verileri sorgulanıyor.
Analysis Services sunucusu, ham verileri sağlayan veritabanı sorguları verir.Bu veritabanı örnek olabilir SQL Server 2008 veya önceki bir sürüm sql Server veritabanı altyapısı.Veri madenciliği yapısı, veri işleme, kaynak araştırma yapısına transfer ve yeni ve sıkıştırılmış bir biçim diskte kalýcý.Her sütunun veri kaynak işlenir: Eklenen sütunlar araştırma yapısı, bağları tarafından tanımlandığı gibi.
Bu verileri kullanarak, Analysis Services tüm veri ve discretized sütun dizini oluşturur ve sürekli sütunları için ayrı bir dizin oluşturur.Bir sorgu, her iç içe geçmiş tablo dizini oluşturmak verilir ve iç içe geçmiş tablo başına ek bir sorgu her durum tablo ve iç içe geçmiş tablo çifti arasındaki ilişkileri işlemek için oluşturulur.Birden fazla sorguları oluşturmak için özel bir iç çevrimiçi analitik işleme (olap) küp işlemek için nedenidir.Analysis Services gönderir sorguların sayısını sınırlayabilirsiniz ilişkisel depo server özelliğini ayarlayarak DatabaseConnectionPoolMax.Daha fazla bilgi için bkz: olap özellikleri.
Yeniden modeli işlediğinizde, modelini verilerden veri oku değil kaynak, ancak bunun yerine Özet veri madenciliği yapısından alır.Önbelleğe alınan dizin ile birlikte oluşturulan küp kullanarak ve durum veri önbelleğe, sunucu modeli eğitmek için bağımsız iş parçacığı oluşturur.
De SQL Server kuruluş, tüm işlem işleminden paralel.De SQL Server , standart işleme seri hale getirilmiş.
İşlem sonuçlarını görüntüleme
Bir araştırma yapısı işlendikten sonra verileri istatistiksel çözümleme kompakt bir gösterimini içerir.Önbelleğin temizlenmesini, bu önbellek verileri aşağıdaki yollarla erişebilirsiniz:
Model ve Delme yapısına üzerinden veri Mining Extensions (dmx) sorgu oluşturma.Daha fazla bilgi için bkz: select from <modeli>.SERVİS TALEPLERİNİ (DMX).
Göz yapısında ve seçeneklerden birini kullanıcı arabirim aracılığıyla yapısı durumlar için ayrıntıya için bir model.Daha fazla bilgi için bkz: Veri madenciliği Model görüntüleme, veya Nasıl yapılır: Üzerinden büyük veri madenciliği modelinden ayrıntısına.
Yapı talepleriyle dmx sorgu oluşturma.Daha fazla bilgi için bkz: select from <yapı>.SERVİS TALEPLERİ.
Bir araştırma modeli işlendikten sonra analiz ve model sonuçlar eşlemelerini önbelleğe alınmış eğitim veri türetilen desenler içeriyor.Göz atabilir veya adlı modeli sonuçlar sorgulama modeli içeriği, veya modeli ve yapısı durumlarda önbelleğe olmadığını sorgulayabilirsiniz.
Her modeli içeriği araştırma modeli bunu oluşturmak için kullanılan algoritma bağlıdır.Tam olarak aynı veri modelleri kullanmasına karşın, bir modeli kümeleme bir modeldir ve başka bir karar ağaçları modeli ise, modeli içeriği çok farklıdır.Daha fazla bilgi için bkz: İçerik modeli mining (Analysis Services - veri madenciliği).
Ayrıca bkz.