Yapıları mining (Analysis Services - veri madenciliği)
araştırma yapısı madenciliği modelleri yerleşik olan verileri tanımlar: Bu kaynak veri görünümü, sayı ve sütun türünü ve isteğe bağlı bir bölüm eğitim ve kümeleri sınama belirtir. Bir tek araştırma yapısı aynı etki alanı paylaşan birden çok madenciliği modelleri destekler.Aşağıdaki şemada, verileri veri araştırma yapısı arasındaki ilişki gösterilmiştir kaynak ve kendi kendisini oluşturan veri madenciliği modelleri.
.gif "Processing of data: source to structure to model")
araştırma yapısı Diyagramda birden çok tablo veya MüşteriNo alanına katıldı, görünümler içeren bir veri kaynağına bağlıdır.Karşın, ilgili iç içe geçmiş tablo müşterinin satın ürünleri gibi her müşteri için ek bilgiler birden çok satır içeren bir tablo gibi coğrafi, yaş, gelir ve cinsiyet, müşterilere hakkında bilgi içerir.Birden fazla modeli bir oluşturulmadan, diyagramın gösterir araştırma yapısı, ve modeller farklı sütunlar yapısını kullanabilirsiniz.
Model 1 kullanır MüşteriNo, gelir, yaş, bölge ve bölge verileri süzgeçleri.
Model 2 kullanır MüşteriNo, gelir, yaş, bölge ve filtreleri veri geçerlilik süresi.
Model 3, MüşteriNo, yaş, cinsiyet ve iç içe geçmiş tablo filtresinin olmadığından kullanır.
Aynı verileri esas alan olsa bile modeller modeller farklı sütunlar için giriş kullanın ve iki modeli ayrıca filtre uygulayarak modelinde kullanılan verileri kısıtlamak için çok farklı sonuçlar olabilir.durum anahtar olarak kullanılan yalnızca kullanılabilir sütun olduğundan MüşteriNo sütunu tüm modellerinde gereklidir unutmayın.
Bu bölüm, veri madenciliği yapılarının temel mimarisini açıklamaktadır.Nasıl oluşturulacağı hakkında daha fazla bilgi için yönetme, değiştirme veya veri madenciliği yapılarını görüntülemek, bkz: Veri madenciliği yapıları ve modeller yönetme.
Madenciliği yapıları tanımlama
Bir veri araştırma yapısı kurmaktan, aşağıdaki adımları içerir:
Veri tanımlama kaynak.
Yapı sütunları seçme ve anahtar tanımlama.
Kaynak veri olarak bir eğitim bölümleme küme ve isteğe bağlı bir sınama küme.
Yapı işleniyor.
Madenciliği yapıları için veri kaynakları
araştırma yapısı tanımladığınızda, varolan bir veri kullanılabilir sütunları kullanın kaynak görüntüle.veri kaynağı görünümü birden çok veri kaynağına birleştirmek ve bunları tek bir kaynağı oluşturulan yapısı veya araştırma modeli kullanabilirsiniz sağlar.Özgün veri kaynakları, istemci uygulamaları için görünür değil.
Veriler hakkında daha fazla bilgi için kaynak görünümler için bkz: Veri görünümleri kaynak (Analysis Services - çok boyutlu verilerle).
Birden çok madenciliği modelleri aynı madenciliği yapısından oluşturmak, modeller farklı sütunlar yapısından ve kullanabilirsiniz sütunları farklı şekilde kullanın.Örneğin, tek bir yapısını oluşturmak ve sonra da ayrı bir karar ağacı ve modeller farklı sütunlar kullanarak ve farklı öznitelikleri tahmin her model ile buradan kümeleme oluşturun.
Veri araştırma yapısı, yalnızca kaynak veri bağlamaları depolar.Ayrıca, belirli bir veri kaynağına DMX kullanarak bağlama olmadan veri araştırma yapısı oluşturabilirsiniz OLUŞTURMA araştırma yapısı (dmx) deyim.
Madenciliği yapı sütunlar
Veri kaynağının içerdiği verileri tanımlayan araştırma yapısı sütunları madenciliği yapısının yapı taşlarıdır.Bu sütun, veri türü, içerik türü ve verileri nasıl dağıtıldığı gibi bilgileri içerir.araştırma yapısı için belirli bir sütun tarafından nasıl kullanıldığı hakkında bilgi içeren araştırma modeli, ya da algoritma türü hakkında bir model oluşturmak için kullanılır; bu bilgiler, tanımlı araştırma modeli kendisi.
araştırma yapısı, iç içe geçmiş tablolar da içerebilir.Iç içe geçmiş bir tablo, bir durum varlık ve ilgili öznitelikleri arasında bir-çok ilişki temsil eder.Örneğin, müşteri açıklayan bilgileri tek bir tabloda bulunan ve müşterinin Satınalmalar, başka bir tabloda bulunması, tek bir durum içine bilgileri birleştirmek için iç içe geçmiş tablolar kullanabilirsiniz.Müşteri tanımlayıcısı varlık ve Satınalmalar ilgili özniteliktir.Iç içe geçmiş tablolar'ı kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz: Tabloları iç içe geçmiş (Analysis Services - veri madenciliği).
Business Intelligence Development Studio içinde bir veri araştırma modeli oluşturmak için , önce bir veri araştırma yapısı oluşturmanız gerekir.Veri madenciliği Sihirbazı bir araştırma yapısı oluşturma, veri seçme ve madenciliği model ekleme işlemi yürütür.
DMX otomatik olarak veri madenciliği Uzantıları (DMX) kullanarak bir araştırma modeli oluşturun, model ve sütunlar içinde belirtebilirsiniz ve gerekli araştırma yapısı oluşturun.Daha fazla bilgi için bkz:OLUŞTURMA araştırma modeli (dmx).
Daha fazla bilgi için bkz:Madenciliği yapı sütunlar.
Eğitim ve veri sınama
Veri araştırma yapısı tanımladığınızda, bazı veriler için eğitim ve bazı sınama için kullanılması gerektiğini belirtebilirsiniz.Bu nedenle, artık veri araştırma yapısı oluşturma önceden, verilerinizi bölümlemek gerekli değildir.Verileri belirli bir yüzdesi sınanmasında tutulması olduğunu belirlemek ve eğitim veya için kullanılan diğer durumlarda, sınama kullanılacak belirli bir süre belirtebilirsiniz küme.Bölüm bilgileri araştırma yapısı önbelleğe alınır; bu nedenle, aynı sınama kümesi bu yapısını esas alan tüm modelleri kullanılabilir.
Daha fazla bilgi için bkz:Veri eğitimi ve kümeleri sınama bölümleme (Analysis Services - veri madenciliği).
detaylandırma etkinleştirme
Sütunları ekleyebilirsiniz araştırma yapısı belirli madenciliği modeline bir sütun kullanmayı planlıyorsanız bile.Sütun için bir kullanım belirtmezseniz, sütun, çözümleme ve tahmin için yoksayılır.Ancak, yine de sorgularda detaylandırma araştırma modeli etkinleştirildiğinde kullanılabilir.Uygun izinleriniz varsa, örneğin, üzerinden belirli bir sonuç ayrıntısına inebilir bir araştırma modeli düğüm durumlarda hakkında ayrıntılı bilgi almak ve bile modelinde kullanılan yapı sütunları erişmek için.
Daha fazla bilgi için bkz:detaylandırma madenciliği modelleri ve madenciliği yapıları kullanarak (Analysis Services - veri madenciliği).
Madenciliği yapıları işleniyor
A araştırma yapısı Bu işlenir kadar yeni bir meta veriler kapsayıcıdır.araştırma yapısı hangi koşullarda işleme Analysis Services istatistik hakkında diğer bilgiler daha sonra madenciliği modelleri tarafından kullanılan verileri ve nasıl olarak sürekli tüm öznitelikleri discretized hakkında bilgi depolayan bir önbellek oluşturur. araştırma modeli verileri depolamaz, ancak önbellekteki bilgilere başvurur.Bu nedenle, araştırma modeli işlemek, yapısı önbellek kullanılabilir olması gerekir.Kullanılabilir durumda değilse, modeli oluşturulmadan önce yapısını reprocessed gerekir.
Verileri önbelleğe alınmasını istemiyorsanız, değiştirebileceğiniz CacheMode özellik araştırma yapısı için ClearAfterProcessing. Tüm modeller işlendikten sonra bu önbellek yok.Ayarlama CacheMode özellik ClearAfterProcessing gelen detaylandırma devre dışı bırakacak araştırma modeli.
Önbelleğe alınmış verileri kullanılabilir durumda olduğu sürece, araştırma yapısı yapısı için yeni bir araştırma modeli eklediğinizde reprocessed gerekmez; yalnızca model işleyebilir.Daha fazla bilgi için bkz:Veri madenciliği nesneleri işleniyor.
Madenciliği yapıları görüntüleme
Veride gözatmak için görüntüleyiciler kullanamazsınız bir araştırma yapısı.Ancak, Business Intelligence Development Studio, kullanabileceğiniz araştırma yapısı yapısı sütunları ve bunların tanımlarını görüntülemek için veri madenciliği Tasarımcısı sekmesi.Daha fazla bilgi için bkz:Veri madenciliği Tasarımcısı.
Verileri gözden geçirmek isterseniz, araştırma yapısı, data Mining Uzantıları (DMX) kullanarak sorgular oluşturabilirsiniz.Örneğin, SELECT * FROM <structure>.CASES tüm verileri döndürür araştırma yapısı. Bu bilgileri almak için araştırma yapısı işlendi gerekir, ve işleminin sonuçlar önbelleğe.
deyim SELECT * FROM <model>.CASES aynı sütunları, ancak yalnızca bu belirli bir modeli durumda döndürür. Daha fazla bilgi için bkz: SELECT FROM < > .CASES yapısı ve SELECT FROM < > .CASES (DMX) modeli.
Veri madenciliği modelleri madenciliği yapıları ile birlikte kullanma
Bir veri araştırma modeli ile temsil edilen veri araştırma modeli algoritması uygulandığı bir araştırma yapısı.Bir çıkarma bir belirli madenciliği yapısına ait bir nesne modelidir ve model madenciliği yapı tarafından tanımlanan özelliklerin değerleri alır.Model araştırma yapısı içeren tüm sütunları ya da alt küme küme küme sütun kullanabilirsiniz.Yapı sütun birden çok kopyası için bir yapı ekleyebilirsiniz.Yapısı sütun birden fazla kopyasını, bir model için de ekleyin ve sonra farklı bir ad atamak veya diğer adlar, modeldeki her yapısı sütuna.Yumuşatma yapısı sütunları hakkında daha fazla bilgi için bkz: Nasıl Yapılır: Bir model sütun için bir diğer ad oluşturma ve Özellikleri ayarlama bir araştırma modeli.
Veri madenciliği modelleri mimarisi hakkında daha fazla bilgi için bkz: Modeller mining (Analysis Services - veri madenciliği).