內容類型 （資料採礦）
適用於：
SQL Server 2019 和舊版 Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
重要
SQL Server 2017 Analysis Services 中已淘汰數據採礦，現在已在 SQL Server 2022 Analysis Services 中停止。 檔不會更新為已淘汰和已停止的功能。 若要深入瞭解，請參閱 Analysis Services 回溯相容性。
在 Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services 中，您可以定義採礦結構中數據行的實體數據類型，以及模型中使用的數據行邏輯內容類型，
數據類型 決定當您建立採礦模型時，演算法如何處理這些數據行中的數據。 定義數據行的數據類型可提供資料行中數據類型的演算法資訊，以及如何處理數據。 SQL Server Analysis Services 中的每個數據類型都支援一或多個數據類型來進行數據採礦。
內容類型 描述數據行包含之內容的行為。 例如，如果數據行中的內容在特定間隔中重複，例如星期幾，您可以將該數據行的內容類型指定為週期性。
某些演算法需要特定數據類型和特定內容類型才能正確運作。 例如，Microsoft貝氏機率分類演算法無法使用連續數據行作為輸入，而且無法預測連續值。 某些內容類型，例如金鑰序列，只能由特定演算法使用。 如需演算法和每個支援的內容類型清單，請參閱 數據採礦演算法（Analysis Services - 資料採礦）。
下列清單描述用於數據採礦的內容類型，並識別支援每個類型的數據類型。
離散
Discrete 表示數據行包含有限數目的值，且值之間沒有連續。 例如，性別數據行是典型的離散屬性數據行，其中數據代表特定類別數目。
離散屬性數據行中的值不能暗示順序，即使這些值是數值也一樣。 此外，即使用於離散數據行的值是數值，也無法計算分數值。 電話區域代碼是數值的離散數據的良好範例。
所有數據採礦數據類型都支援 Discrete 內容類型。
連續的
連續 表示數據行包含值，代表允許過渡值之小數位數上的數值數據。 不同於代表有限、可計算數據的離散數據行，連續數據行代表可調整的度量，而且數據可以包含無限數量的分數值。 溫度數據行是連續屬性數據行的範例。
當數據行包含連續數值數據，且您知道數據應該如何散發時，您可以藉由指定預期的值分佈來改善分析的正確性。 您可以在採礦結構的層級指定資料行分佈。 因此，此設定會套用至以 結構為基礎的所有模型，如需詳細資訊，請參閱 數據行散發（數據採礦）。
下列資料類型支援 連續 內容類型：Date、Double和 Long。
離散化
離散化 是將連續數據集的值放入貯體中的程式，因此可能的值數目有限。 您只能離散化數值數據。
因此，離散化 內容類型表示數據行包含值，這些值代表衍生自連續數據行之值的群組或值區。 貯體會視為已排序和離散值。
您可以手動離散化數據，以確保您取得所需的貯體，或使用 SQL Server Analysis Services 中提供的離散化方法。 某些演算法會自動執行離散化。 如需詳細資訊，請參閱 變更採礦模型中數據行的離散化。
下列數據類型支援 離散化 內容類型：Date、Double、Long和 Text。
鑰匙
索引鍵 內容類型表示數據行可唯一識別數據列。 在案例數據表中，索引鍵數據行通常是數值或文字標識碼。 您可以將內容類型設定為 索引鍵，表示數據行不應該用於分析，而只用於追蹤記錄。
巢狀數據表也有索引鍵，但巢狀數據表索引鍵的使用方式稍有不同。 如果數據行是您想要分析的屬性，您可以將內容類型設定為 巢狀數據表中的索引鍵。 巢狀數據表索引鍵中的值對於每個案例而言都必須是唯一的，但整個案例集可能會有重複的值。
例如，如果您要分析客戶購買的產品，您會在案例數據表中將 [CustomerID] 資料行的內容類型設定為索引鍵，並將 PurchaseProducts 數據行的內容類型再次設定為索引鍵。
注意
只有在您使用已定義為 Analysis Services 數據源檢視的外部數據源數據時，才能使用巢狀數據表。
下列資料類型支援此內容類型：Date、Double、Long和 Text。
索引鍵順序
索引鍵序列 內容類型只能在時序叢集模型中使用。 當您將內容類型設定為 索引鍵序列時，表示數據行包含代表事件序列的值。 這些值會排序，但不必相等距離。
下列資料類型支援此內容類型：Double、Long、Text及 Date。
關鍵時間
關鍵時間 內容類型只能在時間序列模型中使用。 當您將內容類型設定為 索引鍵時間時，表示值會排序並代表時間刻度。
下列資料類型支援此內容類型：Double、Long和 Date。
桌子
數據表 內容類型表示數據行包含另一個數據表，其中包含一或多個數據行和一或多個數據列。 對於案例數據表中的任何特定數據列，此數據行可以包含多個值，與父案例記錄相關。 例如，如果主要案例數據表包含客戶清單，您可以有數個包含巢狀數據表的數據行，例如 ProductsPurchased 數據行，其中巢狀數據表列出過去客戶購買的產品，以及列出客戶利益的 Hobbies 數據行。
這個資料列的資料類型一律 Table。
週期性
循環 內容類型表示數據行包含代表迴圈排序集的值。 例如，一周的編號天數是迴圈排序的集合，因為第一天遵循第七天。
循環數據行在內容類型方面會同時視為已排序和離散。
SQL Server Analysis Services 中的所有數據採礦數據類型都支援此內容類型。 不過，大部分演算法會將迴圈值視為離散值，而且不會執行特殊處理。
命令
已排序 內容類型也表示數據行包含定義順序或順序的值。 不過，在此內容類型中，用於排序的值並不表示集合中值之間的任何距離或大小關聯性。 例如，如果已排序的屬性數據行包含技能等級順序從一到五的資訊，則技能層級之間的距離沒有隱含的資訊;五的技能等級不一定比一個技能等級好五倍。
排序的屬性數據行會被視為內容類型的離散。
SQL Server Analysis Services 中的所有數據採礦數據類型都支援此內容類型。 不過，大部分演算法會將已排序的值視為離散值，而且不會執行特殊處理。
機要
除了與所有模型一起使用的上述內容類型之外，對於某些數據類型，您可以使用分類的數據行來定義內容類型。 如需分類資料列的詳細資訊，請參閱 分類資料列（資料採礦）。