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數據採礦查詢

  • 發行項

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。

數據採礦查詢適用於許多用途。 您可以：

  • 將模型套用至新的數據，以進行單一或多個預測。 您可以提供輸入值做為參數，或在批次中提供。

  • 取得用於定型之數據的統計摘要。

  • 擷取模式和規則，或產生代表模型中模式的典型案例配置檔。

  • 擷取回歸公式和其他說明模式的計算。

  • 取得符合特定模式的案例。

  • 擷取模型中使用之個別案例的詳細數據，包括分析中未使用的數據。

  • 藉由新增數據或執行交叉預測來重新定型模型。

本節提供開始使用數據採礦查詢所需資訊的概觀。 它描述您可以針對數據採礦物件建立的查詢類型、介紹查詢工具和查詢語言，並提供您可以針對使用 SQL Server 數據採礦中提供的演算法所建置之模型所建立之查詢範例的連結。

了解數據採礦查詢

查詢工具和介面

不同模型類型的 查詢

需求

了解數據採礦查詢

SQL Server Analysis Services 數據採礦支援下列類型的查詢：

建立查詢之前，建議您先熟悉 SQL Server 所提供之每個數據採礦演算法所建立的模型之間的差異。

查詢工具和介面

您可以使用 SQL Server 所提供的其中一個查詢工具，以互動方式建置數據採礦查詢。 圖形化預測查詢產生器會在 SQL Server Data Tools 和 SQL Server Management Studio 中提供。 如果您之前尚未使用預測查詢產生器，建議您遵循 基本數據採礦教學課程中的步驟， 熟悉 介面。 如需步驟的快速概觀，請參閱使用 使用預測查詢產生器建立預測查詢。

預測查詢產生器有助於開始稍後自定義的查詢。 您可以輕鬆地新增數據源，並將其對應至數據行，然後藉由新增WHERE 子句或其他函式來切換至 DMX 檢視並自定義查詢。

一旦您熟悉數據採礦模型以及如何建置查詢，您也可以使用數據採礦延伸模組 （DMX） 直接撰寫查詢。 DMX 是類似 Transact-SQL 的查詢語言，而且您可以從許多不同的用戶端使用。 DMX 是用來建立自定義預測和複雜查詢的工具。 如需 DMX 的簡介，請參閱 使用 DMX 建立和查詢數據採礦模型：教學課程（Analysis Services - 數據採礦）。

SQL Server Data Tools 和 SQL Server Management Studio 都提供 DMX 編輯器。 您也可以使用預測查詢產生器來啟動查詢，然後將檢視變更為文本編輯器，並將 DMX 語句複製到另一個用戶端。 如需詳細資訊，請參閱 資料採礦查詢工具。

您可以使用 AMO 或 XMLA，以程式設計方式撰寫 DMX 語句，並將其從用戶端傳送至 SQL Server Analysis Services 伺服器。 不過，DMX 是您必須用來針對採礦模型建立查詢的語言。

您也可以使用以數據採礦架構數據列集為基礎的動態管理檢視 （DMV） 來查詢模型的元數據、統計數據和部分內容。 這些 DMV 可讓您輕鬆地藉由輸入 SELECT 語句來擷取模型的相關信息;不過，您無法建立預測。 如需 SQL Server Analysis Services 所支援 DMV 的詳細資訊，請參閱 使用動態管理檢視 （DMV） 監視 Analysis Services。

最後，您可以使用 數據採礦查詢工作，或 數據採礦查詢轉換，建立用於 Integration Services 封裝中的數據採礦查詢。 控制流程工作支持多種 DMX 查詢類型，而數據流轉換僅支援使用數據流中數據的查詢，這表示使用 PREDICTION JOIN 語法的查詢。

不同模型類型的查詢

建立模型時所使用的演算法會大幅影響您可以從數據採礦查詢取得的信息類型。 差異的原因是每個演算法會以不同的方式處理數據，並儲存不同類型的模式。 例如，某些演算法會建立叢集;其他人會建立樹狀結構。 因此，您可能需要根據您使用的模型類型，使用特製化預測和查詢函式。

下列清單提供您可以在查詢中使用的函式摘要：

  • 一般預測函式：Predict 函數是多型的，這表示它適用於所有模型類型。 此函式會自動偵測您正在使用的模型類型，並提示您輸入其他參數。 如需詳細資訊，請參閱 Predict （DMX）。

    警告

    並非所有模型都用來進行預測。 例如，您可以建立沒有可預測屬性的叢集模型。 不過，即使模型沒有可預測的屬性，您也可以建立預測查詢，以從模型傳回其他類型的實用資訊。

  • 自定義預測函式： 每個模型類型都會提供一組預測函式，其設計用於處理該演算法所建立的模式。

    例如，系統會針對時間序列模型提供 Lag 函式，讓您檢視用於模型的歷程記錄數據。 對於叢集模型，ClusterDistance 等函式更有意義。

    如需每個模型類型所支援之函式的詳細資訊，請參閱下列連結：

    您也可以呼叫 VBA 函式，或建立自己的函式。 如需詳細資訊，請參閱 Functions （DMX）。

  • 一般統計數據： 有許多函式可以與幾乎任何模型類型搭配使用，以傳回一組標準的描述性統計數據，例如標準偏差。

    例如，PredictHistogram 函式會傳回數據表，其中列出指定數據行的所有狀態。

    如需詳細資訊，請參閱 一般預測函數 （DMX）。

  • 自定義統計數據： 為每個模型類型提供其他支援函式，以產生與特定分析工作相關的統計數據。

    例如，當您使用叢集模型時，您可以使用 函式，PredictCaseLikelihood，傳回與特定案例和叢集相關聯的可能性分數。 不過，如果您建立了線性回歸模型，您會更有興趣擷取係數和攔截，您可以使用內容查詢來執行此動作。

  • 模型內容函式： 所有模型的 內容 是以標準化格式表示，可讓您使用簡單的查詢來擷取資訊。 您可以使用 DMX 在模型內容上建立查詢。 您也可以使用數據採礦架構數據列集來取得某種類型的模型內容。

    在模型內容中，傳回之數據表的每個數據列或節點的意義會根據用來建置模型的演算法類型以及數據行的數據類型而有所不同。 如需詳細資訊，請參閱 內容查詢（資料採礦）。

要求

您必須先處理數據採礦模型，才能針對模型建立查詢。 處理 SQL Server Analysis Services 物件需要特殊許可權。 如需處理採礦模型的詳細資訊，請參閱 處理需求和考慮（資料採礦）。

若要對數據採礦模型執行查詢，需要不同層級的許可權，視您執行的查詢類型而定。 例如，鑽研案例或結構數據通常需要在採礦結構物件或採礦模型對象上設定的額外許可權。

不過，如果您的查詢使用外部數據，且包含 OPENROWSET 或 OPENQUERY 等語句，您查詢的資料庫必須啟用這些語句，而且您必須擁有基礎資料庫對象的許可權。

如需執行數據採礦查詢所需的安全性內容詳細資訊，請參閱 安全性概觀（數據採礦）

在本節中

本節中的主題會更詳細地介紹每種類型的數據採礦查詢，並提供如何針對數據 mingin 模型建立查詢的詳細範例連結。

預測查詢 （資料採礦）

內容查詢 （資料採礦）

鑽研查詢 （數據採礦）

資料定義查詢 （資料採礦）

數據採礦查詢工具

使用這些連結來瞭解如何建立和使用數據採礦查詢。

任務 連結
檢視數據採礦查詢的教學課程和逐步解說 第 6 課：建立和使用預測 （基本數據採礦教學課程）

時間序列預測 DMX 教學課程
在 SQL Server Management Studio 和 SQL Server Data Tools 中使用數據採礦查詢工具 在 SQL Server Management Studio 中建立 DMX 查詢

使用預測查詢產生器建立預測查詢

將預測函數套用至模型

手動編輯預測查詢
使用預測查詢中使用的外部數據 預測查詢 選擇和對應輸入數據

預測查詢 選擇和對應輸入數據
使用查詢的結果 檢視和儲存預測查詢的結果
使用 Management Studio 中提供的 DMX 和 XMLA 查詢範本 從範本建立單一預測查詢

使用 XMLA 建立數據採礦查詢

在 SQL Server Management Studio 中使用 Analysis Services 範本
深入瞭解內容查詢，並查看範例 在採礦模型上建立內容查詢

查詢用來建立採礦模型的參數

內容查詢 （資料採礦）
設定查詢選項並針對查詢許可權和問題進行疑難解答 變更數據採礦查詢的逾時值
在 Integration Services 中使用數據採礦元件 數據採礦查詢工作

數據採礦查詢轉換

另請參閱

數據採礦演算法 （Analysis Services - 數據採礦）
採礦模型內容 （Analysis Services - 數據採礦）