(0) exportieren Drucken
Alle erweitern
Dieser Artikel wurde manuell übersetzt. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Sätze im Artikel, um den Originaltext anzuzeigen. Weitere Informationen
Übersetzung
Original

Data Mining-Programmierung

Wenn die integrierten Tools und Viewer Analysis Services Ihren Anforderungen nicht entsprechen, können Sie die Effektivität von Analysis Services durch Codieren eigener Erweiterungen erhöhen. Dabei haben Sie zwei Möglichkeiten:

  • XMLA

    Microsoft   SQL Server 2014 Analysis Services (SSAS) unterstützt XML for Analysis (XMLA) als Protokoll für die Kommunikation mit Clientanwendungen. Analysis Services unterstützt zusätzliche Befehle, die die XML for Analysis-Spezifikation erweitern.

    Weil in Analysis Services für die Datendefinition, Datenbearbeitung und Datenkontrolle XMLA verwendet, können Sie Miningstrukturen und Miningmodelle mithilfe der in SQL Server-Datentools (SSDT) bereitgestellten visuellen Tools erstellen und anschließend die erstellten Data Mining-Objekte mithilfe der Data Mining Extensions (DMX)- und Analysis Services Scripting Language (ASSL)-Skripts erweitern.

    Sie können Data Mining-Objekte vollständig in XMLA-Skripts erstellen und ändern und aus Ihren eigenen Anwendungen programmgesteuert Vorhersageabfragen für die Modelle ausführen.

  • Analysis Management Objects (AMO)

    Analysis Services stellt außerdem ein vollständiges Framework bereit, das Data Mining-Drittanbietern die Integration der Data Mining-Objekte in Analysis Services ermöglicht.

    Sie können Miningstrukturen und Miningmodelle mithilfe von AMO erstellen. Siehe die folgenden Beispiele in CodePlex:

    • AMO-Browser

      Stellt eine Verbindung mit der angegebenen SSAS-Instanz her und listet alle Serverobjekte und deren Eigenschaften auf, einschließlich Miningstruktur und Miningmodelle.

    • AMO Simple Sample

      Im AS Simple Sample werden folgende Verfahren behandelt: programmgesteuerter Zugriff auf die meisten Hauptobjekte, Durchsuchen von Metadaten und Zugriff auf Werte in Objekten.

      Das Beispiel veranschaulicht auch, wie Sie eine Data Mining-Struktur und ein Data Mining-Modell erstellen und verarbeiten und wie ein vorhandenes Data Mining-Modell durchsucht wird.

  • DMX

    DMX kann verwendet werden, um Befehlsanweisungen, Vorhersageabfragen und Metadatenabfragen zu kapseln und Ergebnisse im Tabellenformat zurückzugeben, vorausgesetzt, Sie haben eine Verbindung mit einem Analysis Services-Server hergestellt.

OLE DB für Data Mining

Beschreibt Erweiterungen der Spezifikation zur Unterstützung von Data Mining und mehrdimensionalen Daten: neue Schemarowsets und -spalten, Data Mining Extensions (DMX)-Sprache zum Erstellen und Verwalten von Miningstrukturen.

Entwickeln mit ADOMD.NET

Bietet eine Einführung in ADOMD.NET-Client- und Server-Programmierobjekte.

Entwickeln mit Analysis Management Objects (AMO)

Stellt die AMO-Programmierbibliothek vor.

Entwickeln mit Analysis Services Scripting Language (ASSL)

Gibt eine Einführung in XML for Analysis (XMLA) und die zugehörigen Erweiterungen.

Fanden Sie dies hilfreich?
(1500 verbleibende Zeichen)
Vielen Dank für Ihr Feedback.

Community-Beiträge

HINZUFÜGEN
Microsoft führt eine Onlineumfrage durch, um Ihre Meinung zur MSDN-Website zu erfahren. Wenn Sie sich zur Teilnahme entscheiden, wird Ihnen die Onlineumfrage angezeigt, sobald Sie die MSDN-Website verlassen.

Möchten Sie an der Umfrage teilnehmen?
Anzeigen:
© 2014 Microsoft