Tipos de contenido (DMX)
Los algoritmos de minería de datos requieren información adicional además del tipo de datos para funcionar correctamente, como el tipo de contenido. El tipo de contenido ayuda al algoritmo a determinar la forma en que debe trabajar con los datos de la columna.
Cada algoritmo admite tipos de contenido específicos. Por ejemplo, el algoritmo Bayes naive de Microsoft no puede usar columnas continuas. Para usar un columna continua en un modelo de Bayes naive de Microsoft, debe discretizar los datos de la columna. Algunos algoritmos requieren determinados tipos de contenido para poder funcionar correctamente. Por ejemplo, el algoritmo de serie temporal de Microsoft requiere una columna Key Time para identificar el período de tiempo durante el que se recopilaron los datos.
Para obtener una descripción completa de los tipos de contenido que admite Analysis Services, vea Tipos de contenido (minería de datos).
Vea también
Referencia
Referencia de Extensiones de minería de datos (DMX)
Elementos de sintaxis de Extensiones de minería de datos (DMX)
Referencia de funciones de Extensiones de minería de datos (DMX)
Referencia de operadores de Extensiones de minería de datos (DMX)
Referencia de instrucciones de Extensiones de minería de datos (DMX)
Convenciones de sintaxis de Extensiones de minería de datos (DMX)
Funciones de predicción generales (DMX)
Estructura y uso de las consultas de predicción DMX
Descripción de la instrucción Select (DMX)
Conceptos
Algoritmos de minería de datos (Analysis Services: Minería de datos)