Agregar una vista del origen de datos con tablas anidadas (Tutorial intermedio de minería de datos)

Para crear el modelo de minería de datos que se va a usar para el análisis de la cesta de la compra, debe crear una nueva vista del origen de datos. Esta vista del origen de datos también se utilizará para el escenario de agrupación en clústeres de secuencia.

Esta vista del origen de datos se diferencia de otras con las que habrá trabajado en que contiene una tabla anidada. Una tabla anidada es aquella que contiene varias filas de información sobre una fila única en la tabla de casos. Por ejemplo, si el modelo analiza los hábitos de compra de los clientes, lo normal sería usar una tabla que tuviese una única fila para cada cliente como tabla de casos. Sin embargo, cada cliente puede hacer varias compras y es posible que se desee analizar el orden en que se realizan las compras o los productos que suelen comprarse juntos. Para representar estas compras de manera lógica en el modelo, agregará a la vista del origen de datos otra tabla que muestre las compras de cada cliente. Esta tabla de compras anidada mantiene una relación de varios a uno con la tabla de clientes. La tabla anidada podría contener muchas filas para cada cliente, cada una con un único producto que se compró, quizás con información adicional sobre el orden en el que se realizaron las compras, el precio en el momento del pedido o cualquier promoción que se aplicara. Puede utilizar la información de la tabla anidada como entrada para el modelo o como el atributo de predicción.

En esta lección agregará una nueva vista del origen de datos al origen de datos AdventureWorksDW2008, agregará la tabla anidada y la tabla de casos a esa vista, y especificará la relación de varios a uno entre la tabla de casos y la tabla anidada. En este proceso hay dos partes:

• En primer lugar, se define la relación entre la tabla de casos y la tabla anidada.

• En segundo lugar, se define cómo se utilizan las columnas de datos en el modelo.

Es importante que especifique correctamente la relación entre la tabla de casos y la tabla anidada para evitar errores al procesar el modelo. Para obtener más información sobre cómo trabajar con las tablas de casos y anidada, y sobre cómo elegir una clave de tabla anidada, vea Tablas anidadas (Analysis Services - Minería de datos).