Tablas anidadas
En Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS), los datos se deben incluir en un algoritmo de minería de datos como una serie de escenarios contenidos dentro de una tabla de escenarios. No todos los escenarios pueden describirse mediante una sola fila de datos. Por ejemplo, un escenario se puede derivar de dos tablas, una que contenga la información del cliente y otra las compras de ese cliente. Un solo cliente de la tabla de clientes puede tener varias compras en la tabla de compras. Esto dificulta la descripción de los datos usando una sola fila. Analysis Services proporciona un método exclusivo para controlar estos escenarios mediante el uso de tablas anidadas. El concepto de una tabla anidada se muestra en la siguiente ilustración.
.gif "Dos tablas combinadas mediante una tabla anidada")
En este diagrama, la primera tabla, que es la tabla primaria, contiene información sobre los clientes y asocia cada cliente con un único identificador. La segunda tabla, la tabla secundaria, contiene las compras de cada cliente. Las compras de la tabla secundaria se relacionan con la tabla primaria mediante el identificador único, la columna CustomerKey. La tercera tabla del diagrama muestra cómo se combinan ambas tablas.
Una tabla anidada se representa en la tabla de escenarios como una columna especial que tiene un tipo de datos TABLE. En las filas específicas de escenario, esta clase de columna contiene filas seleccionadas de la tabla secundaria que forman parte de la tabla primaria.
A fin de crear una tabla anidada, las dos tablas de origen deben contener una relación definida, de forma que los elementos de una tabla puedan relacionarse con los de la otra. En Business Intelligence Development Studio, puede definir esta relación dentro de la vista de origen de datos. Para obtener más información sobre cómo definir una relación entre dos tablas, vea Cómo agregar, eliminar, ver o modificar una relación lógica mediante el Diseñador de vistas de origen de datos.
Puede crear tablas anidadas mediante programación usando Extensiones de minería de datos (DMX) u Objectos de administración de análisis (AMO), o puede utilizar el Asistente para minería de datos y el Diseñador de minería de datos de Business Intelligence Development Studio.
Para obtener más información: Diseñador de minería de datos, Asistente para minería de datos, CREATE MINING MODEL (DMX), CREATE MINING STRUCTURE (DMX)
Vea también
Conceptos
Algoritmos de minería de datos
Conceptos de minería de datos
Estructuras de minería de datos (Analysis Services)
Usar las herramientas de minería de datos
Trabajar con minería de datos