Esecuzione di query su un modello di associazione (Analysis Services - Data mining)

Con la query seguente vengono restituiti i metadati relativi al modello di associazione Association, ad esempio il nome del modello, il database in cui è archiviato e il numero di nodi figlio del modello. Questa query utilizza una query contenuto DMX per recuperare i metadati dal nodo padre del modello:

SELECT MODEL_CATALOG, MODEL_NAME, NODE_CAPTION, 
NODE_SUPPORT, [CHILDREN_CARDINALITY], NODE_DESCRIPTION
FROM Association.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 1

Risultati dell'esempio:

Per una definizione del significato di queste colonne in un modello di associazione, vedere Contenuto dei modelli di data mining per i modelli di associazione (Analysis Services - Data mining).

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Eseguendo una query sul set di righe dello schema di data mining, è possibile trovare le stesse informazioni restituite in una query sul contenuto DMX. Tuttavia, il set di righe dello schema fornisce alcune colonne aggiuntive, ad esempio la data dell'ultima elaborazione del modello, la struttura di data mining e il nome della colonna utilizzata come attributo stimabile.

SELECT MODEL_CATALOG, MODEL_NAME, SERVICE_NAME, PREDICTION_ENTITY, 
MINING_STRUCTURE, LAST_PROCESSED
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = 'Association'

Risultati dell'esempio:

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Con la query seguente viene restituita una singola colonna contenente i dettagli sulle impostazioni dei parametri utilizzate durante la creazione del modello.

SELECT MINING_PARAMETERS 
from $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = 'Association'

Risultati dell'esempio:

MAXIMUM_ITEMSET_COUNT=200000,MAXIMUM_ITEMSET_SIZE=3,MAXIMUM_SUPPORT=1,MINIMUM_SUPPORT=9.40923449156529E-04,MINIMUM_IMPORTANCE=-999999999,MINIMUM_ITEMSET_SIZE=0,MINIMUM_PROBABILITY=0.4

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Con la query seguente vengono recuperati tutti i set di elementi, insieme a una tabella nidificata in cui sono elencati i prodotti inclusi in ognuno di essi. La colonna NODE_NAME contiene l'ID univoco del set di elementi all'interno del modello, mentre NODE_CAPTION fornisce una descrizione di testo degli elementi. In questo esempio la tabella nidificata è bidimensionale, in modo che il set di elementi che contiene due prodotti genera due righe nei risultati. È possibile omettere la parola chiave FLATTENED se il client supporta dati gerarchici.

SELECT FLATTENED NODE_NAME, NODE_CAPTION,
NODE_PROBABILITY, NODE_SUPPORT,
(SELECT ATTRIBUTE_NAME FROM NODE_DISTRIBUTION) as PurchasedProducts
FROM Association.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 7

Risultati dell'esempio:

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In questo esempio viene illustrato come utilizzare alcune delle funzioni di raggruppamento e ordinamento disponibili per impostazione predefinita tramite DMX. La query restituisce i primi 10 set di elementi ordinati per supporto per ogni nodo. Si noti che non è necessario raggruppare in modo esplicito i risultati, come avviene invece in Transact-SQL; tuttavia, è possibile utilizzare un'unica funzione di aggregazione in ogni query.

SELECT TOP 10 (NODE_SUPPORT),NODE_NAME, NODE_CAPTION
FROM Association.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 7

Risultati dell'esempio:

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In questo esempio viene utilizzato il modello di associazione creato nell'esercitazione di base sul data mining. Viene illustrato come creare una query di stima che indica quali prodotti consigliare a un cliente che ha acquistato un determinato prodotto. Questo tipo di query, in cui i valori vengono forniti al modello in un'istruzione SELECT…UNION, è denominata query singleton. Poiché la colonna del modello stimabile che corrisponde ai nuovi valori è una tabella nidificata, è necessario utilizzare una clausola SELECT per eseguire il mapping del nuovo valore alla colonna della tabella nidificata, [Model], e un'altra clausola SELECT per eseguire il mapping della colonna della tabella nidificata alla colonna a livello di case, [v Assoc Seq Line Items]. L'aggiunta della parola chiave INCLUDE-STATISTICS alla query consente di vedere la probabilità e il supporto per le indicazioni.

SELECT PredictAssociation([Association].[vAssocSeqLineItems],INCLUDE_STATISTICS, 3)
FROM [Association]
NATURAL PREDICTION JOIN 
(SELECT
(SELECT 'Classic Vest' as [Model])
AS [v Assoc Seq Line Items])
AS t

Risultati dell'esempio:

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Mentre le regole sono utili per generare indicazioni, i set di elementi sono più interessanti per un'analisi più approfondita dei modelli nel set di dati. Se ad esempio le indicazioni restituiti con la query dell'esempio precedente non sono soddisfacenti, è possibile esaminare altri set di elementi che contengono il Prodotto A per valutare in modo più efficace se il Prodotto A è un accessorio che i clienti tendono ad acquistare con tutti i tipi di prodotti o se è strettamente correlato all'acquisto di determinati prodotti. Il modo più semplice per esplorare queste relazioni consiste nel filtrare i set di elementi nel Visualizzatore Microsoft Association. Tuttavia, è possibile recuperare le stesse informazioni con una query.

Con la query di esempio seguente vengono restituiti tutti i set di elementi che includono l'articolo Water Bottle, incluso il singolo articolo Water Bottle.

SELECT TOP 100 FROM 
(
SELECT FLATTENED NODE_CAPTION, NODE_SUPPORT, 
(SELECT ATTRIBUTE_NAME from NODE_DISTRIBUTION
WHERE ATTRIBUTE_NAME = 'v Assoc Seq Line Items(Water Bottle)') as D
FROM Association.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 7
) AS Items
WHERE [D.ATTRIBUTE_NAME] <> NULL
ORDER BY NODE_SUPPORT DESC

Risultati dell'esempio:

Oltre alle righe della tabella nidificata che corrispondono ai criteri, questa query restituisce tutte le righe della tabella esterna o del case. Pertanto, è necessario aggiungere una condizione che elimina le righe della tabella del case contenenti valori null per il nome dell'attributo di destinazione.

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