構造と DMX 予測クエリの使用

適用: SQL Server Analysis Services

Microsoft SQL Server Analysis Services では、データ マイニング拡張機能 (DMX) の予測クエリを使用して、マイニング モデルの結果に基づいて、新しいデータセット内の不明な列値を予測できます。

使用するクエリの型は、モデルから取得する情報の種類によって異なります。 Web サイト上の潜在的な顧客が自転車購入者のペルソナに適合するかどうかを知るために、リアルタイムで簡単な予測を作成する場合は、シングルトン クエリを使用します。 データ ソース内に含まれているケースのセットから予測のバッチを作成する場合は、通常の予測クエリを使用します。

予測の種類

DMX を使用して、次の種類の予測を作成できます。

Prediction join
マイニング モデル内に存在するパターンに基づいて、入力データに対する予測を作成するのに使用します。 このクエリ ステートメントの後に、マイニング モデル列と入力列の間の結合条件を提供する ON 句が続く必要があります。

自然予測結合
クエリを実行するテーブル内の列の名前と正確に一致する、マイニング モデル内の列の名前に基づいた予測を作成するのに使用します。 このクエリ ステートメントでは ON 句は必要ありません。結合条件は、マイニング モデル列と入力列の間の一致する名前に基づいて自動的に生成されるためです。

Empty prediction join
を使用して、入力データを提供することなく、最も可能性の高い予測を検出します。 これにより、マイニング モデルのコンテンツのみに基づく予測が返されます。

Singleton query
データをクエリに供給することで予測を作成する場合に使用します。 このステートメントは、1 つのケースをクエリに供給することで結果をすばやく得ることができるため便利です。 たとえば、クエリを使用して、女性、35 歳、および結婚しているユーザーが自転車を購入する可能性があるかどうかを予測できます。 このクエリでは、外部データ ソースは必要ありません。

クエリ構造

DMX で予測クエリを作成するには、次の要素の組み合わせを使用します。

• SELECT [FLATTENED]

• TOP

• FROM<model>PREDICTION JOIN

• ON

• WHERE

• ORDER BY

予測クエリの SELECT 要素は、結果セットに表示される列と式を定義し、次のデータを含めることができます。

• マイニング モデルの Predict 列または PredictOnly 列。

• 予測の作成に使用される入力データの列。

• データの列を返す関数。

FROM<モデル>PREDICTION JOIN 要素は、予測の作成に使用するソース データを定義します。 シングルトン クエリの場合、これは列に割り当てられる一連の値です。 空の予測結合の場合は、空のままとなります。

ON 要素は、マイニング モデルで定義されている列を外部データセット内の列にマップします。 空の予測結合クエリまたは自然予測結合を作成する場合は、この要素を含める必要はありません。

WHERE 句を使用して、予測クエリの結果をフィルター処理できます。 TOP 句または ORDER BY 句を使用して、最も可能性の高い予測を選択できます。 これらの句の使用方法の詳細については、「 SELECT (DMX)」を参照してください。

予測ステートメントの構文の詳細については、「 SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN (DMX)」 および「 SELECT FROM <model> (DMX)」を参照してください。

参照

データ マイニング拡張機能 (DMX) リファレンス
データ マイニング拡張機能 (DMX) 関数リファレンス
データ マイニング拡張機能 (DMX) 演算子リファレンス
データ マイニング拡張機能 (DMX) ステートメント リファレンス
データ マイニング拡張機能 (DMX) 構文規則
データ マイニング拡張機能 (DMX) 構文要素
一般的な予測関数 (DMX)
DMX 選択ステートメントについて