データ マイニング拡張機能 (DMX) リファレンス

適用: SQL Server Analysis Services

データ マイニング拡張機能 (DMX) は、Microsoft SQL Server Analysis Services でデータ マイニング モデルを作成および操作するために使用できる言語です。 DMX を使用して、新しいデータ マイニング モデルの構造の作成、これらのモデルの学習、およびモデルの参照、管理、予測を行うことができます。 DMX は、データ定義言語 (DDL) ステートメント、データ操作言語 (DML) ステートメント、および関数と演算子で構成されています。

Microsoft OLE DB for Data Mining 仕様

Analysis Services のデータ マイニング機能は、Microsoft OLE DB for Data Mining 仕様に準拠するように構築されています。

Microsoft OLE DB for Data Mining 仕様では、次の定義が定義されています。

• データ マイニング モデルを定義する情報を保持するための構造。

• データ マイニング モデルを作成および操作するための言語。

この仕様では、データ マイニングの基礎がデータ マイニング モデル仮想オブジェクトとして定義されます。 データ マイニング モデル オブジェクトは、特定のマイニング モデルに関する既知の事柄をすべてカプセル化します。 データ マイニング モデル オブジェクトは SQL テーブルのような構造になっており、モデルを説明する列、データ型、およびメタ情報から構成されています。 この構造により、SQL の拡張版である DMX 言語を使用して、モデルを作成、使用することができるようになります。

詳細情報:マイニング構造 (Analysis Services - データ マイニング)

DMX ステートメント

DMX ステートメントを使用して、データ マイニング モデルに対する作成、処理、削除、コピー、参照、予測を行うことができます。 DMX にはデータ定義ステートメントおよびデータ操作ステートメントの 2 種類のステートメントがあります。 ステートメントの種類ごとに、さまざまな種類のタスクを実行できます。

以下のセクションでは、DMX ステートメントの使用に関する詳細について説明します。

• データ定義ステートメント

• データ操作ステートメント

• クエリの基礎

データ定義ステートメント

DMX のデータ定義ステートメントを使用して、新しいマイニング構造とモデルを作成および定義し、マイニング モデルとマイニング構造をインポートおよびエクスポートし、データベースから既存のモデルを削除します。 DMX のデータ定義ステートメントは、データ定義言語 (DDL) の一部です。

DMX のデータ定義ステートメントを使用して、次のタスクを実行できます。

• CREATE MINING STRUCTURE ステートメントを使用してマイニング構造を作成し、ALTER MINING STRUCTURE ステートメントを使用してマイニング構造にマイニング モデルを追加します。

• CREATE MINING MODEL ステートメントを使用して、空のデータ マイニング モデル オブジェクトを作成することで、マイニング モデルと関連するマイニング構造を同時に作成します。

• EXPORT ステートメントを使用して、マイニング モデルと関連するマイニング構造をファイルに エクスポート します。 IMPORT ステートメントを使用して EXPORT ステートメントによって作成されたファイルから、マイニング モデルと関連するマイニング構造を インポート します。

• SELECT INTO ステートメントを使用して、既存のマイニング モデルの構造を新しいモデルにコピーし、同じデータでトレーニングします。

• DROP MINING MODEL ステートメントを使用して、データベースからマイニング モデルを完全に削除します。 DROP MINING STRUCTURE ステートメントを使用して、マイニング構造とそれに関連付けられているすべてのマイニング モデルをデータベースから完全に削除します。

DMX ステートメントを使用して実行できるデータ マイニング タスクの詳細については、「 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」を参照してください。

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データ操作ステートメント

DMX のデータ操作ステートメントを使用して、既存のマイニング モデルを操作し、モデルを参照し、それらに対する予測を作成します。 DMX のデータ操作ステートメントは、データ操作言語 (DML) の一部です。

DMX のデータ操作ステートメントでは、次のタスクを実行できます。

• INSERT INTO ステートメントを使用してマイニング モデルをトレーニングします。 これにより、実際のソース データがデータ マイニング モデル オブジェクトに挿入されるのではなく、アルゴリズムによって作成されるマイニング モデルを記述する抽象化が作成されます。 INSERT INTO ステートメントのソース クエリについては、「ソース データ クエリ」を<参照してください>。

• SELECT ステートメントを拡張して、モデルのトレーニング中に計算され、ソース データの統計などのデータ マイニング モデルに格納される情報を参照します。 SELECT ステートメントの機能を拡張するために含めることができる句を次に示します。

  • SELECT DISTINCT FROM <model > (DMX)

  • モデルから<>選択します。CONTENT (DMX)

  • モデルから<>選択します。ケース (DMX)

  • モデルから<>選択します。SAMPLE_CASES (DMX)

  • モデルから<>選択します。DIMENSION_CONTENT (DMX)

• SELECT ステートメントの PREDICTION JOIN 句を使用して、既存のマイニング モデルに基づく予測を作成します。 PREDICTION JOIN ステートメントのソース クエリについては、ソース データ クエリに関するページを <参照してください>。

• DELETE (DMX) ステートメントを使用して、モデルまたは構造体からトレーニングされたすべてのデータを削除します。

DMX ステートメントを使用して実行できるデータ マイニング タスクの詳細については、「 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」を参照してください。

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DMX クエリの基礎

SELECT ステートメントは、ほとんどの DMX クエリの基礎です。 このようなステートメントで使用する句に応じて、マイニング モデルに対して参照、コピー、または予測を行うことができます。 予測クエリでは、SELECT の形式を使用して、既存のマイニング モデルに基づいて予測を作成します。 関数を使用することで、データ マイニング モデルの固有の機能では行えないマイニング モデルの参照およびクエリを行うことができます。

DMX 関数を使用すると、モデルの学習中に検出された情報の取得および新しい情報の計算を行うことができます。 これらの関数は、基になるデータや予測の精度を記述する統計を返したり、予測の拡張された説明を返したりするなど、さまざまな目的で使用できます。

詳細については、DMX Select ステートメント、一般的な予測関数 (DMX)、DMX 予測クエリの構造と使用方法、データ マイニング拡張機能 (DMX) 関数リファレンスを理解する

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参照

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)
構造と DMX 予測クエリの使用
DMX 選択ステートメントについて