新しいマイニング構造とマイニング モデルの作成および定義、マイニング モデルとマイニング構造のインポートおよびエクスポート、データベースからの既存のモデルの削除を行うには、DMX でデータ定義ステートメントを使用します。DMX で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 でデータ定義ステートメントを使用して、次のタスクを実行することができます。

• 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する、および ALTER MINING STRUCTURE ステートメントを使用してマイニング モデルをマイニング構造に追加する。
  
• 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 モデルおよび関連するマイニング構造を同時に作成する。
  
• EXPORT ステートメントを使用して、マイニング モデルおよび関連するマイニング構造をファイルにエクスポートする。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 モデルおよび関連するマイニング構造をインポートする。
  
• 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、新しいモデルに同じデータを学習させる。
  
• DROP MINING MODEL ステートメントを使用して、マイニング モデルをデータベースから完全に削除する。DROP MINING STRUCTURE ステートメントを使用して、マイニング構造および関連す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する。
  

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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既存のマイニング モデルの使用、モデルの参照、およびモデルに対する予測の作成を行うには、DMX でデータ操作ステートメントを使用します。DMX で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 でデータ操作ステートメントを使用して、次のタスクを実行することができます。

• INSERT INTO ステートメントを使用して、マイニング モデルに学習させる。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ことはありませんが、アルゴリズムが作成するマイニング モデルを説明する抽象概念が作成されます。INSERT INTO ステートメントに対するソース クエリは、<source data query> で記述されます。
  
• ソース データの統計など、モデルの学習中に計算され、データ マイニング モデル内に格納される情報を参照するには、SELECT ステートメントを拡張します。次の句を含めることで、SELECT ステートメントの機能を拡張することができます。
  SELECT DISTINCT FROM <model> (DMX)
  SELECT FROM <model>.CONTENT (DMX)
  SELECT FROM <model>.CASES (DMX)
  SELECT FROM <model>.SAMPLE_CASES (DMX)
  SELECT FROM <model>.DIMENSION_CONTENT (DMX)
  
• 既存のマイニング モデルに基づいた予測を作成するには、SELECT ステートメントの PREDICTION JOIN 句を使用します。PREDICTION JOIN ステートメントに対するソース クエリは、<source data query> で記述されます。
  
• すべての学習済みデータをモデルまたは構造から削除するには、DELETE (DMX) ステートメントを使用します。
  

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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SELECT ステートメントは、ほとんどの DMX クエリの基礎となります。これらのステートメントで使用する句によって、マイニング モデルの参照、コピー、および予測を行うことができます。予測クエリでは、既存のマイニング モデルに基づいた予測を作成するのに、SELECT の形式が使用されます。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、予測の根拠となるデータや正確性を説明する統計を返したり、予測に対するより広範な説明を返すなど、多くの目的で使用することができます。

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