Soluções de mineração de dados

  • Artigo

Aplica-se a: SQL Server 2019 e anteriores do Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

A mineração de dados foi preterida no SQL Server 2017 Analysis Services e agora foi descontinuada no SQL Server 2022 Analysis Services. A documentação não foi atualizada para recursos preteridos e descontinuados. Para saber mais, confira Compatibilidade com versões anteriores do Analysis Services.

Uma solução de mineração de dados é uma solução SQL Server Analysis Services que contém um ou mais projetos de mineração de dados.

Os tópicos nesta seção fornecem informações sobre como projetar e implementar uma solução de mineração de dados integrada usando SQL Server SQL Server Analysis Services. Para obter uma visão geral do processo de design de mineração de dados e as ferramentas relacionadas, consulte Data Mining Concepts.

Para obter mais informações sobre os tipos de projetos que são úteis para mineração de dados, consulte Projetos relacionados a soluções de mineração de dados.

Soluções relacionais versus multidimensionais

Implantando soluções de mineração de dados

Passo a passo de solução

Relacional versus Soluções multidimensionais

Uma solução de mineração de dados pode ser baseada em dados multidimensionais, ou seja, um cubo existente ou em dados puramente relacionais, como tabelas e exibições em um data warehouse, ou em arquivos de texto, pastas de trabalho do Excel ou outras fontes de dados externas.

  • Você pode criar objetos de mineração de dados dentro de uma solução de banco de dados multidimensional existente.

    Normalmente você criaria uma solução como essa se já tivesse criado um cubo e quisesse executar mineração de dados usando o cubo como uma fonte de dados. Quando você move e faz backup de modelos com base em um cubo, o cubo também deve ser movido ou copiado.

  • Você pode criar uma solução de mineração de dados que contém apenas objetos de mineração de dados, inclusive as fontes de dados de apoio e as exibições da fonte de dados, e que usa somente fonte de dados relacional.

    Este é o método preferido para criar modelos de mineração de dados, já que processar e consultar é geralmente mais rápido em fontes de dados relacionais. Você também pode facilmente mover e fazer backup de modelos entre servidores usando os comandos EXPORT e IMPORT.

Implantando soluções de mineração de dados

A instância do SQL Server Analysis Services na qual você implanta a solução deve estar em execução em um modo que dê suporte a objetos multidimensionais e objetos de mineração de dados; ou seja, você não pode implantar objetos de mineração de dados em uma instância que hospeda modelos tabulares ou dados do Power Pivot.

Portanto, quando você cria uma solução de mineração de dados no Visual Studio, use o modelo Projeto Multidimensional e de Mineração de Dados do Analysis Services.

Quando você implanta a solução, os objetos usados para mineração de dados são criados na instância de SQL Server Analysis Services especificada, em um banco de dados com o mesmo nome do arquivo de solução.

Para obter mais informações sobre como implantar soluções relacionais e multidimensionais, consulte Implantação de soluções de mineração de dados.

Passo a passo de solução

Fornece uma visão geral de como criar soluções de mineração de dados usando o Assistente de Mineração de Dados.

Criar uma estrutura de mineração relacional
Crie uma estrutura de mineração de dados relacionais, arquivos de texto e outras origens que podem ser combinadas em uma exibição da fonte de dados.

Criar uma estrutura de mineração OLAP
Criar a estrutura de mineração baseada em dados em um cubo OLAP. Os modelos que você cria dos dados OLAP podem ser salvos como uma dimensão de mineração de dados ou você pode salvar o conjunto de dados e seus modelos como um novo cubo.

Nesta seção

Projetos de mineração de dados

Processando objetos de mineração de dados

Projetos relacionados a soluções de mineração de dados

Implantação de soluções de mineração de dados

Depois de você ter criado uma solução de mineração de dados básica, incluindo fontes de dados e uma estrutura de mineração, pode criar a solução adicionando novos modelos, testando e comparando modelos, criando previsões e experimentando com subconjuntos de dados.

Para obter mais informações, consulte os seguintes links:

Tarefas Tópicos
Teste os modelos que você criou, valide a qualidade de seus dados de treinamento e crie gráficos que representam a precisão de modelos de mineração de dados. Teste e validação (mineração de dados)
Treine o modelo populando a estrutura e os modelos relacionados com os dados. Atualize e estenda modelos com novos dados. Processando objetos de mineração de dados
Personalize um modelo de mineração aplicando filtros aos dados de treinamento, escolhendo um algoritmo diferente ou definindo parâmetros de algoritmo avançados. Personalizar os modelos de mineração e a estrutura
Personalize um modelo de mineração aplicando filtros aos dados usados no treinamento do modo. Adicionar modelos de mineração a uma estrutura (Analysis Services - Mineração de dados)
Atualize e gerencie as soluções de mineração de dados. Link TBD