Veri madenciliği modelleri için bir yapı ekleme (- Analysis Services veri madenciliği)
Bir araştırma yapısı veri etki alanı tanımlayan iken, verileri, etki alanındaki belirli bir sorunu nasıl bir araştırma modeli tanımlar.Bir araştırma yapısı oluşturduktan sonra birden çok veri madenciliği modelleri yapıya ekleyebilirsiniz.Bir model oluşturmak her saat yapabilirsiniz hedef farklı iş sorunu.Örneğin, biraz farklı bir yaklaşım kullanılacak parametreleri değiştirmek, veya olabilir farklı sonuçlar elde etmek veya belirli bir hedef için desenler ayıklamak için farklı verilerin alt küme küme küme kümesini kullanmak popülasyon.
Daha fazla bilgi için:Yeni bir araştırma yapısı oluşturma, Veri madenciliği Sihirbazı (- Analysis Services veri madenciliği), Veri madenciliği Tasarımcısı'nda araştırma yapıları yönetme
Yeni bir araştırma modeli oluşturma
Veri madenciliği modelleri oluşturmak için iki yaklaşım vardır.Aşağıdakileri tanımlayabilirsiniz, araştırma yapısıve bu yapıyı kullanan farklı modelleri ile denemeler yapın.Alternatif olarak, istediğiniz model oluşturmak ve ek modelleri oluşturmak için oluşturulan yapı kullanın.
Yeni bir araştırma modeli oluşturmak için veri madenciliği Sihirbazı'nı kullandığınızda, bir araştırma yapısı ilk oluşturun.Sihirbaz daha sonra ilk araştırma modeli yapısına ekleme ve bu yapı içinde eğitim ve test veri küme yapılandırmak için seçeneği sunar.Ancak, hemen bir model oluşturmak gerekmez.Yalnızca yapı oluşturursanız, kendisi hakkında bir karar gerekmez sütun olarak öngörülebilir öznitelik veya belirli bir modeli verileri nasıl kullanmak.Bunun yerine, biraz önce küme genel veri yapısı gelecekte kullanmak istediğiniz ve daha sonra kullanmak yukarı Veri madenciliği Tasarımcısı ekleme yeni veri madenciliği modelleri esas alan yapısı.
Araştırma modeli oluşturmak için istediğiniz türünü biliyorsanız, size yapı ve ardından ilk modelinize eklemek için veri madenciliği Sihirbazı'nı kullanın araştırma yapısı.Sihirbaz sona erdikten sonra daha fazla model yapısına ekleyebilirsiniz.
Not
dmx araştırma modeli oluşturma deyim araştırma modeli ile başlar.Seçiminiz araştırma modeli, diğer bir deyişle, tanımladığınız ve Analysis Services otomatik olarak oluşturur ve temel yapısı.Daha sonra yeni veri madenciliği modelleri bu yapıya, alter structure… kullanarak eklemeye devam edebilirsiniz model ekleme deyim.
Daha fazla bilgi için:Veri madenciliği Tasarımcısı veri madenciliği modelleri yönetme
Bir araştırma modeli tanımı
- Verilerinizi tanımladıktan sonra etki alanı, size Analysis Services her bir sütun sütun içeriği ve belirterek veri kullanmasütun kullanımı. Verileri dahil her bir sütunu kullanmak zorunda araştırma yapısı , yeni araştırma model.Hatta ne zaman iki model aynı yapısında, size söyleyebilir Analysis Services yoksaymak belirli bir sütun için bir model.Daha fazla bilgi için bkz: Mantıksal Architecture (Analysis Services - veri madenciliği).
Bir algoritma seçme
Bir model için bir yapı eklediğinizde, bu modeli kullanmak için veri madenciliği algoritmasını seçmek zorunda.Her algoritması farklı türde bir analiz yapar ve bazı, sayısı ve türü giriş veya tahmin için kullanılan veri sütunları için farklı gereksinimleri vardır.
Seçtiğiniz, bu nedenle, algoritma bazı sütunlar dahil, veri bağlı araştırma yapısı göz ardý edilebilir veya başka bir veri türüne dönüştürülmesi gerekebilir veya değerleri kaldırılması gerekebilir.Veri Mining Sihirbazı modeli işlev sağlamak bazı değerleri otomatik olarak değişecektir.Ancak, diğer durumlarda onu ilk veri düzeltme veya gibi gerekli bir sütun eklemek tavsiye eder bir durum anahtar.
Bazı durumlarda, bir modelinde kullanılan algoritma değiştirebilirsiniz, ancak değişikliklerin çoğu model tanımında modelini ve verilerini yeniden işleme gerektirir.Genellikle, bir modelinde kullanılan algoritma değiştirdiğinizde, bunu yeniden gerekir tamamen yeni bir model olarak düşünmelisiniz.
Daha fazla bilgi için:Veri madenciliği algoritmaları (Analysis Services - veri madenciliği)
Sütun kullanımı belirtme
Bir algoritma seçtikten sonra algoritma yapınızı veri işleme biçimini belirtmeniz gerekir.Bu seçimi içeren bir tahmin edilebilir sütun ya da model bir giriş olarak hizmet vermek için sütunları seçme ve bir durum veya iç içe geçmiş tablo anahtar belirtme gerektiriyorsa, sütunlar.Her algoritması gereksinimleri farklı olduğu için aynı veri modelleri kullanıyor olsalar bile, her modeli için bu sütun tanımları, değişebilir.Gereksiz verileri de dahil olmak üzere işlem arttığı analiz için en kullanışlı olan sütunları seçmek deneyin öneririz saat ve sonuçların kalitesini etkileyebilir.Veri Mining Sihirbazı'nı içeren isteğe bağlı bir Öner yapısında yer sütunları analiz eder ve entropi tabanlı bir puan kullanarak en iyi bilgi veren, sütunları önerir özelliği.
Daha fazla bilgi için:Mining modeli sütunlar, Bir araştırma modeli özelliklerini ayarlama
Sütun içeriği belirtme
- Bazı sütunlar için ayrıca belirtmek gereksinim duyabileceğiniz sütun içeriği.De SQL Server veri madenciliği, veri sütunlarının her içerik türü özellik söyler algoritması nasıl işler verilerde o sütun.Örneğin, verilerinizi değişken değerlerine sahip bir gelir sütun varsa, sütun için sürekli içerik türünü ayarlayarak sürekli sayı içeren belirtmeniz gerekir.Ancak, aynı zamanda, belirtebilirdiniz gelir sayıları sütun gruplandırılmış demetleri Discretized için içerik türünü ayarlama ve isteğe bağlı olarak tam demetleri belirten.Sütunları diğerlerinden farklı modelleri oluşturabilirsiniz: Örneğin, üç yaş gruplar halinde müşterilere aralıkları bir model ve 10 yaş gruplar halinde müşterilere aralıkları başka bir model deneyebilirsiniz.
Daha fazla bilgi için:Veri türleri (veri madenciliği), İçerik türleri (veri madenciliği)