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一般預測函數 (DMX)

您可以使用「資料採礦延伸模組」(DMX) 中的 SELECT 陳述式來建立不同類型的查詢。 查詢可用來傳回有關採礦模型本身的資訊、進行新預測,或藉由使用新資料定型模型來改變模型 Analysis Services 提供各種特定函數,可控制查詢中傳回的資訊類型。 藉由將這些函數加入至 DMX 查詢,您可以擷取其他的統計資料或資料行。 不過,每種查詢類型和模型類型都僅支援特定的函數。

一般功能

您可以使用函數來擴充採礦模型傳回的結果。 您可以在傳回資料表運算式的任何 SELECT 陳述式使用下列函數:

BottomCount (DMX)

RangeMin (DMX)

BottomPercent (DMX)

TopCount (DMX)

Predict (DMX)

TopPercent (DMX)

RangeMax (DMX)

TopSum (DMX)

RangeMid (DMX)

此外,幾乎所有模型類型都支援下列函數:

個別演算法可能支援其他函數。 如需各模型類型所支援函數的清單,請參閱<資料採礦查詢>。

SELECT 語法特定的函數

下表列出可針對每種 SELECT 陳述式類型所使用的函數。

如需有關 DMX 中之函數的一般資訊,請參閱<資料採礦延伸模組 (DMX) 函數參考>。

查詢類型

支援的函數

備註

SELECT DISTINCT FROM <model>

RangeMin (DMX)

RangeMid (DMX)

RangeMax (DMX)

這些函數可用來針對包含數值資料類型的任何資料行提供最大值、最小值及平均值,不論資料行是連續的或已離散化。

SELECT FROM <model>.CONTENT

SELECT FROM <model>.DIMENSION_CONTENT

IsDescendant (DMX)

此函數會擷取模型中指定節點的子節點,舉例來說,可用來反覆運算採礦模型內容中的節點。 採礦模型內容中的節點排列相依於模型類型。 如需有關每個採礦模型類型的詳細資訊,請參閱<採礦模型內容 (Analysis Services - 資料採礦)>。

如果已將採礦模型內容儲存為維度,則您也可以使用可用來查詢屬性階層的其他「多維度運算式」(MDX) 函數。

SELECT FROM <model>.CASES

IsInNode (DMX)

ClientSettingsGeneralFlag 類別

IsTrainingCase (DMX)

IsTestCase (DMX)

Lag 函數僅可用於時間序列模型。

IsTestCase 函數可用於以使用鑑效組選項所建立的結構為基礎的模型中,可用來建立測試資料集。 如果模型並非以具有鑑效組測試集的結構為基礎,則所有案例都會被視為培訓案例。

SELECT FROM <model>.SAMPLE_CASES

IsInNode (DMX)

在這個內容中,IsInNode 函數所傳回的案例屬於一組理想化的範例案例。

SELECT FROM <model>.PMML

不適用。 請改用 XML 查詢函數。

PMML 表示法僅可用於下列模型類型:

Microsoft 決策樹

Microsoft 群集

SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN

您用來建立模型之演算法的特定預測函數。

如需每種模型類型的預測函數清單,請參閱<資料採礦查詢>。

SELECT FROM <model>

您用來建立模型之演算法的特定預測函數。

如需每種模型類型的預測函數清單,請參閱<資料採礦查詢>。

請參閱

參考

資料採礦延伸模組 (DMX) 參考

資料採礦延伸模組 (DMX) 函數參考

資料採礦延伸模組 (DMX) 運算子參考

資料採礦延伸模組 (DMX) 陳述式參考

資料採礦延伸模組 (DMX) 語法慣例

資料採礦延伸模組 (DMX) 語法元素

DMX 預測查詢的結構和使用方式

了解 Select 陳述式 (DMX)