Abfragen eines neuronalen Netzwerkmodells (Analysis Services - Data Mining)

Die folgende Abfrage gibt einige grundlegende Metadaten über ein Modell zurück, das mit dem Microsoft Neural Network-Algorithmus erstellt wurde. In einem neuronalen Netzwerkmodell enthält der übergeordnete Knoten des Modells nur den Namen des Modells, den Namen der Datenbank, in der das Modell gespeichert ist, und die Anzahl der untergeordneten Knoten. Der Knoten für Randstatistik (NODE_TYPE = 24) stellt sowohl diese grundlegenden Metadaten als auch einige abgeleitete statistische Daten über die in dem Modell verwendeten Eingabespalten zur Verfügung.

Die folgende Beispielabfrage basiert auf dem im Data Mining-Lernprogramm erstellten Miningmodell mit dem Namen Call Center Default NN. Das Modell verwendet Daten von einem Call Center, um mögliche Korrelationen zwischen Personalbesetzung, Anzahl der Anrufe, Bestellungen und Probleme zu untersuchen. Die DMX-Anweisung ruft Daten aus dem Knoten für Randstatistik des neuronalen Netzwerkmodells ab. Die Abfrage umfasst das FLATTENED-Schlüsselwort, da die statistischen Eingabeattributwerte, die von Interesse sind, in einer geschachtelten Tabelle, NODE_DISTRIBUTION, gespeichert sind. Wenn der Abfrageanbieter hierarchische Rowsets unterstützt, muss das FLATTENED-Schlüsselwort nicht verwendet werden.

SELECT FLATTENED MODEL_CATALOG, MODEL_NAME, 
(    SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE,
     [SUPPORT], [PROBABILITY], VALUETYPE 
     FROM NODE_DISTRIBUTION
) AS t
FROM [Call Center Default NN].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 24

Hinweis
Der Name der geschachtelten Tabellenspalten [SUPPORT] und [PROBABILITY] muss in Klammern eingeschlossen werden, um ihn von dem reservierten Schlüsselwort mit dem gleichen Namen unterscheiden zu können.

Beispielergebnisse:

Eine Definition der Bedeutung der Spalten im Schemarowset im Kontext eines neuronalen Netzwerks finden Sie unter Miningmodellinhalt von neuronalen Netzwerkmodellen (Analysis Services – Data Mining).

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Durch Abfragen des Data Mining-Schemarowsets können Sie nach denselben Informationen suchen, die bei einer DMX-Inhaltsabfrage zurückgegeben werden. Das Schemarowset stellt jedoch weitere Spalten bereit. Die folgende Beispielabfrage gibt das jeweilige Datum zurück, an dem das Modell erstellt, geändert und zuletzt verarbeitet wurde. Die Abfrage gibt außerdem die vorhersagbaren Spalten zurück, die nicht einfach im Modellinhalt verfügbar sind, und die Parameter, die zum Erstellen des Modells verwendet wurden. Diese Informationen können zum Dokumentieren des Modells nützlich sein.

SELECT MODEL_NAME, DATE_CREATED, LAST_PROCESSED, PREDICTION_ENTITY, MINING_PARAMETERS 
from $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = 'Call Center Default NN'

Beispielergebnisse:

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Sie können die eingegebenen Attribut-Wert-Paare, die zum Erstellen des Modells verwendet wurden, durch Abfragen der untergeordneten Knoten (NODE_TYPE = 20) der Eingabeebene (NODE_TYPE = 18) abrufen. Die folgende Abfrage gibt eine Liste von Eingabeattributen aus den Knotenbeschreibungen zurück.

SELECT NODE_DESCRIPTION
FROM [Call Center Default NN].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 2

Beispielergebnisse:

Es werden nur einige repräsentative Zeilen der Ergebnisse angezeigt. Sie können allerdings erkennen, dass NODE_DESCRIPTION abhängig vom Datentyp des Eingabeattributs leicht abweichende Informationen liefert.

• Wenn es sich bei dem Attribut um einen diskreten oder diskretisierten Wert handelt, werden das Attribut und entweder der entsprechende Wert oder der diskretisierte Bereich zurückgegeben.

• Wenn das Attribut ein kontinuierlicher numerischer Datentyp ist, enthält NODE_DESCRIPTION nur den Attributnamen. Sie können jedoch die geschachtelte NODE_DISTRIBUTION-Tabelle abrufen, um den Mittelwert zu erhalten, oder NODE_RULE zurückgeben, um den Mindest- und Höchstwert des numerischen Bereichs zu erhalten.

Die folgende Abfrage zeigt, wie mit der geschachtelten NODE_DISTRIBUTION-Tabelle die Attribute in einer Spalte und ihre entsprechenden Werte in einer anderen Spalte zurückgegeben werden. Für kontinuierliche Attribute wird der Wert des Attributs durch ihren Mittelwert dargestellt.

SELECT FLATTENED 
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE
FROM NODE_DISTRIBUTION) as t
FROM [Call Center Default NN -- Predict Service and Orders].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 21

Beispielergebnisse:

Der Mindest- und Höchstwert des Bereichs werden in der NODE_RULE-Spalte gespeichert und als XML-Fragment dargestellt, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

<NormContinuous field="Level 1 Operators">  
  <LinearNorm orig="2.83967303681711" norm="-1" />  
  <LinearNorm orig="3.75291955577548" norm="1" />  
</NormContinuous>  

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Der Modellinhalt eines neuronalen Netzwerkmodells ist so strukturiert, dass das Abrufen von Details zu jedem beliebigen Knoten im Netzwerk erleichtert wird. Darüber hinaus bieten die ID-Nummern der Knoten hilfreiche Informationen zur Identifizierung des Beziehungsgefüges der Knotentypen.

Die folgende Abfrage demonstriert, wie die unter einem bestimmten Knoten der verborgenen Ebene gespeicherten Koeffizienten abgerufen werden. Die verborgene Ebene besteht aus einem Planerknoten (NODE_TYPE = 19), der nur Metadaten enthält, sowie mehreren untergeordneten Knoten (NODE_TYPE = 22), die Koeffizienten für verschiedene Kombinationen aus Attributen und Werten enthalten. Diese Abfrage gibt nur die Koeffizientenknoten zurück.

SELECT FLATTENED TOP 1 NODE_UNIQUE_NAME, 
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE, VALUETYPE
FROM NODE_DISTRIBUTION) as t
FROM  [Call Center Default NN -- Predict Service and Orders].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 22
AND [PARENT_UNIQUE_NAME] = '40000000200000000' FROM [Call Center Default NN].CONTENT

Beispielergebnisse:

Die hier aufgeführten Teilergebnisse zeigen, wie der verborgene Knoten durch den Inhalt des neuronalen Netzwerkmodells mit den Eingabeknoten in Beziehung gesetzt wird.

• Die eindeutigen Namen der Knoten in der verborgenen Ebene beginnen immer mit 70000000.

• Die eindeutigen Namen der Knoten in der Eingabeebene beginnen immer mit 60000000.

Diese Ergebnisse zeigen, dass an den Knoten mit der ID 70000000200000000 sechs verschiedene Koeffizienten (VALUETYPE = 7) übergeben wurden. Die Werte der Koeffizienten sind in der ATTRIBUTE_VALUE-Spalte enthalten. Mit der Knoten-ID in der ATTRIBUTE_NAME-Spalte können Sie genau bestimmen, für welches Eingabeattribut der Koeffizient bestimmt ist. Die Knoten-ID 6000000000000000a verweist beispielsweise auf das Eingabeattribut und den Wert Day of Week = 'Tue.' . Mit der Knoten-ID können Sie eine Abfrage erstellen, oder Sie können den Knoten mit dem Microsoft Generic Content Tree Viewer durchsuchen.

Entsprechend können Sie bei Abfrage der NODE_DISTRIBUTION-Tabelle der Knoten in der Ausgabeebene (NODE_TYPE = 23) die Koeffizienten für jeden Ausgabewert sehen. In der Ausgabeebene verweisen die Zeiger jedoch zurück auf die Knoten der verborgenen Ebene. Weitere Informationen finden Sie unter Miningmodellinhalt von neuronalen Netzwerkmodellen (Analysis Services – Data Mining).

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Die einfachste Methode, eine Vorhersageabfrage in einem neuronalen Netzwerkmodell zu erstellen, stellt der Generator für Vorhersageabfragen dar. Dieser ist auf der Registerkarte Miningvorhersage des Data Mining Designer sowohl in SQL Server Management Studio als auch in Business Intelligence Development Studio verfügbar. Sie können das Modell im Microsoft-Viewer für neuronale Netzwerke durchsuchen, um Attribute von Interesse zu filtern und Trends anzuzeigen. Anschließend können Sie auf die Registerkarte Miningvorhersage wechseln, um eine Abfrage zu erstellen und neue Werte für diese Trends vorherzusagen.

Sie können beispielsweise das Call-Center-Modell durchsuchen, um Korrelationen zwischen der Anzahl der Bestellungen und anderen Attributen anzuzeigen. Öffnen Sie dazu das Modell im Viewer, und wählen Sie für Eingabe die Option <Alle> aus. Wählen Sie anschließend für Ausgabe die Option Anzahl der Bestellungen aus. Wählen Sie für Wert 1 den Bereich aus, der die meisten Bestellungen repräsentiert, und für Wert 2 den Bereich, der die wenigsten Bestellungen darstellt. Sie können dann auf einen Blick alle Attribute sehen, die das Modell mit der Anzahl der Bestellungen korreliert.

Durch Durchsuchen der Ergebnisse im Viewer können Sie feststellen, dass einige Tage der Woche niedrige Bestellzahlen aufweisen und dass ein Anstieg der Anzahl der Operatoren anscheinend mit höheren Umsätzen korreliert. Anschließend können Sie mit einer Vorhersageabfrage für das Modell eine "Was-wäre-wenn"-Hpyothese testen und untersuchen, ob eine Erhöhung der Anzahl von Operatoren auf Ebene 2 an einem Tag mit niedriger Bestellmenge zu einem Anstieg der Bestellungen führen würde. Erstellen Sie dazu beispielsweise folgende Abfrage:

SELECT Predict([Call Center Default NN].[Number of Orders]) AS [Predicted Orders],
PredictProbability([Call Center Default NN].[Number of Orders]) AS [Probability]
FROM [Call Center Default NN]
NATURAL PREDICTION JOIN 
(SELECT 'Tue.' AS [Day of Week]
13 AS [Level 2 Operators] AS t

Beispielergebnisse:

Die vorhergesagte Absatzmenge ist größer als der aktuelle Absatzbereich für Dienstag, und die Wahrscheinlichkeit für die Vorhersage ist sehr hoch. Sie können jedoch auch mehrere Vorhersagen erstellen, indem Sie einen Batchprozess verwenden, um verschiedene Hypothesen für das Modell zu testen.

Hinweis

Die Data Mining Add-Ins für Excel 2007 stellen einen Logistic Regression-Assistenten bereit, mit dem komplexe Fragen einfach beantwortet werden können, beispielsweise wie viele Operatoren auf Ebene 2 benötigt werden, um die Dienstqualität für die Zielebene einer bestimmten Schicht zu verbessern. Die Data Mining-Add-Ins können kostenlos heruntergeladen werden und enthalten Assistenten, die auf dem neuronalen Netzwerk und/oder den Logistic Regression-Algorithmen basieren. Weitere Informationen über die Add-Ins finden Sie auf der Website Data Mining-Add-ins für Office 2007.

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