Inhaltstypen (DMX)
Data Mining-Algorithmen benötigen über den Datentyp hinausgehende, zusätzliche Informationen, damit sie richtig ausgewertet werden können, z. B. den Inhaltstyp. Der Inhaltstyp unterstützt dabei, für den jeweiligen Algorithmus zu ermitteln, wie die Daten in der Spalte verarbeitet werden sollen.
Jeder Algorithmus unterstützt bestimmte Inhaltstypen. Beispielsweise kann der Microsoft Naive Bayes-Algorithmus keine kontinuierlichen Spalten verwenden. Wenn Sie eine kontinuierliche Spalte in einem Microsoft Naive Bayes-Modell verwenden möchten, müssen Sie die Daten in der Spalte diskretisieren. Für einige Algorithmen sind bestimmte Inhaltstypen erforderlich, damit sie richtig funktionieren. Beispielsweise ist für den Microsoft Time Series-Algorithmus eine Schlüsselzeitspalte erforderlich, um die Zeitspanne zu kennzeichnen, in der die Daten gesammelt wurden.
Eine vollständige Beschreibung der Inhaltstypen, die Analysis Services unterstützt, finden Sie unter Inhaltstypen (Data Mining).
Siehe auch
Verweis
Data Mining-Erweiterungen (DMX) - Referenz
Data Mining-Erweiterungen (DMX) - Syntaxelemente
Data Mining-Erweiterungen (DMX) - Funktionsreferenz
Data Mining-Erweiterungen (DMX) - Operatorreferenz
Data Mining-Erweiterungen (DMX) - Anweisungsreferenz
Data Mining-Erweiterungen (DMX) - Syntaxkonventionen
Allgemeine Vorhersagefunktionen (DMX)
Struktur und Verwendung von DMX-Vorhersageabfragen
Grundlegendes zur SELECT-Anweisung (DMX)