Data Mining-Tools

Gilt für: SQL Server 2019 und früher Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Wichtig

Data Mining wurde in SQL Server 2017 Analysis Services als veraltet eingestuft und wurde jetzt in SQL Server 2022 Analysis Services eingestellt. Die Dokumentation wird für veraltete und eingestellte Features nicht aktualisiert. Weitere Informationen finden Sie unter Abwärtskompatibilität von Analysis Services.

Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services stellt die folgenden Tools bereit, mit denen Sie Data Mining-Lösungen erstellen können:

  • Der Data Mining-Assistent in SQL Server Data Tools erleichtert das Erstellen von Miningstrukturen und Miningmodellen mithilfe relationaler Datenquellen oder mehrdimensionaler Daten in Cubes.

    Im Assistenten wählen Sie die zu verwendenden Daten aus und wenden dann bestimmte Data Mining-Techniken an, z. B. Clustering, neuronale Netzwerke oder Zeitreihenmodellierungen.

  • Modell-Viewer werden sowohl in SQL Server Management Studio als auch in SQL Server Data Tools bereitgestellt, um Ihre Miningmodelle nach der Erstellung zu untersuchen. Sie können Modelle mit spezifischen Viewern durchsuchen, die auf den jeweiligen Algorithmus zugeschnitten sind, oder mit dem Viewer für Modellinhalte eine tiefer gehende Analyse vornehmen.

  • Der Generator für Vorhersageabfragen wird sowohl in SQL Server Management Studio als auch in SQL Server Data Tools bereitgestellt, um Sie beim Erstellen von Vorhersageabfragen zu unterstützen. Außerdem können Sie die Genauigkeit von Modellen an einem zurückgehaltenen Dataset oder externen Daten überprüfen oder anhand einer Kreuzvalidierung die Qualität des Datasets bewerten.

  • SQL Server Management Studio ist die Schnittstelle, über die Sie vorhandene Data Mining-Lösungen verwalten, die für eine instance SQL Server Analysis Services bereitgestellt wurden. Sie können Strukturen und Modelle erneut verarbeiten, um die enthaltenen Daten zu aktualisieren.

  • SQL Server Integration Services enthält Tools, die Sie zum sauber von Daten, zum Automatisieren von Aufgaben wie dem Erstellen von Vorhersagen und Aktualisieren von Modellen und zum Erstellen von Text mining-Lösungen verwenden können.

Die folgenden Abschnitte enthalten weitere Informationen zu den Data Mining-Tools in SQL Server.

Data Mining-Assistent

Verwenden Sie den Data Mining-Assistenten, um Ihre ersten Data Mining-Lösungen zu erstellen. Der Assistent ist einfach zu verwenden und führt Sie durch das Erstellen einer Data Mining-Struktur und eines verknüpften Ausgangsminingmodells und umfasst Tasks wie das Auswählen eines Algorithmustyps und einer Datenquelle sowie die Definition der Falldaten für die Analyse.

Weitere Informationen:Data Mining-Assistent (Analysis Services – Data Mining)

Data Mining Designer

Nachdem Sie mithilfe des Data Mining-Assistenten eine Miningstruktur und ein Miningmodell erstellt haben, können Sie die Data Mining-Designer aus SQL Server Data Tools oder SQL Server Management Studio verwenden, um mit vorhandenen Modellen und Strukturen zu arbeiten.

Der Designer enthält Tools für die folgenden Tasks:

  • Ändern der Eigenschaften von Miningstrukturen, Hinzufügen von Spalten und Erstellen von Spaltenaliasen, Ändern der Methode zur Klasseneinteilung oder der erwarteten Verteilung von Werten.

  • Hinzufügen neuer Modelle zu einer vorhandenen Struktur, Kopieren von Modellen, Ändern von Modelleigenschaften oder Metadaten und Definieren von Filtern für ein Miningmodell.

  • Durchsuchen der Muster und Regeln im Modell und Untersuchen der Zuordnungen oder Entscheidungsstrukturen. Abrufen von ausführlichen Statistiken

    Benutzerdefinierte Viewer werden für jede Modellversion bereitgestellt, sodass Sie die Daten analysieren und durch das Data Mining identifizierte Muster untersuchen können.

  • Überprüfen von Modellen durch das Erstellen von Prognosegütediagrammen oder Analysieren der Gewinnkurve von Modellen. Vergleichen von Modellen mithilfe von Klassifikationsmatrizen oder Überprüfen eines Datasets und seiner Modelle mit der Kreuzvalidierung.

  • Erstellen von Vorhersagen und Inhaltsabfragen für vorhandene Miningmodelle. Erstellen von einmaligen Abfragen oder Einrichten von Abfragen, um Vorhersagen für ganze Tabellen mit externen Daten zu generieren.

SQL Server Management Studio

Nachdem Sie Miningmodelle erstellt und auf einem Server bereitgestellt haben, können Sie SQL Server Management Studio verwenden, um die SQL Server Analysis Services Datenbank zu verwalten, die die Data Mining-Objekte hostet. Sie können auch weiterhin Tasks ausführen, die das Modell verwenden, z. B. Untersuchen der Modelle, Verarbeiten von neuen Daten und Erstellen von Vorhersagen.

Management Studio enthält auch Abfrage-Editoren, die Sie zum Entwerfen und Ausführen von DMX-Abfragen (Data Mining Extensions) oder zum Arbeiten mit Data Mining-Objekten mithilfe von XMLA verwenden können.

Data Mining-Aufgaben und -Transformationen von Integration Services

SQL Server Integration Services bietet viele Komponenten, die Data Mining unterstützen.

Einige Tools in Integration Services wurden entwickelt, um allgemeine Data Mining-Aufgaben zu automatisieren, einschließlich Vorhersage, Modellerstellung und Verarbeitung. Beispiel:

  • Erstellen eines Integration Services-Pakets, das das Modell jedes Mal automatisch aktualisiert, wenn das Dataset mit neuen Kunden aktualisiert wird

  • Durchführen einer benutzerdefinierten Segmentierung oder Erstellen benutzerdefinierter Stichproben von Falldatensätzen.

  • Automatisches Generieren von Modellen aus übergebenen Parametern.

Sie können Data Mining jedoch auch in einem Paketworkflow als Eingabe für andere Prozesse verwenden. Beispiel:

  • Verwenden von Wahrscheinlichkeitswerten, die vom Modell generiert werden, um Ergebnisse für Text Mining oder andere Klassifizierungstasks zu bewerten.

  • Automatisches Generieren von Vorhersagen, die auf früheren Daten basieren, und Bewerten der Gültigkeit neuer Daten anhand dieser Werte.

  • Verwenden der logistischen Regression, um eine Risikoeinteilung für eingehende Kunden vorzunehmen.

Weitere Informationen:Verwandte Projekte für Data Mining-Lösungen

Weitere Informationen

Data Mining-Erweiterungen (DMX) - Referenz
Miningmodelltasks und Anweisungen
Tasks und Anweisungen für Miningmodell-Viewer
Data Mining-Projektmappen