Data Mining-Projektmappen
Eine Data Mining-Projektmappe ist eine Analysis Services-Projektmappe, die ein oder mehrere Data Mining-Projekte enthält.
Die Themen in diesem Abschnitt enthalten Informationen, wie mit SQL Server Analysis Services eine integrierte Data Mining-Projektmappe entworfen und implementiert wird. Eine Übersicht über den Data Mining-Entwurfsprozess und verwandte Tools finden Sie unter Data Mining-Konzepte.
Weitere Informationen zu zusätzlichen Projekttypen, die für Data Mining nützlich sind, finden Sie unter Verwandte Projekte für Data Mining-Lösungen.
Vergleich der relationalen und mehrdimensionalen Projektmappen
Bereitstellen von Data Mining-Projektmappen
Anleitungen für Projektmappen
Vergleich der relationalen undmehrdimensionalen Projektmappen
Eine Data Mining-Projektmappe kann entweder auf mehrdimensionalen Daten basieren – das heißt, ein vorhandener Cube – oder auf rein relationalen Daten, z. B. die Tabellen und Sichten in einem Data Warehouse, oder auf Textdateien, Excel-Arbeitsmappen oder anderen externen Datenquellen.
Sie können Data Mining-Objekte innerhalb einer vorhandenen mehrdimensionalen Datenbankprojektmappe erstellen.
In der Regel würden Sie eine Projektmappe so erstellen, wenn Sie bereits einen Cube erstellt haben und Data Mining mit dem Cube als Datenquelle ausführen möchten. Wenn Sie Modelle auf Grundlage eines Cubes verschieben und sichern, muss der Cube auch verschoben oder kopiert werden.
Sie können eine Data Mining-Projektmappe erstellen, die nur Data Mining-Objekte enthält, einschließlich der unterstützenden Datenquellen und Datenquellensichten, und die nur die relationale Datenquelle verwendet.
Dies ist die bevorzugte Methode zum Erstellen von Data Mining-Modellen, da die Verarbeitung und das Abfragen für relationale Datenquellen im Allgemeinen am schnellsten ist. Sie können sich auch Modelle zwischen Servern problemlos mit den Befehlen EXPORT und IMPORT verschieben und sichern.
Bereitstellen von Data Mining-Projektmappen
Die Instanz von Analysis Services, für die Sie die Projektmappe bereitstellen, muss in einem Modus ausgeführt werden, der mehrdimensionale Objekte und Data Mining-Objekte unterstützt. Sie können daher Data Mining-Objekte nicht in einer Instanz bereitstellen, die tabellarische Modelle oder PowerPivot-Daten hostet.
Wenn Sie in Visual Studio eine Data Mining-Projektmappe erstellen, müssen Sie demzufolge die Vorlage Analysis Services-Projekt für mehrdimensionale und Data Mining-Modelle verwenden.
Wenn Sie die Projektmappe bereitstellen, werden die für Data Mining verwendeten Objekte in der angegebenen Analysis Services-Instanz erstellt, und zwar in einer Datenbank mit dem gleichen Namen wie die Projektmappendatei.
Weitere Informationen zum Bereitstellen der relationalen und mehrdimensionalen Projektmappen finden Sie unter Bereitstellen von Data Mining-Lösungen.
Anleitung für Projektmappen
Bietet eine Übersicht zum Erstellen von Data Mining-Projektmappen mit dem Data Mining-Assistenten.
Erstellen einer relationalen Miningstruktur
Erstellen Sie eine Miningstruktur aus relationalen Daten, Textdateien und anderen Quellen, die in einer Datenquellensicht kombiniert werden können.Erstellen einer OLAP-Miningstruktur
Erstellen Sie auf Grundlage von Daten in einem OLAP-Cube eine Miningstruktur. Modelle, die Sie aus OLAP-Daten erstellen, können als Data Mining-Dimension gespeichert werden, oder Sie können den Satz mit Daten und die Modelle als neuen Cube speichern.
In diesem Abschnitt
Verarbeiten von Data Mining-Objekten
Verwandte Projekte für Data Mining-Lösungen
Bereitstellen von Data Mining-Lösungen
Verwandte Aufgaben und Themen
Nachdem Sie eine grundlegende Data Mining-Projektmappe erstellt haben, einschließlich Datenquellen und einer Miningstruktur, können Sie auf der Projektmappe aufbauen, indem Sie neue Modelle hinzufügen, Modelle testen und vergleichen, Vorhersagen erstellen und mit Teilmengen der Daten experimentieren.
Weitere Informationen finden Sie unter den folgenden Links:
Aufgaben |
Themen |
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Testen Sie die Modelle, die Sie erstellen, überprüfen Sie die Qualität der Trainingsdaten, und erstellen Sie Diagramme, die die Genauigkeit von Data Mining-Modellen darstellen. |
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Trainieren Sie das Modell, indem Sie die Struktur und verwandte Modelle mit Daten auffüllen. Aktualisieren und erweitern Sie Modelle mit neuen Daten. |
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Passen Sie durch das Anwenden von Filtern auf die Trainingsdaten, Auswählen eines anderen Algorithmus oder Festlegen von erweiterten Algorithmusparametern ein Miningmodell an. |
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Passen Sie ein Miningmodell durch Anwenden von Filtern auf die Daten an, die beim Trainieren des Modus verwendet werden. |
Hinzufügen von Miningmodellen zu einer Struktur (Analysis Services - Data Mining) |
Aktualisieren und verwalten Sie Data Mining-Projektmappen. |
Link TBD |