Data Mining-Assistent F1-Hilfe (Analysis Services - Data Mining)
Verwenden Sie den Data Mining-Assistenten, um eine neue Miningstruktur und ein optionales zugeordnetes Miningmodell zu erstellen.
Eine Miningstruktur stellt Informationen über das geschäftliche Problem dar, das Sie lösen möchten. Sie enthält Spalten, die Attribute und die Verbindungen zur Quelle der Daten in den Spalten beschreiben. Sie können eine Miningstruktur anhand relationaler Daten oder anhand von Daten in einem Cube erstellen.
Mit einem Miningmodell können Sie die Daten in der Miningstruktur nach Mustern analysieren und anhand dieser Muster Vorhersagen erstellen. Sie können verschiedene Typen von Miningmodellen für eine einzelne Miningstruktur erstellen, die auf verschiedenen Algorithmen basieren.
Weitere Informationen finden Sie unter Data Mining-Assistent (Analysis Services - Data Mining).
Der Data Mining-Assistent führt Sie durch die folgenden Schritte:
Auswählen des Datenquellentyps, das dem Miningmodell zugrunde liegen soll.
Auswählen der Data Mining-Technik.
Auswählen der Datenquelle.
Auswählen der Trainingsdaten für das Miningmodell.
Auswählen des Fallschlüssels.
Identifizieren der Attribute und Measures für Spalten auf Fallebene. (Nur für OLAP)
Angeben der Verwendung von Miningmodellspalten und Hinzufügen von geschachtelten Tabellen.
Angeben des Inhalts und des Datentyps der Miningmodellspalten.
Filtern der zum Training des Modells verwendeten Daten. (Nur für OLAP)
Partitionieren der Daten in Trainings- und Testsätze
Abschließen des Data Mining-Assistenten.
Wenn Sie die Miningstruktur und ein optionales Miningmodell erstellt haben, können Sie deren Eigenschaften mit dem Data Mining-Designer ändern.
Siehe auch