Estructuras de minería de datos (Analysis Services)
Son varios los objetos que intervienen en la minería de datos en Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS). Los dos objetos principales que se utilizan son:
- Estructura de minería de datos
- Modelo de minería de datos
Los demás objetos son las columnas de la estructura de minería de datos y las columnas del modelo de minería de datos. Para obtener más información acerca de estos objetos, vea Columnas de la estructura de minería de datos y Columnas del modelo de minería de datos.
Estructura de minería de datos
La estructura de minería de datos es una estructura de datos que define el dominio de datos a partir del cual se generan los modelos de minería de datos. Una única estructura de minería de datos puede contener varios modelos de minería de datos que comparten el mismo dominio.
Las unidades de creación de la estructura de minería de datos son las columnas de la estructura de minería de datos, que describen los datos que contiene el origen de datos. Estas columnas contienen información como el tipo de datos, el tipo de contenido y el modo en que se distribuyen los datos.
Una estructura de minería de datos también puede contener tablas anidadas. Una tabla anidada representa una relación de uno a varios entre la entidad de un escenario y sus atributos relacionados. Por ejemplo, si la información que describe al cliente se encuentra en una tabla y las compras del cliente en otra, puede utilizar tablas anidadas para combinar la información en un único escenario. El identificador del cliente es la entidad y las compras son los atributos relacionados. Para obtener más información acerca del modo de utilizar las tablas anidadas, vea Tablas anidadas.
La estructura de minería de datos no contiene información sobre el modo en que las columnas se utilizan para un modelo de minería de datos concreto, ni sobre el tipo de algoritmo que se utiliza para generarlo; esta información se define en el propio modelo de minería de datos.
Modelo de minería de datos
Un modelo de minería de datos aplica un algoritmo de modelo de minería de datos a los datos que representa una estructura de minería de datos. Al igual que la estructura de minería de datos, el modelo de minería de datos contiene columnas. Un modelo de minería de datos está contenido en la estructura de minería de datos y hereda todos los valores de las propiedades definidas por la estructura de minería de datos. El modelo puede utilizar todas las columnas de la estructura de minería de datos o un subconjunto de las mismas.
Además de los parámetros que se definen en la estructura de minería de datos, el modelo de minería de datos contiene dos propiedades: Algorithm y Usage. El parámetro lgorithm se define en el modelo de minería de datos y el parámetro sage en la columna del modelo de minería de datos. Estos parámetros se describen en la siguiente tabla.
- algorithm
Propiedad del modelo que define el algoritmo que se utiliza para crearlo.
- usage
Propiedad de la columna del modelo que define el modo en que el modelo utiliza una columna. Puede definir las columnas de modo que sean columnas de entrada, de clave o de predicción.
Un modelo de minería de datos es simplemente un objeto vacío hasta que se procesa. Al procesar un modelo, los datos que define la estructura se pasan por el algoritmo. El algoritmo identifica las reglas y los patrones en los datos y, después, utiliza dichas reglas y patrones para rellenar el modelo. Para obtener más información acerca del modo en que se utilizan los algoritmos para crear modelos de minería de datos, vea Algoritmos de minería de datos.
Una vez procesado un modelo, puede explorarlo utilizando los visores personalizados que se incluyen en Business Intelligence Development Studio y SQL Server Management Studio, o realizando consultas al modelo para llevar a cabo predicciones. Para obtener más información acerca de los visores personalizados de Analysis Services, vea Ver un modelo de minería de datos.
Puede crear varios modelos basados en la misma estructura. Todos los modelos generados a partir de la misma estructura deben proceder del mismo origen de datos. No obstante, los modelos puede diferir en lo que respecta a qué columnas de la estructura se van a usar, el modo en que se van a usar, el tipo de algoritmo que se emplea para crear cada modelo y la configuración de los parámetros de cada algoritmo. Por ejemplo, puede generar modelos de árbol de decisión o de clústeres independientes, cada uno con columnas diferentes de la estructura y utilizado para llevar a cabo diferentes tareas empresariales.
Vea también
Tareas
Cómo agregar un modelo de minería de datos a una estructura de minería de datos existente
Cómo crear una nueva estructura de minería de datos relacional
Cómo procesar un modelo de minería de datos
Conceptos
Objetos de Analysis Services
Conceptos de minería de datos
Columnas del modelo de minería de datos
Otros recursos
Building Data Mining Models
Columnas de la estructura de minería de datos