Guida di riferimento a DMX (Data Mining Extensions)

Si applica a: SQL Server Analysis Services

Data Mining Extensions (DMX) è un linguaggio che è possibile usare per creare e usare modelli di data mining in Microsoft SQL Server Analysis Services. DMX consente di creare la struttura di nuovi modelli di data mining, eseguirne il training, nonché esplorarli, gestirli ed eseguire stime basate su tali modelli. DMX comprende istruzioni DDL (Data Definition Language) e DML (Data Manipulation Language), nonché funzioni e operatori.

Specifica Microsoft OLE DB for Data Mining

Le funzionalità di data mining in Analysis Services sono compilate per essere conformi alla specifica Microsoft OLE DB per il data mining.

La specifica Microsoft OLE DB per il data mining definisce quanto segue:

• Una struttura per contenere le informazioni che definiscono un modello di data mining.

• Un linguaggio per la creazione e l'utilizzo di modelli di data mining.

La specifica definisce gli aspetti fondamentali del data mining, ad esempio l'oggetto virtuale modello di data mining. L'oggetto modello di data mining incapsula tutte le informazioni note su un determinato modello di data mining. Tale oggetto è strutturato come una tabella SQL, con colonne, tipi di dati e metainformazioni che descrivono il modello. Grazie a questa struttura è possibile utilizzare il linguaggio DMX, che è un'estensione di SQL, per creare e utilizzare i modelli.

Per altre informazioni: Strutture di data mining (Analysis Services - Data mining)

Istruzioni DMX

È possibile utilizzare istruzioni DMX per creare, elaborare, eliminare, copiare ed esplorare modelli di data mining e generare stime basate su tali modelli. DMX include due tipi di istruzioni, le istruzioni per la definizione dei dati e istruzioni per la manipolazione dei dati. Ogni tipo di istruzione consente di eseguire attività diverse.

Ulteriori informazioni sull'utilizzo delle istruzioni DMX sono disponibili nelle sezioni seguenti:

• Istruzioni di definizione dei dati

• Istruzioni di manipolazione dei dati

• Nozioni fondamentali sulle query

Istruzioni di definizione dei dati

Le istruzioni DMX per la definizione dei dati consentono di creare e definire nuovi modelli e strutture di data mining, importare ed esportare modelli e strutture di data mining ed eliminare i modelli esistenti da un database. Le istruzioni DMX per la definizione dei dati fanno parte del linguaggio DDL (Data Definition Language).

Le istruzioni DMX per la definizione dei dati consentono di eseguire le attività seguenti:

• Creare una struttura di data mining utilizzando l'istruzione CREATE MINING STRUCTURE e aggiungere un modello di data mining alla struttura di data mining utilizzando l'istruzione ALTER MINING STRUCTURE .

• Creare un modello di data mining e una struttura di data mining associata contemporaneamente utilizzando l'istruzione CREATE MINING MODEL per compilare un oggetto modello di data mining vuoto.

• Esportare un modello di data mining e la struttura di data mining associata in un file utilizzando l'istruzione EXPORT . Importare un modello di data mining e una struttura di data mining associata da un file creato dall'istruzione EXPORT utilizzando l'istruzione IMPORT .

• Copiare la struttura di un modello di data mining esistente in un nuovo modello ed eseguirne il training con gli stessi dati usando l'istruzione SELECT INTO .

• Rimuovere completamente un modello di data mining da un database utilizzando l'istruzione DROP MINING MODEL . Rimuovere completamente una struttura di data mining e tutti i modelli di data mining associati dal database utilizzando l'istruzione DROP MINING STRUCTURE .

Per altre informazioni sulle attività di data mining che è possibile eseguire tramite istruzioni DMX, vedere Informazioni di riferimento sulle istruzioni DMX (Data Mining Extensions).

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Istruzioni di manipolazione dei dati

Le istruzioni DMX per la manipolazione dei dati consentono di utilizzare modelli di data mining esistenti, esplorare i modelli e creare stime basate su di essi. Le istruzioni DMX per la manipolazione dei dati fanno parte del linguaggio DML (Data Manipulation Language).

Le istruzioni DMX per la manipolazione dei dati consentono di eseguire le attività seguenti:

• Eseguire il training di un modello di data mining utilizzando l'istruzione INSERT INTO . Tale istruzione non inserisce i dati effettivi dell'origine in un oggetto modello di data mining, ma crea un'astrazione che descrive il modello di data mining creato dall'algoritmo. La query di origine per un'istruzione INSERT INTO è descritta nella <query> dei dati di origine.

• Estendere l'istruzione SELECT per esplorare le informazioni calcolate durante il training del modello e archiviate nel modello di data mining, ad esempio le statistiche dei dati di origine. Di seguito sono riportate le clausole che è possibile includere per estendere la potenza dell'istruzione SELECT:

  • SELECT DISTINCT FROM <model > (DMX)

  • SELECT FROM model .SELECT FROM model.SELECT FROM <model>. CONTENT (DMX)

  • SELECT FROM model .SELECT FROM model.SELECT FROM <model>. CASE (DMX)

  • SELECT FROM model .SELECT FROM model.SELECT FROM <model>. SAMPLE_CASES (DMX)

  • SELECT FROM model .SELECT FROM model.SELECT FROM <model>. DIMENSION_CONTENT (DMX)

• Creare stime basate su un modello di data mining esistente usando la clausola PREDICTION JOIN dell'istruzione SELECT. La query di origine per un'istruzione PREDICTION JOIN è descritta nella query> dei dati di <origine.

• Rimuovere tutti i dati sottoposti a training da un modello o da una struttura usando l'istruzione DELETE (DMX).

Per altre informazioni sulle attività di data mining che è possibile eseguire tramite istruzioni DMX, vedere Informazioni di riferimento sulle istruzioni DMX (Data Mining Extensions).

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Nozioni fondamentali sulle query DMX

L'istruzione SELECT è la base per la maggior parte delle query DMX. A seconda delle clausole utilizzate con tale istruzione, è possibile visualizzare o copiare modelli di data mining oppure eseguire stime basate su tali modelli. La query di stima usa una forma select per creare stime basate su modelli di data mining esistenti. È inoltre possibile utilizzare funzioni per estendere oltre le capacità intrinseche del modello di data mining le funzionalità di esplorazione e per l'esecuzione di query sui modelli di data mining.

Le funzioni DMX consentono di calcolare nuove informazioni e di ottenere informazioni individuate durante il training dei modelli. È possibile utilizzare tali funzioni per vari scopi, inclusa la generazione di statistiche che descrivono i dati sottostanti o l'accuratezza di una stima oppure una descrizione dettagliata di una stima.

Per altreinformazioni: Informazioni sull'istruzione DMX Select, sulle funzioni di stima generali (DMX), sulla struttura e sull'utilizzo di query di stima DMX, informazioni di riferimento sulle funzioni DMX (Data Mining Extensions)

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Vedi anche

Informazioni di riferimento sulle funzioni DMX (Data Mining Extensions)
Informazioni di riferimento per gli operatori DMX (Data Mining Extensions)
Informazioni di riferimento sulle istruzioni DMX (Data Mining Extensions)
Convenzioni di sintassi DMX (Data Mining Extensions)
Elementi della sintassi DMX (Data Mining Extensions)
Funzioni di stima correlate (DMX)
Struttura e uso di query di stima DMX
Informazioni sull'istruzione DMX Select