Utilizzo del data mining
Il data mining consente di accedere alle informazioni necessarie per prendere decisioni valide su problemi aziendali complessi. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) offre strumenti di data mining tramite i quali è possibile identificare regole e schemi nei dati in modo da determinare i motivi per cui si verificano determinati eventi ed eseguire stime per il futuro. Durante la creazione di una soluzione di data mining in Analysis Services, è necessario innanzitutto creare un modello che descrive il problema aziendale e quindi elaborare i dati tramite un algoritmo che genera un modello matematico corrispondente, in un processo noto come training del modello. Successivamente, è possibile eseguire l'esplorazione visiva del modello di data mining o creare relative query di stima. Analysis Services è in grado di utilizzare set di dati derivati da database sia relazionali che OLAP e include una vasta gamma di algoritmi per l'analisi di tali dati. Per una panoramica di alto livello del processo di data mining, vedere Concetti di base sul data mining.
SQL Server 2005 offre diversi ambienti e strumenti per il data mining. Nelle sezioni seguenti viene descritto un processo tipico per la creazione di una soluzione di data mining e vengono identificate le risorse da utilizzare per ogni passaggio.
Creazione di un progetto di Analysis Services
Per creare una soluzione di data mining, è necessario innanzitutto creare un nuovo progetto di Analysis Services e quindi aggiungere e configurare un'origine dei dati e una vista di origine dati per il progetto. L'origine dei dati definisce la stringa di connessione e le informazioni di autenticazione necessarie per connettersi all'origine dei dati su cui basare il modello di data mining. La vista origine dati rappresenta un'astrazione dell'origine dei dati, che è possibile utilizzare per modificare la struttura dei dati allo scopo di renderla più appropriata per il progetto.
Per ulteriori informazioni:Definizione di un progetto di Analysis Services, Definizione di un'origine dei dati mediante la Creazione guidata origine dati, Definizione di una vista origine dati mediante la Creazione guidata vista origine dati
Aggiunta di strutture di data mining a un progetto di Analysis Services
Dopo aver creato un progetto di Analysis Services, è possibile aggiungere strutture di data mining e uno o più modelli di data mining basati su ogni struttura. Ogni struttura di data mining, incluse le tabelle e le colonne, viene derivata da una vista origine dati o da un cubo OLAP esistente nel progetto. L'aggiunta di una nuova struttura di data mining causa l'avvio della Creazione guidata modello di data mining, che consente di definire la struttura e di specificare un algoritmo e i dati di training da utilizzare per la creazione di un modello iniziale basato su tale struttura.
Per ulteriori informazioni:Creazione di una nuova struttura di data mining, Algoritmi di data mining, Creazione guidata modello di data mining
Per modificare le strutture di data mining esistenti, inclusa l'aggiunta di colonne e tabelle nidificate, è possibile utilizzare la scheda Struttura di data mining di Progettazione modelli di data mining.
Per ulteriori informazioni:Progettazione modelli di data mining
Utilizzo dei modelli di data mining
Prima di utilizzare i modelli di data mining definiti, è necessario elaborarli in modo da consentire a Analysis Services di passare i dati di training attraverso l'algoritmo per riempire i modelli. Analysis Services include varie opzioni per l'elaborazione degli oggetti dei modelli di data mining, inclusa la funzionalità che consente di controllare gli oggetti da elaborare e la relativa modalità di elaborazione.
Per ulteriori informazioni:Elaborazione in Analysis Services, Elaborazione di oggetti di data mining
Dopo aver elaborato i modelli, è possibile esaminare i risultati e individuare i modelli più accurati. Analysis Services include visualizzatori per ogni tipo di modello di data mining, disponibili nella scheda Visualizzatore modello di data mining di Progettazione modelli di data mining, da utilizzare per l'esplorazione di tali modelli. Analysis Services include inoltre alcuni strumenti, disponibili nella scheda Grafico accuratezza modello di data mining della finestra di progettazione, che consentono di confrontare direttamente i modelli di data mining e di scegliere il modello più appropriato per lo scopo specifico. Tra questi strumenti sono inclusi un grafico lift, un grafico dei profitti e una matrice di classificazione.
Per ulteriori informazioni:Visualizzazione di un modello di data mining, Convalida dei modelli di data mining
Creazione di stime
L'obiettivo principale della maggior parte dei progetti di data mining è l'utilizzo di un modello di data mining per la creazione di stime. Dopo aver esplorato e confrontato i modelli di data mining, è possibile utilizzare uno dei vari strumenti per la creazione di stime. Analysis Services include un linguaggio di query denominato DMX (Data Mining Extensions) che rappresenta la base per la creazione di stime. Per facilitare la creazione delle query di stima DMX, SQL Server include un generatore di query, disponibile in SQL Server Management Studio e in Business Intelligence Development Studio, e i modelli DMX per l'editor di query di Management Studio. In BI Development Studio è possibile accedere al generatore di query dalla scheda Stima modello di data mining di Progettazione modelli di data mining.
Per ulteriori informazioni:Creazione di query di stima DMX, Guida di riferimento alle istruzioni DMX (Data Mining Extensions)
SQL Server Management Studio
Dopo aver creato i modelli per il progetto di data mining tramite BI Development Studio, è possibile gestire e utilizzare i modelli e creare stime tramite Management Studio.
Per ulteriori informazioni:Data mining in SQL Server Management Studio
SQL Server Reporting Services
Dopo aver creato un modello di data mining, è possibile distribuire i risultati a un gruppo di destinatari più ampio. Progettazione report, disponibile in Microsoft SQL Server 2005 Reporting Services (SSRS), consente di creare report per presentare le informazioni contenute in un modello di data mining. È possibile utilizzare il risultato di una query DMX come base di un report e quindi sfruttare i vantaggi delle funzionalità di parametrizzazione e di formattazione disponibili in Reporting Services.
Per ulteriori informazioni:Utilizzo di Progettazione report, Utilizzo di Progettazione query DMX di Analysis Services
Utilizzo del data mining a livello di programmazione
Analysis Services offre vari strumenti per l'utilizzo del data mining a livello di programmazione. Il linguaggio DMX include istruzioni che consentono di creare e utilizzare i modelli di data mining, nonché di eseguire il relativo training. È inoltre possibile eseguire tali attività tramite una combinazione dei linguaggi XMLA (XML for Analysis) e ASSL (Analysis Services Scripting Language), oppure mediante la libreria AMO (Analysis Management Objects).
È possibile accedere a tutti i metadati associati al data mining tramite i set di righe dello schema di data mining. Ad esempio, è possibile utilizzare i set di righe dello schema per determinare i tipi di dati supportati da un algoritmo o i nomi dei modelli esistenti in un database.
Per ulteriori informazioni:Guida di riferimento a DMX (Data Mining Extensions), Data Mining Schema Rowsets, Analysis Services Administration Programming (SSAS), Using XML for Analysis in Analysis Services (XMLA)
Vedere anche
Concetti
Sviluppo di soluzioni e progetti di Analysis Services
Concetti di base sul data mining
Strutture di data mining (Analysis Services)
SQL Server Analysis Services
Altre risorse
Guida di riferimento a DMX (Data Mining Extensions)
Introduzione a Business Intelligence Development Studio
SQL Server Management Studio e Business Intelligence Development Studio