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クエリ型への関数のマップ (DMX)

データ マイニング拡張機能 (DMX) で SELECT ステートメントを使用して、さまざまな種類のクエリを作成することができます。クエリを使用すると、マイニング モデル自体の情報を返したり、新しい予測を作成したり、新しいデータを使用してトレーニングしてモデルを変更したりできます。Analysis Services には、クエリで返される情報の種類を制御するさまざまな特別な関数が用意されています。これらの関数を DMX クエリに追加すると、データの統計または列を取得できます。ただし、各クエリの種類とモデルの種類では、特定の関数しかサポートされていません。

共通の関数

関数を使用して、マイニング モデルによって返される結果を拡張できます。テーブル式を返す SELECT ステートメントに対しては、次の関数を使用することができます。

BottomCount (DMX)

RangeMin (DMX)

BottomPercent (DMX)

TopCount (DMX)

Predict (DMX)

TopPercent (DMX)

RangeMax (DMX)

TopSum (DMX)

RangeMid (DMX)

さらに、ほぼすべてのモデルの種類で、次の関数がサポートされています。

個々のアルゴリズムでは、これ以外の関数がサポートされている場合もあります。各モデルの種類でサポートされている関数の一覧については、「データ マイニング モデルのクエリ (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。

SELECT 構文固有の関数

次の表は、各種 SELECT ステートメントに使用できる関数を示しています。

DMX の関数の一般的な情報については、「データ マイニング拡張機能 (DMX) 関数リファレンス」を参照してください。

クエリ型

サポートされる関数

説明

SELECT DISTINCT FROM <model>

RangeMin (DMX)

RangeMid (DMX)

RangeMax (DMX)

これらの関数を使用すると、数値データ型を含む任意の列の最大値、最小値、および平均値を提供できます。列が連続しているか離散しているかは関係ありません。

SELECT FROM <model>.CONTENT

または

SELECT FROM <model>.DIMENSION_CONTENT

IsDescendant (DMX)

この関数は、モデル内の指定されたノードの子ノードを取得します。また、この関数を使用すると、たとえば、マイニング モデル コンテンツのノードを繰り返し処理できます。マイニング モデル コンテンツ内でのノードの配置は、モデルの種類によって異なります。各マイニング モデルの種類の構造については、「マイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。

マイニング モデル コンテンツをディメンションとして保存した場合は、属性階層のクエリに使用できる他の多次元式 (MDX) 関数も使用できます。

SELECT FROM <model>.CASES

IsInNode (DMX)

ClientSettingsGeneralFlag クラス

IsTrainingCase (DMX)

IsTestCase (DMX)

Lag 関数は、タイム シリーズ モデルのみでサポートされています。

IsTestCase 関数は、テスト データ セットを作成するために、提示オプションを使用して作成された構造に基づくモデルでサポートされます。提示されたテスト セットを含む構造に基づいていない場合は、すべてのケースがトレーニング ケースと見なされます。

SELECT FROM <model>.SAMPLE_CASES

IsInNode (DMX)

ここでは、IsInNode 関数によって、理想的なサンプル ケースのセットに属するケースが返されます。

SELECT FROM <model>.PMML

適用なし。代わりに、XML クエリ関数を使用してください。

PMML 表現は、次のモデルの種類のみでサポートされます。

Microsoft デシジョン ツリー

Microsoft クラスター

SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN

モデルの作成に使用するアルゴリズムに特有の予測関数です。

モデルの種類ごとの予測関数の一覧については、「データ マイニング モデルのクエリ (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。

SELECT FROM <model>

モデルの作成に使用するアルゴリズムに特有の予測関数です。

モデルの種類ごとの予測関数の一覧については、「データ マイニング モデルのクエリ (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。