Çözüm ve veri kaynağı (Ara veri madenciliği Öğreticisi) oluşturma
Each Microsoft SQL Server Analysis Services project defines the schema for the objects in a single Analysis Services database.Bir Analysis Services veritabanı araştırma yapıları ve veri madenciliği modelleri, çevrimiçi analitik işleme (olap) küplerini içerir ve ek nesneler gibi veri kaynakları ve veri kaynak görünümleri.
Oluşturduğunuzda, bir Analysis Services kullanarak proje Business Intelligence Development Studio, çözüm dağıtılır kadar çözümünüzün yerel bir dosya olarak saklanır.Zaman, dağıtmak çözüm Analysis Services otomatik olarak, olarak aynı ada sahip bir veritabanı oluştururproje. Varsayılan olarak, Analysis Services kullanan localhost yeni projeler için örnek.Adlandırılmış bir örneğine kullanmakta olduğunuz veya varsayılan örnek için farklı bir ad belirttiyseniz, dağıtım veritabanı değiştirmek özellik proje için veri madenciliği nesneleri oluşturmak istediğiniz konuma.
Veritabanı oluşturulduktan sonra göz, görüntüleyebilir modelleri veya Öngörüler kullanarak oluşturmak SQL Server Management Studio veya Business Intelligence Development Studio.Nesneleri kullanarak Çözümleme Yönetim Nesneleri (ÇYN) veya proje dosyasında yeniden açarak bu veritabanına eklemek devam Business Intelligence Development Studio.
Bir proje oluşturmak ancak veri madenciliği nesneleri eklemek ve varolan bir veritabanını yeniden etkinleştir veritabanı adını değiştirin.Ancak, bunu yaparsanız, varolan bir veritabanını güncel olup olmadığı veya yazılacak olup olmadığını belirtmek için proje özelliklerini gözden geçirmelidir.
Hakkında daha fazla bilgi için Analysis Services projeleri, bkz: Bir Analysis Services Project tanımlama.
Bu öğretici için yeni bir Analysis Services proje oluşturmak için
Open Business Intelligence Development Studio.
Üzerinde Dosya menüsü, Yenive i Proje.
Emin olun Analysis Services proje seçilir şablonları bölmesi.
De ad kutusunda, yeni DM_Intermediate adını verin.
Tamam’ı tıklatın.
Veri madenciliği nesneleri (isteğe bağlı) depolandığı örnek değiştirmek için
De Business Intelligence Development Studio, Proje menüsünde'i tıklatın özellikleri.
Sol tarafındaki Özellik sayfaları bölmesinde tıklatın dağıtım.
Emin olun Server ad localhost.Başka örnek kullanıyorsanız, örneğinin adını yazın.Tamam’ı tıklatın.
(İsteğe bağlı) bir proje için dağıtım özelliklerini değiştirmek için
Solution Explorer'da proje sağ tıklatın ve seçin Özellikler.
-- veya --
De Business Intelligence Development Studio, Proje Seç menüsünden Özellikler.
Sol tarafındaki Özellik sayfaları bölmesinde tıklatın dağıtım.
De seçenekleri bölmesinde seçin Dağıtım modu, ve küme seçenekleri için Dağıtmak tüm üzerine yazmak için mi Yalnızca değişiklikleri dağıtmak nesnelere güncelleştirmek veya nesneleri eklemek için.
Veri Kaynağı Oluşturma
Temel veri Mining öğretici oluşturduğunuz bir veri kaynak için bağlantı bilgilerini saklar AdventureWorksDW2008R2 veritabanı.Oluşturmak için aynı adımları izleyin AdventureWorksDW2008R2 veri kaynak bu çözümü.
Veri kaynağı oluşturmak için
Tek bir veri kaynağında birden çok veri kaynak görünümleri destekler ve birden çok tablo her veri kaynak görünümü olabilir.However, because the data source and data source view are deployed to your Microsoft SQL Server Analysis Services database together with the data mining models that you create, as a best practice you should include in the data source view only those tables that are required for each data mining model or group of models.
Aşağıdaki derslerden, yeni araştırma yapısı ve modeli desteklemek için veri kaynak görünümleri ekler.Pazar sepeti ve dersleri kümeleme sırası aynı verileri kullanan kaynak, ancak diğer bakımlardan, dersleri birbirinden bağımsızdır ve ayrı olarak tamamlanabilir.
Ders |
Veri kaynak görünümü |
|---|---|
Ders 2: Tahmin senaryo (Ara veri madenciliği Öğreticisi) oluşturma |
Farklı bölgelerdeki bisiklet sürümleri için aylık satış raporları. |
Ders 3: Pazar sepeti senaryo (Ara veri madenciliği Öğreticisi) oluşturma |
Müşteri Satınalma Analiz verileri.Bu veri kaynak görünümü iç içe geçmiş bir tablo içerir. |
Ders 4: Senaryo (Ara veri madenciliği Öğreticisi) kümeleme bir sıra oluşturma |
Buna ek olarak bir sequence tanımlayıcısı tarafından geliştirilmiş müşteri Satınalma Analiz verileri. |
Ders 5: Ağ Neural ve Logistic regresyon modeller (Ara veri madenciliği Öğreticisi) oluşturma |
Ön performans izleme verileri bir çağrı Merkezi'nden. |
Ayrıca bkz.