SQL Server 2008中利用数据发掘模子[MSSQL防范]

　　为一个数据发掘模子定型后,可以通过利用 sql server Management Studio 或 Business Intelligence Development Studio 中供应的自定义查看器来浏览此模子.但是,假如您但愿举行猜测大概从模子中获得更深化的或更具体的信息,则必须根据此数据发掘模子成立一个查询.在以下情形下,查询可帮忙您更好地理解和处理模子中的信息:

　　举行单个猜测和批猜测.

　　理解有关模子发现的情势的更多信息.

　　查看有关模子的特定情势或子集的具体信息或定型事例.

　　在发掘模子中钻取到事例的具体信息.

　　提取有关全部或部份模子和数据的公式、法则或统计信息.

　　SQL Server Analysis Services 供利用于成立查询的图形计划界面,以及一种称为数据发掘扩大插件 (DMX) 的查询语言,这种语言关于成立自定义猜测和复杂查询很有效.若要生成 DMX 猜测查询,可以利用 SQL Server Management Studio 和 Business Intelligence Development Studio 中均供应的查询生成器.SQL Server Management Studio 中还供应了一组 DMX 查询模板.

　　有关若何利用查询生成器的具体信息,请参阅利用猜测查询生成器成立 DMX 猜测查询.

　　有关若何利用 DMX 查询模板的具体信息,请参阅在 SQL Server Management Studio 中成立 DMX 查询或如安在 SQL Server Management Studio 中利用模板.

　　猜测查询

　　许大都据发掘项目的主要目标是利用发掘模子来举行猜测.比方,您大概要在十仲春期间猜测公司明年贩卖的产品数目,大概大概要猜测在某个广告活动后潜在客户能否会购置产品.

　　成立猜测时,普通会供应一些新数据,并要求模子基于新数据生成一个猜测.可以通过在“猜测联接”中将模子映射到一个外部数据源来以批方法举行猜测.大概,可以通过成立一个“单独”查询一次供应一个值.

　　单独猜测查询和批猜测查询都利用 PREDICTION JOIN 语法来定义新数据:差别之处在于猜测联接输入端的指定方法.在单独查询中,数据是作为查询的一部份内联供应的.在批查询中,数据来自利用 OPENQUERY 语法指定的外部数据源.有关具体信息,请参阅 OPENQUERY (DMX).

　　此外,利用时序模子可以仅仅基于模子来举行猜测,即不需求供应任何新数据,而仅仅基于现有序列来恳求猜测.

　　下面供应有关若何成立上述每一类查询的信息:

　　查询范例 查询选项

　　单独猜测查询

　　针对在查询中键入的单个新事例大概多个新事例举行猜测.

　　批猜测

　　将外部数据源中的新事例映射到模子并举行猜测.

　　时序猜测

　　基于现有模子猜测指定数目的将来步骤.

　　通过增添新数据来扩大现有模子,并基于组合序列来举行猜测.

　　通过利用 REPLACE_MODEL_CASES 选项向新数据序列利用现有模子.

　　除了猜测特定值,比方,下个月的贩卖额,大概要向客户倡议的产品,您还可以自定义猜测查询,以返回与猜测有关的各种范例的信息.比方,知道猜测精确的概率大概很有帮忙,这样您便可以决意能否向用户提出倡议.

　　若要自定义猜测查询所返回的信息,应向查询中增添“猜测函数”.每个模子或查询范例都支持特定的函数.比方,聚类解析模子支持特别猜测函数,这些函数供应有关模子成立的分组的额外具体信息.时序模子支持计算随时间的改变的猜测函数.还有可处理几近全部模子范例的通用猜测函数.有关差别查询范例支持的猜测函数的列表,请参阅将函数映射到查询范例 (DMX).有关猜测函数的完好列表,请参阅数据发掘扩大插件 (DMX) 函数参考.

　　单独查询

　　假如要及时成立简单猜测,则单独查询很有效.比方,您大概通过利用网站从客户那边获得信息,然后利用这些数据返回猜测,这些猜测以特定于该客户的倡议信息的情势显现.大概,您也大概解析电子邮件的内容,然后利用现有分类模子来对电子邮件举行分类,并呼应地传送邮件.

　　单独查询不需求包含输入的单独表.只需将一行数据传送给模子,便会及时地返回一个猜测.您还可以将单独查询扩大为举行多个猜测,办法是键入包含单个事例的 SELECT 语句,再增添 UNION 运算符,然后键入另一个 SELECT 语句以指定另一个事例.

　　可以通过以下方法基于现有模子成立单独查询:

　　利用数据发掘计划器.

　　利用单独查询模板.

　　以编程方法大概在另一个 Analysis Services 客户端中成立 DMX 语句.

　　成立单独查询时,必须以 PREDICTION JOIN 的情势向模子供应新数据.这意味着即便不映射到实际表,也必须确保新数据与发掘模子中的现有列匹配.假如新数据列与新数据完好匹配,则 Analysis Services 将自动映射列.这称为“NATURAL PREDICTION JOIN”.但是,假如列不匹配,大概新数据在范例和量上与模子所包含的数据并不相同,则必须指定模子映射中的哪些列映射到新数据,大概指定贫乏的值. 　　以上是“SQL Server 2008中利用数据发掘模子[MSSQL防范]”的内容，如果你对以上该文章内容感兴趣，你可以看看七道奇为您推荐以下文章：