Verarbeiten von Data Mining-ObjektenProcessing Data Mining Objects

GILT FÜR:JaSQL Server Analysis ServicesNeinAzure Analysis ServicesAPPLIES TO:yesSQL Server Analysis ServicesnoAzure Analysis Services

Ein Data Mining-Objekt ist vor seiner Verarbeitung nur ein leerer Container.A data mining object is only an empty container until it has been processed. DieVerarbeitung eines Data Mining-Modells wird auch als Trainingbezeichnet.Processing a data mining model is also called training.

Verarbeiten von Miningstrukturen: Eine Miningstruktur ruft Daten von einer externen Datenquelle ab, die über die Spaltenbindungen und Verwendungsmetadaten definiert ist, und liest die Daten.Processing mining structures: A mining structure gets data from an external data source, as defined by the column bindings and usage metadata, and reads the data. Diese Daten werden vollständig gelesen und anschließend analysiert, um verschiedene statistische Informationen zu extrahieren.This data is read in full and then analyzed to extract various statistics. Analysis Services speichert eine kurze Darstellung der Daten, die für die Analyse durch Data Mining-Algorithmen geeignet ist, in einem lokalen Cache.Analysis Services stores a compact representation of the data, which is suitable for analysis by data mining algorithms, in a local cache. Sie können diesen Cache entweder beibehalten oder löschen, nachdem die Modelle verarbeitet wurden.You can either keep this cache or delete it after your models have been processed. Standardmäßig wird der Cache gespeichert.By default, the cache is stored. Weitere Informationen finden Sie unter Process a Mining Structure.For more information, see Process a Mining Structure.

Verarbeiten von Miningmodellen: Bis zu seiner Verarbeitung ist ein Miningmodell leer und enthält nur Definitionen.Processing mining models: A mining model is empty, containing definitions only, until it is processed. Um ein Miningmodell verarbeiten zu können, muss zuerst die zugrunde liegende Miningstruktur verarbeitet werden.To process a mining model, the mining structure that it is based on must have been processed. Das Miningmodell erhält die Daten aus dem Cache der Miningstruktur, wendet die Filter an, die ggf. für das Modell erstellt wurden, und übergibt dann das Dataset über den Algorithmus, um Muster zu ermitteln.The mining model gets the data from the mining structure cache, applies any filters that may have been created on the model, and then passes the data set through the algorithm to detect patterns. Nachdem das Modell verarbeitet wurde, speichert das Modell nur die Ergebnisse der Verarbeitung, nicht die Daten selbst.After the model is processed, the model stores only the results of processing, not the data itself. Weitere Informationen finden Sie unter Verarbeiten eines Miningmodells.For more information, see Process a Mining Model.

In der folgenden Abbildung ist jeweils der Datenfluss für die Verarbeitung einer Miningstruktur und für die Verarbeitung eines Miningmodells dargestellt.The following diagram illustrates the flow of data when a mining structure is processed, and when a mining model is processed.

Datenverarbeitung: Quelle Struktur ModellProcessing of data: source to structure to model

Anzeigen der Ergebnisse der VerarbeitungViewing the Results of Processing

Nachdem eine Miningstruktur verarbeitet wurde, enthält sie eine kurze Darstellung der Daten zur Verwendung in statistischen Analysen.After a mining structure has been processed, it contains a compact representation of the data for use in statistical analysis. Wenn der Cache nicht gelöscht wurde, können Sie wie folgt auf die Daten im Cache zugreifen:If the cache has not been cleared, you can access the data in this cache in the following ways:

  • Sie können eine DMX-Abfrage (Data Mining Extensions, Data Mining-Erweiterungen) für das Modell erstellen und einen Drillthrough zur Struktur ausführen.Creating a Data Mining Extensions (DMX) query on the model and drilling through to the structure. Weitere Informationen finden Sie unter SELECT FROM <model>.CASES (DMX).For more information, see SELECT FROM <model>.CASES (DMX).

  • Sie können ein Modell basierend auf der Struktur durchsuchen und eine Option der Benutzeroberfläche verwenden, um einen Drillthrough zu den Strukturfällen auszuführen.Browsing a model based on the structure, and using one of the options in the user interface to drill through to structure cases. Weitere Informationen finden Sie unter Data Mining-Modell-Vieweroder Ausführen von Drillthroughs für Falldaten aus einem Miningmodell.For more information, see Data Mining Model Viewers, or Drill Through to Case Data from a Mining Model.

  • Erstellen Sie eine DMX-Abfrage für die Strukturfälle.Creating a DMX query on the structure cases. Weitere Informationen finden Sie unter SELECT FROM <structure>.CASES.For more information, see SELECT FROM <structure>.CASES.

    Nachdem ein Miningmodell verarbeitet wurde, enthält es nur die Muster, die bei der Analyse ermittelt wurden, sowie die Zuordnungen von den Modellergebnissen zu den im Cache zwischengespeicherten Trainingsdaten.After a mining model has been processed, it contains only the patterns that were derived from analysis, and mappings from the model results to the cached training data. Sie können die Modellergebnisse, die auch als Modellinhaltbezeichnet werden, durchsuchen oder abfragen, oder Sie können die Modell- und Strukturfälle abfragen, wenn diese zwischengespeichert wurden.You can browse or query the model results, called model content, or you can query the model and structure cases, if they have been cached.

    Der Modellinhalt eines Miningmodells hängt von dem Algorithmus ab, der für die Erstellung verwendet wurde.The model content for each mining model depends on the algorithm that was used to create it. Wenn ein Modell beispielsweise ein Clusteringmodell ist und ein anderes Modell ein Entscheidungsstrukturmodell, unterscheidet sich der Modellinhalt stark, obwohl die beiden Modelle dieselben Daten verwenden.For example, if one model is a clustering model and another is a decision trees model, the model content is very different even though the models use exactly the same data. Weitere Informationen finden Sie unter Miningmodellinhalt (Analysis Services – Data Mining).For more information, see Mining Model Content (Analysis Services - Data Mining).

Anforderungen für die VerarbeitungProcessing Requirements

Die Anforderungen für die Verarbeitung hängen davon ab, ob die Miningmodelle ausschließlich auf relationalen Daten oder auf einer mehrdimensionaler Datenquelle basieren.Processing requirements may differ depending on whether your mining models are based solely on relational data, or on multidimensional data source.

Bei einer relationalen Datenquelle müssen Sie für die Verarbeitung nur Trainingsdaten erstellen und Miningalgorithmen für diese Daten ausführen.For relational data source, processing requires only that you create training data and run mining algorithms on that data. Miningmodelle, die auf OLAP-Objekten, z. B. Dimensionen und Measures, basieren, erfordern jedoch, dass die zugrunde liegenden Daten in einem verarbeiteten Status vorliegen.However, mining models that are based on OLAP objects, such as dimensions and measures, require that the underlying data be in a processed state. Hierfür kann es notwendig sein, dass die mehrdimensionalen Objekte verarbeitet werden, um das Miningmodell zu füllen.This may requires that the multidimensional objects be processed to populate the mining model.

Weitere Informationen finden Sie unter Anforderungen und Überlegungen zur Verarbeitung (Data Mining).For more information, see Processing Requirements and Considerations (Data Mining).

Siehe auchSee Also

Drillthroughabfragen ( Datamining ) Drillthrough Queries (Data Mining)
Miningstrukturen ( Analysis Services – Datamining ) Mining Structures (Analysis Services - Data Mining)
Miningmodelle ( Analysis Services – Datamining ) Mining Models (Analysis Services - Data Mining)
Logische Architektur ( Analysis Services – Datamining )Logical Architecture (Analysis Services - Data Mining)