Obtención de detalles en modelos de minería de datos

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Se aplica a: SQL Server 2019 y versiones anteriores de Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

La minería de datos estaba en desuso en SQL Server 2017 Analysis Services y ahora se ha interrumpido en SQL Server 2022 Analysis Services. La documentación no se actualiza para las características en desuso e interrumpidas. Para más información, consulte Compatibilidad con versiones anteriores de Analysis Services.

Laobtención de detalles se refiere a la capacidad de consultar un modelo o una estructura de minería de datos y obtener datos detallados que no se exponen en el modelo.

SQL Server 2017 proporciona dos opciones diferentes para profundizar en los datos de casos. Puede obtener detalles tanto de los casos usados para generar los datos como de los casos de la estructura de minería de datos.

Obtención de detalles de los casos del modelo frente a obtención de detalles de la estructura

La obtención de detalles de los casos del modelo resulta útil para buscar detalles adicionales sobre las reglas, los patrones o los clústeres de un modelo. Por ejemplo, no usaría la información de contacto del cliente para el análisis en un modelo de agrupación en clústeres, incluso si los datos estuvieran disponibles, mediante la obtención de detalles, puede obtener acceso a esa información del modelo.

En cambio, la obtención de detalles de los datos de la estructura pretende proporcionar acceso a la información que no está disponible en el modelo. Por ejemplo, algunas columnas de la estructura se han excluido de un modelo porque el tipo de datos era compatible o los datos no eran útiles para el análisis.

Habilitar la obtención de detalles en un modelo

Para utilizar la obtención de detalles en un modelo de minería de datos, se deben cumplir las condiciones siguientes:

  • Es posible configurar la obtención de detalles solo en los casos de modelos y no en la estructura de minería de datos, pero no al contrario. Es decir, la obtención de detalles debe estar habilitada en el modelo de minería de datos para permitir la obtención de detalles en la estructura de minería de datos.

  • La obtención de detalles en el modelo y la estructura está deshabilitada de forma predeterminada. Si usa el Asistente para minería de datos, la opción para habilitar la obtención de detalles en los casos del modelo está en la página final del asistente.

  • Puede agregar la capacidad de obtener detalles a un modelo de minería de datos existente pero, si lo hace, hay que volver a procesar el modelo para poder obtener detalles de los datos.

  • La obtención de detalles no funcionará a menos que se haya mantenido la memoria caché creada durante el proceso de entrenamiento. Para más información sobre las propiedades que controlan el almacenamiento en caché, vea Obtención de detalles en estructuras de minería de datos.

Modelos compatibles con la obtención de detalles

Si se ha configurado un modelo de minería de datos para permitir la obtención de detalles y tiene los permisos adecuados, al examinar el modelo puede hacer clic en un nodo en el visor adecuado y recuperar la información detallada sobre los casos de ese nodo concreto.

No todos los modelos son compatibles con la obtención de detalles; depende del algoritmo utilizado para crear el modelo. En la tabla siguiente se enumeran los tipos de modelos que no son compatibles con la obtención de detalles o que lo son con limitaciones. Si el tipo de modelo no aparece, es compatible con la obtención de detalles.

Nombre del algoritmo Es compatible con la obtención de detalles
Algoritmo Bayes Naïve de Microsoft No compatible.

Estos algoritmos no asignan casos a nodos específicos del contenido.
Algoritmo de red neuronal de Microsoft No compatible.

Estos algoritmos no asignan casos a nodos específicos del contenido.
Algoritmo de regresión logística de Microsoft No compatible.

Estos algoritmos no asignan casos a nodos específicos del contenido.
Algoritmo de regresión lineal de Microsoft Compatible.

Sin embargo, dado que el modelo crea un único nodo, All, la obtención de detalles devuelve todos los casos de entrenamiento para el modelo. Si el conjunto de entrenamiento es grande, la carga de resultados puede tardar mucho tiempo.
Algoritmo de serie temporal de Microsoft Compatible.

Sin embargo, no puede obtener información de estructuras o casos mediante el Visor de modelos de minería de datos en el Diseñador de minería de datos. En su lugar, debe crear una consulta de DMX.

Tampoco puede obtener detalles de nodos específicos, ni escribir una consulta DMX para recuperar casos en nodos específicos de un modelo de serie temporal. Puede recuperar datos de casos del modelo o la estructura usando otros criterios, como valores de fecha o de atributo.

Si desea ver los detalles de los nodos ARTXP y ARIMA creados por el algoritmo de serie temporal de Microsoft, es posible que sea más fácil usar el Visor de árboles de contenido genérico de Microsoft (minería de datos).

Vea los temas siguientes para obtener más información sobre el uso de la obtención de detalles con los modelos de minería de datos.

Tareas Vínculos
Usar la obtención de detalles en los visores de modelos de minería de datos Usar la obtención de detalles desde los visores de modelos
Recuperar los datos de casos para un modelo mediante la obtención de detalles Obtener detalles de datos de caso a partir de un modelo de minería de datos
Habilitar la obtención de detalles en un modelo de minería de datos existente Habilitar la obtención de detalles para un modelo de minería
Ver ejemplos de consultas de obtención de detalles para tipos de modelos concretos. Consultas de minería de datos
Habilitar la obtención de detalles en el Asistente para modelo de minería de datos Finalización del Asistente (Asistente para minería de datos) .

Consulte también

Obtención de detalles en estructuras de minería de datos