Query di data miningData Mining Queries

Si applica a: yesSQL Server Analysis Services alcunAzure Analysis ServicesAPPLIES TO: yesSQL Server Analysis Services noAzure Analysis Services

Le query di data mining sono utili per molti scopi.Data mining queries are useful for many purposes. È possibile effettuare le operazioni seguenti:You can:

  • Applicare il modello ai nuovi dati per eseguire una o più stime.Apply the model to new data, to make single or multiple predictions. È possibile fornire valori di input come parametri o in un batch.You can provide input values as parameters, or in a batch.

  • Ottenere un riepilogo statistico dei dati utilizzati per il training.Get a statistical summary of the data used for training.

  • Estrarre schemi e regole o generare un profilo del case tipico che rappresenta uno schema nel modello.Extract patterns and rules, or generate a profile of the typical case representing a pattern in the model.

  • Estrarre formule di regressione e altri calcoli che consentono di spiegare i modelli.Extract regression formulas and other calculations that explain patterns.

  • Ottenere i case adatti per uno schema particolare.Get the cases that fit a particular pattern.

  • Recuperare dettagli su singoli case utilizzati nel modello, tra cui i dati non utilizzati nell'analisi.Retrieve details about individual cases used in the model, including data not used in analysis.

  • Ripetere il training di un modello aggiungendo nuovi dati o eseguire una stima incrociata.Retrain a model by adding new data, or perform cross-prediction.

In questa sezione viene fornita una panoramica delle informazioni necessarie per iniziare a utilizzare le query di data mining.This section provides an overview of the information you need to get started with data mining queries. Vengono descritti i tipi di query che è possibile creare sugli oggetti di data mining, introdotti gli strumenti e i linguaggi delle query, nonché forniti collegamenti a esempi di query che è possibile creare sui modelli compilati utilizzando gli algoritmi disponibili in Data mining di SQL Server.It describes the types of queries you can create against data mining objects, introduces the query tools and query languages, and provides links to examples of queries that you can create against models that were built using the algorithms provided in SQL Server Data Mining.

Informazioni sulle query di data miningUnderstanding Data Mining Queries

Interfacce e strumenti di queryQuery Tools and Interfaces

Query per tipi diversi di modelliQueries for Different Model Types

RequisitiRequirements

Informazioni sulle query di data miningUnderstanding Data Mining Queries

Analysis ServicesAnalysis Services supporta i tipi di query seguenti:Data Mining supports the following types of queries:

Prima di creare query, è consigliabile acquisire familiarità con le differenze tra i modelli creati con ognuno degli algoritmi di data mining forniti da SQL Server.Before you create queries, we recommend that you familiarize yourself with the differences between models created with each of the data mining algorithms provided by SQL Server.

Interfacce e strumenti di queryQuery Tools and Interfaces

È possibile compilare in modo interattivo query di data mining tramite uno degli strumenti di query forniti da SQL Server.You can build data mining queries interactively by using one of the query tools provided by SQL Server. Il generatore delle query di stima con interfaccia grafica è disponibile sia in SQL Server Data Tools (SSDT)SQL Server Data Tools (SSDT) sia in SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio.The graphical Prediction Query Builder is provided in both SQL Server Data Tools (SSDT)SQL Server Data Tools (SSDT) and SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio. Se si utilizza il generatore delle query di stima per la prima volta, è consigliabile attenersi ai passaggi descritti in Basic Data Mining Tutorial per acquisire familiarità con l'interfaccia.If you have not used the Prediction Query Builder before, we recommend that you follow the steps in the Basic Data Mining Tutorial to familiarize yourself with the interface. Per una rapida panoramica dei passaggi, vedere la sezione relativa alla creazione di una Query in Creare una query di stima utilizzando Generatore query di stima.For q quick overview of the steps, see Create a Query using the Create a Prediction Query Using the Prediction Query Builder.

Il generatore delle query di stima è utile per avviare le query che verranno personalizzate in un secondo momento.The Prediction Query Builder is helpful for starting queries that you will customize later. È possibile aggiungere facilmente origini dati ed eseguire il relativo mapping alle colonne, quindi passare alla vista DMX e personalizzare la query aggiungendo una clausola WHERE o altre funzioni.You can easily add data sources and map them to columns, and then switch to DMX view and customize the query by adding a WHERE clause or other functions.

Una volta acquisita familiarità con i modelli di data mining e con la compilazione di query, queste ultime possono anche essere scritte direttamente tramite DMX (Data Mining Extensions).Once you are familiar with data mining models and how to build queries, you can also write queries directly by using Data Mining Extensions (DMX). DMX è un linguaggio di query simile a Transact-SQL che può essere utilizzato da molti client diversiDMX is a query language that is similar to Transact-SQL, and that you can use from many different clients. ed è lo strumento ideale per la creazione sia di stime personalizzate sia di query complesse.DMX is the tool of choice for creating both custom predictions and complex queries. Per un'introduzione a DMX, vedere Creazione ed esecuzione di query sui modelli di data mining con DMX: esercitazioni (Analysis Services - Data mining).For an introduction to DMX, see Creating and Querying Data Mining Models with DMX: Tutorials (Analysis Services - Data Mining).

Gli editor DMX sono forniti sia in SQL Server Data Tools (SSDT)SQL Server Data Tools (SSDT) sia in SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio.DMX editors are provided in both SQL Server Data Tools (SSDT)SQL Server Data Tools (SSDT) and SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio. Il generatore delle query di stima può essere utilizzato anche per avviare le query, quindi per modificare la vista nell'editor di testo e copiare l'istruzione DMX in un altro client.You can also use the Prediction Query Builder to start your queries, then change the view to the text editor and copy the DMX statement to another client. Per altre informazioni, vedere Data Mining Query Tools(Strumenti query di data mining).For more information, see Data Mining Query Tools.

È possibile comporre a livello di codice istruzioni DMX e inviarle dal client al server Analysis ServicesAnalysis Services tramite AMO o XMLA.You can compose DMX statements programmatically and send them from your client to the Analysis ServicesAnalysis Services server by using AMO or XMLA. Tuttavia, DMX è il linguaggio che è necessario utilizzare per creare query su un modello di data mining.However, DMX is the language that you must use to create queries against a mining model.

È inoltre possibile eseguire una query sui metadati, sulle statistiche o su parte del contenuto del modello tramite DMV basate sui set di righe dello schema di data mining.You can also query the metadata, statistics, and some content of the model by using Dynamic Management Views (DMVs) that are based on the data mining schema rowsets. Queste DMV facilitano il recupero delle informazioni sul modello tramite la digitazione di istruzioni SELECT; tuttavia non è possibile creare stime.These DMVs make it easy to retrieve information about the model by typing SELECT statements; however, you cannot create predictions. Per altre informazioni sulle DMV supportate da Analysis ServicesAnalysis Services, vedere Utilizzare DMV per monitorare Analysis Services.For more information about DMVs supported by Analysis ServicesAnalysis Services, see Use Dynamic Management Views (DMVs) to Monitor Analysis Services.

Infine, è possibile creare query di data mining da utilizzare nei pacchetti di Integration Services tramite l' Data Mining Query Tasko la Data Mining Query Transformation.Finally, you can create data mining queries for use in Integration Services packages, by using the Data Mining Query Task, or the Data Mining Query Transformation. L'attività del flusso di controllo supporta più tipi di query DMX, mentre la trasformazione del flusso di dati supporta solo le query che vengono utilizzate nei dati del flusso di dati, ovvero le query in cui viene utilizzata la sintassi PREDICTION JOIN.The control flow task supports multiple types of DMX queries, whereas the data flow transformation supports only queries that work with data in the data flow, meaning queries that use the PREDICTION JOIN syntax.

Query per tipi diversi di modelliQueries for Different Model Types

L'algoritmo utilizzato durante la creazione del modello influenza ampiamente il tipo di informazioni che è possibile ottenere da una query di data mining.The algorithm that was used when the model was created greatly influences the type of information that you can get from a data mining query. Il motivo di tali differenze consiste nel fatto che ogni algoritmo consente di elaborare i dati in modo differente e di archiviare tipi diversi di modelli.The reason for the differences is that each algorithm processes the data in a different way, and stores different kinds of patterns. Ad esempio, alcuni algoritmi consentono di creare cluster, altri invece alberi.For example, some algorithms create clusters; others create trees. Pertanto, potrebbe essere necessario utilizzare funzioni di stima e di query specifiche, a seconda del tipo di modello in uso.Therefore, you might need to use specialized prediction and query functions, depending on the type of model that you are working with.

Nell'elenco seguente viene fornito un riepilogo delle funzioni che è possibile utilizzare nelle query:The following list provides a summary of the functions that you can use in queries:

  • Funzioni di stima generali: la funzione Predict è polimorfica, ovvero può essere utilizzata in tutti i tipi di modelli.General prediction functions: The Predict function is polymorphic, meaning it works with all model types. Questa funzione consentirà di rilevare automaticamente il tipo di modello in uso. Per tale funzione verrà richiesto di aggiungere ulteriori parametri.This function will automatically detect the type of model you are working with and prompt you for additional parameters. Per altre informazioni, vedere Predict (DMX).For more information, see Predict (DMX).

    Avviso

    Non tutti i modelli vengono utilizzati per eseguire stime.Not all models are used to make predictions. Ad esempio, è possibile creare un modello di clustering che non dispone di un attributo stimabile.For example, you can create a clustering model that does not have a predictable attribute. Tuttavia, anche se un modello non dispone di un attributo stimabile, è possibile creare query di stima tramite cui vengono restituiti altri tipi di informazioni utili dal modello.However, even if a model does not have a predictable attribute, you can create prediction queries that return other types of useful information from the model.

  • Funzioni di stima personalizzate: in ogni tipo di modello è disponibile un set di funzioni di stima progettate per essere utilizzate con gli schemi creati da tale algoritmo.Custom prediction functions: Each model type provides a set of prediction functions designed for working with the patterns created by that algorithm.

    Ad esempio, la funzione Lag è fornita per i modelli Time Series, per consentire di visualizzare i dati cronologici utilizzati per il modello.For example, the Lag function is provided for time series models, to let you view the historical data used for the model. Per i modelli di clustering, le funzioni come ClusterDistance sono più significative.For clustering models, functions such as ClusterDistance are more meaningful.

    Per ulteriori informazioni sulle funzioni supportate per ogni tipo di modello, vedere i collegamenti seguenti:For more information about the functions that are supported for each model type, see the following links:

    Esempi di query sul modello di associazioneAssociation Model Query Examples Algoritmo Microsoft Naive BayesMicrosoft Naive Bayes Algorithm
    Esempi di query sul modello di clusteringClustering Model Query Examples Esempi di Query del modello di rete neuraleNeural Network Model Query Examples
    Esempi di query sul modello di alberi delle decisioniDecision Trees Model Query Examples Esempi di query su modelli Sequence ClusteringSequence Clustering Model Query Examples
    Esempi di query sul modello di regressione lineareLinear Regression Model Query Examples Tempo Series Model Query ExamplesTime Series Model Query Examples
    Esempi di query sul modello di regressione logisticaLogistic Regression Model Query Examples

    È anche possibile chiamare le funzioni VBA o creare delle proprie funzioni.You can also call VBA functions, or create your own functions. Per altre informazioni, vedere Funzioni (DMX).For more information, see Functions (DMX).

  • Statistiche generali: esistono alcune funzioni che possono essere utilizzate con quasi ogni tipo di modello e tramite cui viene restituito un set standard di statistiche descrittive, ad esempio la deviazione standard.General statistics: There are a number of functions that can be used with almost any model type, which return a standard set of descriptive statistics, such as standard deviation.

    Ad esempio, tramite la funzione PredictHistogram viene restituita una tabella in cui sono elencati tutti gli stati della colonna specificata.For example, the PredictHistogram function returns a table that lists all the states of the specified column.

    Per altre informazioni, vedere Funzioni di stima correlate (DMX).For more information, see General Prediction Functions (DMX).

  • Statistiche personalizzate: vengono fornite funzioni di supporto aggiuntive per ogni tipo di modello per generare statistiche attinenti all'attività analitica specifica.Custom statistics: Additional supporting functions are provided for each model type, to generate statistics that are relevant to the specific analytical task.

    Ad esempio, quando si utilizza un modello di clustering, è possibile utilizzare la funzione PredictCaseLikelihoodper restituire il punteggio di probabilità associato a un determinato case e a un cluster.For example, when you are working with a clustering model, you can use the function, PredictCaseLikelihood, to return the likelihood score associated with a certain case and cluster. Tuttavia, se è stato creato un modello di regressione lineare, sarebbe più utile recuperare il coefficiente e intercettarlo utilizzando una query sul contenuto.However, if you created a linear regression model, you would be more interested in retrieving the coefficient and intercept, which you can do using a content query.

  • Funzioni relative al contenuto del modello: il contenuto di tutti i modelli viene rappresentato in un formato standardizzato che consente di recuperare le informazioni con una query semplice.Model content functions: The content of all models is represented in a standardized format that lets you retrieve information with a simple query. È possibile creare query sul contenuto del modello tramite DMX.You create queries on the model content by using DMX. È anche possibile ottenere alcuni tipi di contenuto del modello utilizzando i set di righe dello schema di data mining.You can also get some type of model content by using the data mining schema rowsets.

    Nel contenuto del modello, il significato di ogni riga o nodo della tabella restituito differisce a seconda del tipo di algoritmo utilizzato per compilare il modello, nonché del tipo di dati della colonna.In the model content, the meaning of each row or node of the table that is returned differs depending on the type of algorithm that was used to build the model, as well as the data type of the column. Per altre informazioni, vedere Query sul contenuto (Data mining).For more information, see Content Queries (Data Mining).

RequisitiRequirements

Prima che sia possibile creare una query su un modello, deve essere stato elaborato il modello di data mining.Before you can create a query against a model, the data mining model must have been processed. Per l'elaborazione degli oggetti Analysis ServicesAnalysis Services sono necessarie autorizzazioni speciali.Processing of Analysis ServicesAnalysis Services objects requires special permissions. Per altre informazioni sull'elaborazione dei modelli di data mining, vedere Requisiti e considerazioni sull'elaborazione (data mining).For more information on processing mining models, see Processing Requirements and Considerations (Data Mining).

Per eseguire query su un modello di data mining sono necessari diversi livelli di autorizzazioni, a seconda del tipo di query in esecuzione.To execute queries against a data mining model requires different levels of permissions, depending on the type of query that you run. Ad esempio, l'esecuzione del drill-through ai dati del case o della struttura richiede in genere autorizzazioni aggiuntive che possono essere impostate sull'oggetto della struttura o del modello di data mining.For example, drillthrough to case or structure data typically requires additional permissions which can be set on the mining structure object or mining model object.

Tuttavia, se nella query vengono utilizzati dati esterni e sono incluse istruzioni quali OPENROWSET o OPENQUERY, il database sul quale si sta eseguendo una query deve consentire l'abilitazione di queste istruzioni ed è necessario disporre dell'autorizzazione per gli oggetti di database sottostanti.However, if your query uses external data, and includes statements such as OPENROWSET or OPENQUERY, the database that you are querying must enable these statements, and you must have permission on the underlying database objects.

Per altre informazioni sui contesti di protezione richiesti per eseguire query di data mining, vedere Panoramica della sicurezza (data mining)For more information on the security contexts required to run data mining queries, see Security Overview (Data Mining)

Contenuto della sezioneIn This Section

Negli argomenti di questa sezione viene presentato dettagliatamente ogni tipo di query di data mining e vengono forniti collegamenti a esempi dettagliati di creazione di query sui modelli di data mining.The topics in this section introduce each type of data mining query in more detail, and provide links to detailed examples of how to create queries against data mingin models.

Query di stima & #40; Data Mining & #41;Prediction Queries (Data Mining)

Query sul contenuto (Data mining)Content Queries (Data Mining)

Query drill-through (Data Mining)Drillthrough Queries (Data Mining)

Query di definizione dei dati & #40; Data Mining & #41;Data Definition Queries (Data Mining)

Data Mining Query ToolsData Mining Query Tools

Utilizzare questi collegamenti per informazioni sulla creazione e sull'utilizzo di query di data mining.Use these links to learn how to create and work with data mining queries.

AttivitàTasks CollegamentiLinks
Visualizzare esercitazioni e procedure dettagliate su query di data miningView tutorials and walkthroughs on data mining queries Lezione 6: Creazione e utilizzo di stime (Esercitazione di base sul data mining)Lesson 6: Creating and Working with Predictions (Basic Data Mining Tutorial)

Esercitazione su DMX per le stime basate su serie temporaliTime Series Prediction DMX Tutorial
Utilizzare strumenti query di data mining in SQL Server Management Studio e SQL Server Data Tools (SSDT)SQL Server Data Tools (SSDT)Use data mining query tools in SQL Server Management Studio and SQL Server Data Tools (SSDT)SQL Server Data Tools (SSDT) Creare una Query DMX in SQL Server Management StudioCreate a DMX Query in SQL Server Management Studio

Creare una query di stima utilizzando Generatore query di stimaCreate a Prediction Query Using the Prediction Query Builder

Applicare funzioni di stima a un modelloApply Prediction Functions to a Model

Modificare manualmente un query di stimaManually Edit a Prediction Query
Utilizzare i dati esterni presenti nelle query di stimaWork with external data used in prediction queries Scegliere ed eseguire il mapping di dati di Input per una Query di stimaChoose and Map Input Data for a Prediction Query

Scegliere ed eseguire il mapping di dati di Input per una Query di stimaChoose and Map Input Data for a Prediction Query
Utilizzo dei risultati delle queryWork with the results of queries Visualizzare e salvare i risultati di una query di stimaView and Save the Results of a Prediction Query
Utilizzare modelli di query DMX e XMLA forniti in Management StudioUse DMX and XMLA query templates provided in Management Studio Creare una Query di stima Singleton da un modelloCreate a Singleton Prediction Query from a Template

Creare una query di data mining usando XMLACreate a Data Mining Query by Using XMLA

Utilizzare i modelli di Analysis Services in SQL Server Management StudioUse Analysis Services Templates in SQL Server Management Studio
Acquisire ulteriori informazioni sulle query sul contenuto e visualizzare esempiLearn more about content queries and see examples Creare una Query sul contenuto su un modello di Data MiningCreate a Content Query on a Mining Model

Eseguire query sui parametri utilizzati per creare un modello di data miningQuery the Parameters Used to Create a Mining Model

Query sul contenuto (Data mining)Content Queries (Data Mining)
Impostare opzioni di query e risolvere problemi relativi ad autorizzazioni ed errori attinenti alle querySet query options and troubleshoot query permissions and problems Modificare il valore di timeout di query di Data MiningChange the Time-out Value for Data Mining Queries
Utilizzare i componenti di data mining in Integration ServicesUse the data mining components in Integration Services Data Mining Query TaskData Mining Query Task

Data Mining Query TransformationData Mining Query Transformation

Vedere ancheSee Also

Algoritmi di Data Mining & #40; Analysis Services - Data Mining & #41; Data Mining Algorithms (Analysis Services - Data Mining)
Contenuto dei modelli di data mining (Analysis Services - Data mining)Mining Model Content (Analysis Services - Data Mining)