データ マイニング オブジェクトの処理

  • [アーティクル]

適用対象: Azure Analysis Services Power BI Premiumを SQL Server Analysis Servicesする

重要

データ マイニングは、SQL Server 2017 Analysis Services で非推奨となり、SQL Server 2022 Analysis Services で廃止されました。 非推奨および廃止された機能については、ドキュメントは更新されません。 詳細については、 Analysis Services の下位互換性に関するページを参照してください。

データ マイニング オブジェクトは、処理されるまでは単なる空のコンテナーです。 データ マイニング モデルの処理 は トレーニングとも呼ばれます。

マイニング構造の処理: マイニング構造は、列バインドと使用方法のメタデータの定義に従って外部のデータ ソースからデータを取得し、データを読み取ります。 このデータの全体が読み取られて分析され、さまざまな統計情報が抽出されます。 Analysis Services では、データ マイニング アルゴリズムによる分析に適した、簡潔な表現のデータがローカル キャッシュに格納されます。 モデルを処理した後、このキャッシュを保持することも削除することもできます。 既定では、キャッシュが保存されます。 詳細については、「 マイニング構造の処理」を参照してください。

マイニング モデルの処理: マイニング モデルは処理されるまで空で、定義だけが含まれています。 マイニング モデルを処理するには、基になるマイニング構造の処理が完了している必要があります。 マイニング モデルは、マイニング構造のキャッシュからデータを取得し、モデルに対して作成されたフィルターがあれば適用した後、データセットをアルゴリズムに渡してパターンを検出します。 処理後のモデルには、データ自体ではなく処理結果だけが保存されます。 詳細については、「 マイニング モデルの処理」を参照してください。

次の図は、マイニング構造とマイニング モデルの処理時のデータ フローを示しています。

Processing of data: source to structure to model

処理結果の表示

処理後のマイニング構造には、統計分析に使用できる、簡潔な表現のデータが含まれています。 キャッシュが消去されていない場合、このキャッシュ内のデータには次の方法でアクセスできます。

処理後のマイニング モデルには、分析によって生成されたパターンと、モデルの結果からキャッシュ内のトレーニング データへのマッピングだけが含まれています。 モデルの結果 ( モデル コンテンツ) に対して参照やクエリを実行できます。また、キャッシュされている場合は、モデル ケースや構造ケースに対してクエリを実行することもできます。

各マイニング モデルのモデル コンテンツは、作成に使用されたアルゴリズムによって異なります。 たとえば、クラスター モデルとデシジョン ツリー モデルでは、まったく同じデータを使用した場合でも、モデル コンテンツが大きく異なります。 詳細については、「 マイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。

処理の要件

処理の要件は、マイニング モデルがリレーショナル データのみに基づいているか多次元データ ソースに基づいているかに応じて異なる場合があります。

リレーショナル データソースの処理には、トレーニング データを作成し、そのデータでマイニング アルゴリズムを実行することだけが必要です。 ただし、マイニング モデルがディメンション、メジャーなどの OLAP オブジェクトに基づいている場合は、基になるデータが処理済みの状態であることが必要です。 これには、多次元オブジェクトを処理して、マイニング モデルを作成する必要があります。

詳細については、「 処理の要件と考慮事項 (データ マイニング)」を参照してください。

関連項目

ドリルスルー クエリ (データ マイニング)
マイニング構造 (Analysis Services - データ マイニング)
マイニング モデル (Analysis Services - データ マイニング)
論理アーキテクチャ (Analysis Services - データ マイニング)