データ マイニング ソリューションData Mining Solutions

適用対象: はいSQL Server Analysis ServicesありませんAzure Analysis ServicesAPPLIES TO: yesSQL Server Analysis Services noAzure Analysis Services

データ マイニング ソリューションとは、データ マイニング プロジェクトを少なくとも 1 つ含んだ Analysis ServicesAnalysis Services ソリューションです。A data mining solution is an Analysis ServicesAnalysis Services solution that contains one or more data mining projects.

このセクションの各トピックでは、 SQL ServerSQL Server Analysis ServicesAnalysis Servicesを使用した統合データ マイニング ソリューションの設計と実装の方法について説明します。The topics in this section provide information about how to design and implement an integrated data mining solution by using SQL ServerSQL Server Analysis ServicesAnalysis Services. データ マイニング デザイン プロセスおよび関連ツールの概要については、「 データ マイニングの概念」を参照してください。For an overview of the data mining design process and related tools, see Data Mining Concepts.

データ マイニングに利用できるその他のプロジェクト タイプの詳細については、「 データ マイニング ソリューションの関連プロジェクト」を参照してください。For more information about additional projects types that are useful for data mining, see Related Projects for Data Mining Solutions.

リレーショナル データ ソースとします。多次元ソリューションRelational vs. Multidimensional Solutions

データ マイニング ソリューションの配置Deploying Data Mining Solutions

ソリューションのチュートリアルSolution Walkthroughs

リレーショナル データ ソースとします。多次元ソリューションの比較Relational vs. Multidimensional Solutions

データ マイニング ソリューションは、多次元データのいずれかに基づく-既存のキューブは、または data warehouse では、ビュー、テーブルなどの純粋なリレーショナル データまたはテキスト ファイルでは、Excel ブック、またはその他の外部データ ソース。A data mining solution can be based either on multidimensional data-that is, an existing cube-or on purely relational data, such as the tables and views in a data warehouse, or on text files, Excel workbooks, or other external data sources.

  • 既存の多次元データベース ソリューション内でデータ マイニング オブジェクトを作成できます。You can create data mining objects within an existing multidimensional database solution.

    通常、このようなソリューションは、既に作成済みのキューブが存在し、そのキューブをデータ ソースとしてデータ マイニングを実行する場合に作成します。Typically you would create a solution like this if you have already created a cube and want to perform data mining by using the cube as a data source. キューブに基づくモデルを移動したりバックアップしたりする際は、キューブも移動またはコピーする必要があります。When you move and backup models based on a cube, the cube must also be moved or copied.

  • データ マイニング オブジェクト (補助的なデータ ソースやデータ ソース ビューを含む) だけを含み、リレーショナル データ ソースのみを使用するデータ マイニング ソリューションを作成できます。You can create a data mining solution that contains only data mining objects, including the supporting data sources and data source views, and that uses relational data source only.

    これはデータ マイニング モデルの作成に適した方法です。一般に、処理やクエリは、リレーショナル データ ソースがその対象である場合に最も高速になります。This is the preferred method for creating data mining models, as processing and querying is generally fastest against relational data sources. また、サーバー間でのモデルの移動とバックアップも、EXPORT コマンドや IMPORT コマンドを使用して簡単に実行できます。You can also easily move and backup models between servers by using the EXPORT and IMPORT commands.

データ マイニング ソリューションの配置Deploying Data Mining Solutions

ソリューションの配置先となる Analysis ServicesAnalysis Services のインスタンスは、多次元オブジェクトとデータ マイニング オブジェクトをサポートするモードで実行されている必要があります。つまり、テーブル モデルや Power PivotPower Pivot データをホストするインスタンスにデータ マイニング オブジェクトを配置することはできません。The instance of Analysis ServicesAnalysis Services to which you deploy the solution must be running in a mode that supports multidimensional objects and data mining objects; that is, you cannot deploy data mining objects to an instance that hosts tabular models or Power PivotPower Pivot data.

したがって、Visual Studio でデータ マイニング ソリューションを作成するときは、 [Analysis Services 多次元およびデータ マイニング プロジェクト] テンプレートを必ず使用してください。Therefore, when you create a data mining solution in Visual Studio, be sure to use the template, Analysis Services Multidimensional and Data Mining Project.

ソリューションを配置すると、データ マイニングに使用されるオブジェクトが、指定された Analysis ServicesAnalysis Services インスタンスに作成されます。作成先は、ソリューション ファイルと同じ名前のデータベースになります。When you deploy the solution, the objects used for data mining are created in the specified Analysis ServicesAnalysis Services instance, in a database with the same name as the solution file.

リレーショナル ソリューションと多次元ソリューションの両方を配置する方法の詳細については、「 データ マイニング ソリューションの配置」を参照してください。For more information about how to deploy both relational and multidimensional solutions, see Deployment of Data Mining Solutions.

ソリューションのチュートリアルSolution Walkthrough

データ マイニング ウィザードを使用してデータ マイニング ソリューションを作成する方法の概要について説明します。Provides an overview of how to create data mining solutions by using the Data Mining Wizard.

リレーショナル マイニング構造の作成Create a Relational Mining Structure
マイニング構造は、リレーショナル データやテキスト ファイルのほか、データ ソース ビューに組み込むことのできる各種のソースから作成できます。Create a mining structure from relational data, text files, and other sources that can be combined in a data source view.

OLAP マイニング構造の作成Create an OLAP Mining Structure
OLAP キューブのデータを基にマイニング構造を作成します。Create a mining structure based on data in an OLAP cube. OLAP データから作成したモデルは、データ マイニング ディメンションとして保存できるほか、データ セットやモデルを新しいキューブとして保存することもできます。Models that you create from OLAP data can be saved as a data mining dimension, or you can save the set of data and your models as a new cube.

このセクションの内容In This Section

データ マイニング プロジェクトData Mining Projects

データ マイニング オブジェクトの処理Processing Data Mining Objects

データ マイニング ソリューションの関連プロジェクトRelated Projects for Data Mining Solutions

データ マイニング ソリューションの配置Deployment of Data Mining Solutions

データ ソースとマイニング構造を含む基本的なデータ マイニング ソリューションを作成したら、そのソリューションを基礎として、新しいモデルの追加、モデルのテストや比較、予測の作成、データのサブセットに対する実験などを行うことができます。After you have created a basic data mining solution, including data sources and a mining structure, you can build on the solution by adding new models, testing and comparing models, creating predictions, and experimenting with subsets of data.

詳細については、次のリンクを参照してください。For more information, see the following links:

処理手順Tasks トピックTopics
作成するモデルのテスト、トレーニング データの質の検証、データ マイニング モデルの精度を表すグラフの作成Test the models you create, validate the quality of your training data, and create charts that represent the accuracy of data mining models. テストおよび検証 (データ マイニング)Testing and Validation (Data Mining)
構造および関連モデルにデータを取り込むことによるモデルのトレーニングTrain the model by populating the structure and related models with data. (新しいデータでのモデルの更新と拡張)Update and extend models with new data. データ マイニング オブジェクトの処理Processing Data Mining Objects
マイニング モデルのカスタマイズ (トレーニング データへのフィルターの適用、異なるアルゴリズムの選択、高度なアルゴリズム パラメーターの設定)Customize a mining model by applying filters to the training data, choosing a different algorithm, or setting advanced algorithm parameters. マイニング モデルとマイニング構造のカスタマイズCustomize Mining Models and Structure
モデルのトレーニング用データにフィルターを適用することによるマイニング モデルのカスタマイズCustomize a mining model by applying filters to the data used in training the mode. マイニング モデルを構造に追加する (Analysis Services - データ マイニング)Add Mining Models to a Structure (Analysis Services - Data Mining)
データ マイニング ソリューションの更新と管理Update and manage data mining solutions. Link TBDLink TBD

参照See Also

データ マイニングのチュートリアル (Analysis Services)Data Mining Tutorials (Analysis Services)